Метрические оценки узловых мультипотоков в многопользовательской сетевой системе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В рамках вычислительных экспериментов анализируются монопольные и предельные режимы управления многопользовательской сетью при передаче потоков по кратчайшим маршрутам. Предложены метод аппроксимации множества допустимых межузловых потоков и процедура получения многопараметрических оценок показателей функционирования системы. В предельном режиме полностью загружаются все ребра сети и достигается максимально возможный суммарный межузловой поток. В монопольном режиме распределение потоков из каждого узла осуществляется без учета остальных корреспондентов. Найденные значения позволяют определить допустимые нагрузки и удельные затраты при передаче потока. На основе рассчитанных исходящих узловых мультипотоков строится аппроксимация множества допустимых межузловых потоков. Приводятся различные способы графического представления результатов экспериментов и отображения метрических оценок. Исследуются сети с различными структурными особенностями и одинаковой суммарной пропускной способностью.

Об авторах

Ю. Е. Малашенко

Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН

Email: irina-nazar@yandex.ru
Россия, Москва

И. А. Назарова

Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: irina-nazar@yandex.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Оценки распределения ресурсов в многопользовательской сети при равных межузловых нагрузках // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 1. С. 21–26.
  2. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Анализ загрузки многопользовательской сети при расщеплении потоков по кратчайшим маршрутам // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 3. С. 19–24.
  3. Малашенко Ю.Е., Назарова И.А. Сравнительный анализ узловых мультипотоков в многопользовательской сетевой системе // Информатика и ее применения. 2024. Т. 18. Вып. 1. С. 40–45.
  4. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Макс Пресс. 2008.
  5. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука, 1982.
  6. Kung H.T., Wu C.H. Content Networks: Taxonomy and New Approaches. The Internet as a Large-Scale Complex System. Oxford: Oxford University Press, 2005. P. 203–225.
  7. Yang R., Van der Mei R.D., Roubos D. et al. Resource Optimization in Distributed Real-time Multimedia Applications // Multimed. Tools Appl. 2012. V. 59. Р. 941–971.
  8. Beben A., Batalla J. M., Chai W.K., Sliwinski J. Multi-criteria Decision Algorithms for Efficient Content Delivery in Content Networks // Ann. Telecommun. 2013. V. 68. P. 153–165.
  9. Zhang H.P., Yin B.Q., Lu X.N. Modeling and Analysis for Streaming Service Systems // Internat. J. of Automation and Computing. 2014. V. 11. P. 449–458.
  10. Pathan A., Buyya R. A Taxonomy and Survey of Content Delivery Network. Technical Report GRIDS-TR-2007-4. Melbourne: University of Melbourne, 2007.
  11. Omotunde A.A., Okolie S.O., Adekunle Y.A. et al. Request-Routing for Content Delivery Networks (CDN) // Intern. J. of Advanced Research in Computer Science. 2015. V. 6. Iss. 6. P. 10–16.
  12. Waheed M.H.B., Jamil F., Qayyum A. et al. A New Efficient Architecture for Adaptive Bit-Rate Video Streaming // Sustainability. 2021. V. 13. Iss. 8. P. 4541. https://doi.org/10.3390/su13084541
  13. Vepsäläinen J. Disappearing Frameworks Explained. Ithaca: Cornell University, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.03201
  14. Dutta N., Sarma H.K.D., Jadeja R. et al. Introduction to Information-Centric Networks // Information Centric Networks (ICN). Practical Networking. Cham: Springer, 2021.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».