Discrete Time Event Simulation
Para simular um roteador recebendo pacotes de navegação web, a simulação envolve a chegada de pacotes seguindo uma distribuição exponencial, semelhante à fila M/M/1. No entanto, o tempo médio de atendimento é calculado com base nos tamanhos dos pacotes que chegam (\(L\)) em bytes e na capacidade de atendimento do link (\(R\)) em bytes/s, seguindo a fórmula: $$t_{atendimento} =\frac{L}{R}$$.
No cenário simulado, utilizou-se a taxa de chegada dos pacotes (\(\lambda\)) como 100 pacotes/segundo, e a geração dos pacotes teve o objetivo de simular um comportamento de navegação na web, seguindo as seguintes proporções:
Foi utilizado uma função aleatória ponderada para a geração dos pacotes conforme as proporções descritas:
O tamanho médio dos pacotes pode ser calculado com base nas proporções fornecidas: $$L = (0.5 \times 550) + (0.4 \times 40) + (0.1 \times 1500)$$ $$L = 441 \ \text{bytes}$$
Restrição imposta:
A ocupação do link deve obedecer os seguintes cenários:
Assim, devemos calcular o tamanho do link (\(R\)) previamente para que ao final da execução esses cenários sejam satisfeitos.
A fórmula da utilização é dada por: $$\rho = \frac{\lambda}{\mu}$$ $$\text{Tempo médio de atendimento} = \frac{1}{\mu} = \frac{L}{R}$$ Manipulando a fórmula da utilização: $$\mu = \frac{\lambda}{\rho}$$ $$\frac{1}{\mu} = \frac{\rho}{\lambda}$$ Substituindo \(1/\mu\) por \(L/R\): $$\frac{\rho}{\lambda}= \frac{L}{R}$$ Portanto, o tamanho do link em bytes/segundo pode ser calculado como:
$$R = \frac{L \cdot \lambda}{\rho}$$
Com a fórmula obtida, podemos calcular a capacidade do link previamente para diferentes ocupações.
A seguir foram calculadas medidas de desempenho com base em cada simulação realizada, cada gráfico conta com uma legenda onde estão classificadas as simulações e seus respectivos parâmetros de execução:
$$\rho = \frac{\lambda \cdot L}{R}$$
Calcule \(\rho\) através da equação obtida:
$$\rho = \frac{\lambda \cdot L}{R}$$
Como discutido no artigo anterior, sabemos que \(E[N]\) e \(E[W]\) pode ser representada por: $$E[N] = \frac{\rho}{1-\rho} \ \ \ \ \ E[W] = \frac{1}{\mu - \lambda}$$
Vamos calcular \(E[W]\) tendo como base a taxa de chegada dos pacotes \((\lambda)\), o tamanho médio do pacote \((L)\) e o tamanho do link\((R)\).
Substituindo \(\mu\) por \(R/L\) em \(E[W]\): $$E[W] = \frac{1}{\frac{R}{L} - \lambda}$$ $$E[W] = \frac{1}{\frac{R - L \cdot \lambda}{L}}$$ Portanto, o tempo médio de espera pode ser representado por:
$$E[W] = \frac{L}{R - L \cdot \lambda}$$
Calcule \(E[N]\) e \(E[W]\) através das fórmulas:
$$E[N] = \frac{\rho}{1-\rho}$$
$$E[W] = \frac{L}{R - L \cdot \lambda}$$
A taxa de chegada de elementos no sistema \((\lambda)\) é passada como parâmetro inicial e representa o inverso do tempo médio entre as chegadas dos pacotes. Já a taxa de atendimento (\(\mu\)) pode ser calculada como o inverso do tempo médio da atendimento ( ou atraso de transmissão - \(L/R)\).
$$\lambda = \frac{1}{\text{Tempo médio entre as chegadas}}$$
$$\mu = \frac{R}{L}$$
Calcule \(\mu\) através da equação obtida:
$$\mu = \frac{R}{L}$$
Lei de Little: $$E[N] = \lambda \cdot E[W]$$
$$\text{Erro de Little} = \left| E[N] - \lambda \cdot E[W] \right|$$
ROSS, S. M., Simulation. 4ª ed. San Diego: Academic Press, 2006.
ALLEN, Arnold O. Probability, statistics, and queueing theory: with computer science applications. 2. ed. San Diego: Academic Press, 1990.