Расчет пиковой нагрузки

Я расскажу о способе, который я использовал для расчета пиковых нагрузок на сеть. Работая инженером в одной небезызвестной компании, в моем ведении находился большой сегмент сети, включая шлюз, через который эта сеть смотрела во внешний мир. Оборудование имело функции сбора статистики, но, увы, оперировало оно только среднечасовыми показателями. Поскольку среднечасовая нагрузка в ЧНН составляла 5% от номинала беспокоиться особенно не приходилось, однако ситуация переменилась: возникла перспектива значительного расширения сети, и, соответственно, возрастания нагрузки на шлюзы. Исходными данными в задаче были общая пропускная способность канала, его среднечасовая загрузка, а так же прогнозируемый рост нагрузки относительно имеющейся. Требовалось определить насколько хорошо текущее оборудование это выдержит.

Я думаю, нет нужды объяснять, что сетевой трафик имеет так называемый взрывной характер и его среднечасовое значение – это нечто вроде средней температуры по больнице. Соответственно, задачу, которую я перед собой ставил – нахождение доверительного интервала, в пределах которого находилась бы большая часть передаваемых пакетов, поскольку характер трафика подразумевал требования к отсутствию в сети больших потерь и задержек.
Очевидно, вставала задача исследования структуры трафика: настроив зеркальный порт на свитче перед шлюзом, я перехватил поток при помощи wireshark. Дальше предстояло как-то описать полученные данные. Прежде всего, необходимо было определиться с тем, на каких отрезках эту «мгновенную» скорость обсчитывать, что-то вроде периода дискретизации. На рисунках ниже показано, как выглядит пакетный трафик для разных временных интервалов.

Вот здесь, я не поленился и нарисовал график возрастания дисперсии в зависимости от изменения периода дискретизации.

Итак, для дальнейших расчетов я выбрал значение в 10 мс. То есть для замеров был выбран 2-х секундный интервал на котором, с периодом в 10 мс, предстояло рассчитывать скорость. Почетную обязанность взвешивать и складывать в разные кучки пакеты я поручил своему ассистенту, и по окончанию калькуляций мы получили следующие графики для функции распределения и плотности вероятности, что соответствовало гамма распределению.


Параметры функции получились следующие:
k=1,35
?=2851 – коэффициент масштаба
Ср.зн.=3874

Для указанной выше средней скорости доверительная вероятность 0,95 накрывала интервал скоростей от 0 до 10300 кбит/с. Все что осталось — это промасштабировать функцию под новое значение средней скорости поменяв ?, который через k связан со средним значением и забить данные в CAD(Я пользуюсь Wolfram).