Bilgisayar Ağı İş Yükleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

bestessayhomework@gmail.com * 0 (312) 276 75 93 *Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, Ücretli Ödev Yaptırma, Parayla Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Proje YAPTIRMA siteleri, Mühendislik proje yaptırma, Bitirme projesi YAPTIRMA, Ödev YAPTIRMA programı, En iyi ödev siteleri, Parayla ödev yapma siteleri, Ücretli ödev YAPTIRMA, Ücretli Proje Yaptırma, Tez Yaptırma

Bilgisayar Ağı İş Yükleri – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

8 Kasım 2022 Bilgisayar ağ bağlantısı kurma Birden fazla ağı birbirine bağlayıp ağ trafiğini yönlendiren cihaz hangisidir 0
Maksimum Eşleştirme Algoritması

Bilgisayar Ağı İş Yükleri

Geçtiğimiz on yıl “bağlılık on yılı” olarak sınıflandırılabilir; aslında bilgisayarların bir LAN’a bağlı olması ve bunun da bir İnternet bağlantısı sağlayan bir WAN’a bağlanması olağandır. Uygulama düzeyinde bu bağlantı, 5 yıl önce bile genel nüfus için mevcut olmayan verilere erişim sağlar.

Ancak bu büyüme sorunsuz gerçekleşmedi. Kullanıcı sayısı ve uygulamalarının karmaşıklığı/boyutu mantar gibi çoğalmaya devam ediyor. Birçok ağ, özellikle yoğun kullanım dönemlerinde bant genişliği açısından aşırı abonedir.

Genellikle ağ büyümesi planlanmamıştır ve bu ağlar kötü tasarımdan muzdariptir. Ayrıca patlamaya hazır büyüme çoğu zaman kriz yönetiminin sadece temel uygulamaları çalışır durumda tutmak için kullanılmasını gerektirmiştir. Sorunun kaynağı ne olursa olsun, mevcut ağ kaynaklarını optimize etmek için proaktif tasarım ve yönetim stratejilerinin kullanılması gerektiği açıktır.

Açıkçası, ağ bant genişliğini artırmanın bir yolu, bağlantıların hızını artırmaktır. Ancak bu, maliyet veya uygulama süresi nedeniyle her zaman pratik olmayabilir. Ayrıca, bu çözümün dikkatli bir şekilde düşünülmesi gerekir, çünkü bir ağın bir bölümünde artan hız, o ağın başka bir bölümünde yanıt süresini olumsuz etkileyebilir.

Başka bir çözüm, mevcut mevcut bant genişliğini programlama mantığı yoluyla optimize etmek olacaktır. Hizmet kalitesi (QOS) ve rezervasyon bant genişliği (RB), şu anda kullanılan iki popüler yöntemdir.

Bu optimizasyon yöntemlerinin uygulanması nadiren basittir ve etkin bir şekilde yapılandırılmaları için genellikle yüksek derecede deneme gerektirir. Bu deney, canlı bir ağ üzerinde zararlı etkilere sahip olabilir ve çoğu zaman kritik görev uygulamalarından kaynakları alır.

SİMÜLASYONUN FAYDALARI

Bu nedenle, bu optimizasyon yöntemleri için potansiyel faydayı belirlemenin ve temel konfigürasyon parametreleri türetmenin en etkili yolu simülasyon veya matematiksel modellemedir. Simülasyon, bir ağ tasarımının planlanmasında çok etkili olabilir. Örneğin, ağ bağlantısı #3 100Mbs’a yükseltilirse ne olur? Bu bağlantıdaki iş istasyonları yanıt süresinde bir iyileşme yaşar mı?

Toplam ağın diğer kısmındaki iş istasyonlarına ne olur? Belirli bir ağın kapasitesini aşıp aşmayacağını belirlemeye yönelik başka bir yaklaşım, ağ hesaplamasına dayanmaktadır. Bu yöntemde ağ mimarisinin özellikleri (hız, maksimum paket boyutu, tepe hızı gibi) analiz edilir ve performans sınırları tanımlanır.

O zaman amaç, iş yükünü bu tanımlanmış sınırlar içinde tutacak kontrol/yönetim programları (QOS ve RB gibi) tasarlamaktır. Bu kontrol/yönetim programlarının çeşitli koşullar altında çok etkili olduğu kanıtlanmıştır, ancak paketler arası varış oranından da etkilenir.

Bu nedenle, eğer bir ağ tasarımcısı bu seçeneklerden birini kullanmayı düşünüyorsa, söz konusu seçeneğin kendi sistemindeki performansı nasıl iyileştireceğini test etmek için simülasyon kullanılabilir, ancak bunun içindeki dağılımı tanımlamak için yeterli bir yöntem bulunabilir. 

Simülasyon, ağ tasarımında uzun yıllardır kullanılmaktadır; bununla birlikte, kullanım süresi ve maliyeti çoğu zaman engelleyici olmuştur. Son yıllarda, Comnet III gibi yeni pencere tabanlı işaretle ve tıkla ürünleri, bir komut satırı arabirimi aracılığıyla simülasyon yazma zahmetini ve maliyetini ortadan kaldırdı.

Comnet III altında uygun cihazlar seçilir, birbirine bağlanır ve özellikleri tanımlanır. Bu süreçte hala sınırlayıcı bir faktör var: paket varışlar arası oranlarının dağılımının tanımı vardır.

Bilgisayar ağlarını tanımlamak için sıklıkla kullanılan teorik model Poisson’dur. Bu model, ilk tek katmanlı, tek protokol ağlarından bazıları için yeterli olabilir. Ancak, günümüzün hiyerarşik olarak karmaşık çok protokollü ağlarında geçerliliği yoktur. Klasik Poisson süreç modelinde (M/M/1 gibi), varışların sayısı bir Poisson olasılık dağılımını takip ettiğinde, varışlar arasındaki süre (varışlar arası süre) azalan bir üstel olasılık dağılımını takip eder.


Ağ donanımı Nedir
Bilgisayar ağ bağlantısı kurma
Elemanları ve ağ sistemleri
Birden fazla ağı birbirine bağlayıp ağ trafiğini yönlendiren cihaz hangisidir
Switch ile bilgisayarları birbirine bağlamak
Ağ cihazları ve ağ kabloları
Ağ Cihazları
İşyeri ağına bağlanma


Bir dizi çalışma, paketlerin gerçek gelenler arası dağılımının klasik modelde beklendiği gibi üstel olmadığını doğrulamaktadır. Seçilen varışlar arası dağılımın simülasyon sonuçları üzerinde büyük bir etkisi olabilir.

Paylaşılan bir Ethernet ağı üzerinde simülasyon performansının analiz edildiği bir çalışmada, aynı simülasyon probleminde 12 farklı varışlar arası dağıtım denenmiştir. Bunlar, üstel dağılımın bir genellemesi olan ve modal bir varışlar arası sürenin (gelişler arasında en yaygın olarak meydana gelen süre) uçuşla meydana gelen çok kısa, neredeyse anlık zamandan uzağa taşınmasına izin veren gama dağılımını içeriyordu.

12 arasındaki diğer bir dağılım, bir tamsayı dağılımıydı, bu şekilde, olası varışlar arası süreler boyunca eşit aralıklarla yerleştirilmiş farklı değerlere eşit olasılıklar atanır. 12 dağılım arasında, sonuçlarda büyük farklılıklar vardı.

Örneğin, çarpışma bölümlerinin sayısı, bir gama dağılımı ile 310’dan bir tamsayı dağılımı ile 741’e kadar değişmiştir. Bu sonuçlar, bilgisayar ağları hakkında tasarım ve yönetim geri bildirimi sağlamak için tasarlanmış simülasyonlarda doğru dağıtıma sahip olma ihtiyacını daha da desteklemektedir.

Geçmiş çalışmaların hayal kırıklığı ve ek araştırma ihtiyacı en iyi şekilde özetlenebilir:

“Hala veri iletişim trafiğinin nasıl davrandığını anlamıyoruz. Yaklaşık çeyrek yüzyıllık bir veri iletişiminden sonra, araştırmacılar hala yeterli trafik modelleri geliştirmek için mücadele ediyor. Yine de her gün, yetersiz veri trafiği modellerine dayalı olarak ağları nasıl yapılandıracağımız ve ağ cihazlarını nasıl yapılandıracağımız konusunda kararlar alıyoruz. Poisson olmayan kuyruk modelleri üzerinde daha fazla araştırma çalışmasına ciddi bir ihtiyaç var.”

Paket varışlar arası oranlarını tanımlamak için kullanılan modellerin geliştirilmesinde bir dizi farklı strateji kullanılmıştır. Belki de en geçerli olanı, istenen zaman periyodu için tüm paket varış zamanlarını kaydetmek ve bunu dağıtımı oluşturmak için kullanmaktır.

Bu stratejinin avantajı doğruluktur, ancak genellikle büyük miktarda verinin kaydedilmesini ve işlenmesini gerektirir. Bu yükü azaltmak için genellikle zaman periyodundan temsili bir örnek kullanılır. Ancak, özellikle dosya boyutu büyük değilse, örnekleme dönemini doğrulamak genellikle zordur. Bilinen dağılımlar sınırlı başarı ile kullanılmıştır.

Basit ağlar için üstel dağılımlar bazı vaatler sağlar; ancak, karmaşık çok protokollü ağların incelikleriyle başa çıkmakta başarısız olurlar. Bir sütunun aralığı tanımladığı ve ikinci bir sütunun o aralıktaki bir değerin oluşma olasılığını tanımladığı tablo dağılımları, orta derecede bir doğruluk sunar, ancak türetilmeleri zaman alır ve karmaşıklıkları, dahil edilen satırların sayısıyla ilgilidir.

Bazı durumlarda regresyon ve ANOVA kullanılmıştır, ancak paket varış verileriyle ilişkili tepeleri ve vadileri tanımlama yeteneğinden yoksundur. Zaman serileri bu varyasyonlarla daha iyi ilgilenir, ancak yine de gereken karmaşıklıktan yoksundur ve yaklaşmak için bile nispeten karmaşık modeller gerektirir.

Paket trenleri, tek bir oturumdan (telnet gibi) gelen paket trafiğini tanımlamada çok etkilidir, ancak aynı ağ üzerinde birden çok eşzamanlı oturumla başa çıkmak için karmaşıklıktan yoksundur.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir