•
— web-сервер МГТУ им. Н.Э. Баумана, транспорт-
ный протокол TCP, протокол прикладного уровня HyperText Transfer
Protocol (HTTP), скорость обмена информацией 100 Мбит/с;
•
e-u.bmstu.ru — сервер портала информационной системы “Элек-
тронный университет” МГТУ им. Н.Э. Баумана, транспортный прото-
кол TCP, протокол прикладного уровня HTTP, скорость обмена инфор-
мацией 100 Мбит/с;
•
db.bmstu.ru — сервер баз данных, транспортный протокол TCP,
протокол прикладного уровня Structured Query Language (SQL), ско-
рость обмена информацией 100Мбит/с.
Характеристики рассчитываются отдельно для входных (in) и вы-
ходных (out) потоков серверов (соответственно для выходных и вход-
ныхпотоков портов коммутатора, к которым микросегментно под-
ключены сетевые адаптеры серверов). Интенсивность
λ
измеряется
непосредственно, средняя длина кадра определяется как математиче-
ское ожидание длин кадров (гистограмма распределения устанавлива-
ется в результате статистического анализа выполнения программы, до-
полняющей tcpdump). Полученные гистограммы распределения длин
кадров показывают существенное отличие от экспоненциального зако-
на. В информационныхпотокахявно просматривается многомодаль-
ность распределения длин кадров, а именно: высокий процент присут-
ствия кадров, длины которыхблизки к минимальным (
L
min
= 60
байт
для технологии Ethernet). Сюда относятся служебные кадры для уста-
новления и разрыва TCP-соединений, кадры подтверждений и т.д.;
высокий процент очень длинныхкадров (
L
max
= 1514
байт для техно-
логии Ethernet), обеспечивающихмаксимальную производительность
при передаче файлов большихразмеров и мультимедийной информа-
ции; небольшой процент кадров длиной от 500 до 600 байт, являю-
щихся, скорее всего, “остатками” передаваемых файлов; практически
нулевой процент кадров прочихдлин.
Если пренебречь невысоким (от 2 до 3%) процентом кадров сред-
ней длины, то можно считать, что наиболее близким к реальности
распределением длин кадров в информационныхпотокахявляется
дискретное распределение Бернулли [5], т.е. с вероятностью
p
дли-
на кадра
L
=
L
min
, а с вероятностью
q
= 1
−
p
длина кадра
L
=
L
max
.
Для распределения Бернулли математическое ожидание длины кадра
можно записать как
μ
к
=
pL
min
+
qL
max
.
Приравнивая значение математического ожидания и среднее зна-
чение длины кадра в информационныхпотоках
μ
к
=
L
cp
, можно уста-
новить значения
p
и
q
:
⎧⎪⎪⎨
⎪⎪⎩
p
=
(
L
max
−
L
cp
)
(
L
max
−
L
min
)
;
q
=
(
L
cp
−
L
min
)
(
L
max
−
L
min
)
.
(3)
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2009. № 3 9
