네트워크 트래픽 시뮬레이션

Network traffic simulation

네트워크 트래픽 시뮬레이션은 통신망의 효율성을 측정하기 위해 통신공학에서 사용되는 과정이다.

개요

통신 시스템은 복잡한 현실 세계의 복잡한 시스템이며, 복잡한 상호관계로 상호작용하는 많은 다른 요소들을 포함하고 있다.[1] 그러한 시스템의 분석은 매우 어려워질 수 있다. 모델링 기법은 요소들 간의 관계보다는 각 요소를 분석하는 경향이 있다.[1][2] 시뮬레이션은 예측 또는 성능 측정 목적을 위해 크고 복잡한 확률적 시스템을 모델링하는 데 사용할 수 있는 접근법이다.[1][2][3] 그것은 가장 일반적인 정량적 모델링 기법이다.[1]

모델링 도구로서 시뮬레이션을 선택하는 것은 대개 그것이 덜 제한적이기 때문이다. 다른 모델링 기법은 공정에 중요한 수학적 제약을 가할 수 있으며, 또한 복수의 내재적 가정을 요구하기도 한다.[2]

네트워크 트래픽 시뮬레이션은 대개 다음 네 가지 단계를 따른다.[1][2]

  • 시스템을 동적 확률적(즉, 무작위) 프로세스로 모델링
  • 이 확률적 프로세스의 실현 생성
  • 시뮬레이션 데이터 측정
  • 출력 데이터 분석

시뮬레이션 방법

일반적으로 통신 네트워크를 모델링하는데 사용되는 시뮬레이션의 두 가지 종류가 있는데, viz. 이산형 및 연속형 시뮬레이션이다. 이산형 시뮬레이션은 이산형 이벤트 시뮬레이션이라고도 하며, 사건 기반 동적 확률론 시스템이다. 즉, 시스템은 여러 상태를 포함하고 있으며 변수 집합을 사용하여 모델링된다. 변수의 값이 변경되면 이는 사건을 나타내며, 시스템 상태의 변화에 반영된다. 시스템이 역동적이기 때문에 끊임없이 변화하고 있으며, 확률적이기 때문에 시스템에는 무작위성의 요소가 있다. 이산 시뮬레이션의 표현은 시스템에 영향을 미치는 모든 변수를 포함하는 상태 방정식을 사용하여 수행된다.

연속 시뮬레이션은 또한 상태 변수를 포함하지만, 시간에 따라 지속적으로 변화한다. 연속 시뮬레이션은 일반적으로 시간을 기준으로 시스템 상태를 추적하는 미분 방정식을 사용하여 모델링한다.

시뮬레이션의 장점

  • 일반적인 해석 기법은 모델에 배치해야 하는 가정과 제약이 필요한 광범위한 수학 모델을 사용한다. 이로 인해 출력 데이터의 부정확성을 피할 수 있다. 시뮬레이션은 시스템에 제한을 두지 않고 무작위 프로세스도 고려한다. 실제로 시뮬레이션이 적용되는 유일한 실제 모델링 기법이다.[1][2]
  • 분석가들은 실제 세계에서 결과를 구현하기 전에 요소들 간의 관계를 상세히 연구할 수 있고 다중 설계 옵션의 예상 결과를 시뮬레이션할 수 있다.[1][2]
  • 최적의 시스템을 선택할 수 있도록 대체 설계를 쉽게 비교할 수 있다.[1]
  • 시뮬레이션을 개발하는 실제 프로세스 자체는 네트워크의 내부 작업에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있으며, 이후 단계에서 다시 사용할 수 있다.[1]

시뮬레이션의 단점

  • 정확한 시뮬레이션 모델 개발에는 광범위한 자원이 필요하다.[1][2]
  • 시뮬레이션 결과는 모델과 같을 뿐이며, 따라서 여전히 추정치/예측 결과에 불과하다.[1]
  • 모델은 대개 제한된 수의 변수를 사용하여 개발되기 때문에 최적화는 몇 가지 대안이 수반되어야만 수행할 수 있다.[1][2]
  • 시뮬레이션은 만드는 데 많은 비용이 들고 만드는 데 매우 비싸다.

시뮬레이션 모델링의 통계적 문제

입력 데이터

시뮬레이션 모델은 확률적 시스템에서 추출한 데이터 집합에서 생성된다. 통계적 분포를 적합시킨 다음 그러한 적합의 유의성을 시험하여 데이터가 통계적으로 유효한지 확인할 필요가 있다. 또한 모든 모델링 프로세스와 마찬가지로 입력 데이터의 정확성을 검사하고 특이치를 제거해야 한다.[1]

출력 데이터

시뮬레이션이 완료되면 데이터를 분석해야 한다. 시뮬레이션의 출력 데이터는 실제 사건의 예상 추정치만 산출할 것이다. 출력 데이터의 정확도를 높이는 방법에는 반복적으로 시뮬레이션을 수행하고 결과를 비교하며, 이벤트를 일괄 처리하고 개별적으로 처리하며, 인접한 기간에 수행된 시뮬레이션 결과가 "연결"되어 일관성 있는 시스템 전체론적 뷰를 생성하는지 확인하는 것이 포함된다.[1][4]

난수

대부분의 시스템이 확률적 프로세스를 수반하기 때문에 시뮬레이션은 실제 이벤트의 무작위 특성에 근접한 입력 데이터를 생성하기 위해 무작위 번호 생성기를 자주 사용한다. 컴퓨터가 생성된 [난수]는 방정식 집합을 사용하여 계산되기 때문에 일반적으로 가장 엄격한 의미에서 무작위적이지 않다. 그러한 숫자는 의사 난수라고 알려져 있다. 사이비 무작위 번호를 사용할 때 분석가는 해당 숫자의 실제 무작위성을 확인해야 한다. 만약 숫자가 충분히 무작위적으로 행동하지 않는다면, 또 다른 세대 기술을 찾아야 한다. 시뮬레이션을 위한 무작위 번호는 무작위 번호 생성기에 의해 생성된다.

참고 항목

참조

  1. ^ a b c d e f g h i j k l m n 홍수, J.E. 전기통신 전환, 교통 및 네트워크, 제4장: 전기통신 트래픽, 뉴욕: 프렌티스 홀, 1998.
  2. ^ a b c d e f g h Penttinen A, 9장 – Simulation, 강의 노트: S-38.145 - 헬싱키 공과대학의 Teletraffic 이론 소개, 1999년 가을.
  3. ^ Kennedy I. G, 교통 시뮬레이션, Witwatersrand 대학교 전기 정보 공학 학교, 2003.
  4. ^ 아키마루 H, 카와시마 K, 텔레트라펙 – 이론과 응용, 스프링거-베를라그 런던, 제2판, 1999, 페이지 6