Difference between revisions of "Zatížení sítě Eduroam"
(→Model) |
(→Model) |
||
| Line 21: | Line 21: | ||
1. Přepočítání celkového počtu zařízení | 1. Přepočítání celkového počtu zařízení | ||
| + | |||
Po zadání počtu studentů na škole (min 500, max 15000) dojde k přepočtu zařízení tak, že se počet studentů vynásobí koeficientem pro celkový počet zaměstnanců na škole. (Tento koeficient je vypočítán z poměru všech studentů a pracovníků za období 2009 až 2012). Dále se vynásobí poměrem počtu zařízení k počtu uživatelů. Celkové číslo se zvýší o 5% a zaokrouhlí na celé číslo. | Po zadání počtu studentů na škole (min 500, max 15000) dojde k přepočtu zařízení tak, že se počet studentů vynásobí koeficientem pro celkový počet zaměstnanců na škole. (Tento koeficient je vypočítán z poměru všech studentů a pracovníků za období 2009 až 2012). Dále se vynásobí poměrem počtu zařízení k počtu uživatelů. Celkové číslo se zvýší o 5% a zaokrouhlí na celé číslo. | ||
| + | |||
| + | 2. Výpočet střední hodnoty | ||
| + | |||
| + | V dalším kroku dojde k výpočtu střední hodnoty, směrodatné odchylky, procentuálního zatížení ve dne a procentuálního zatížení v rámci jednoho týdne. To využívá reálných veřejně dostupných dat. Nejdříve se vypočítá procentuální zatížení ve dne tak, že časový interval s nejvyšším zatížením je definován jako 100% a poté jsou dopočítány procentuální zatížení pro všechny ostatní intervaly. Podobně je také vypočítáné i zatížení v rámci týdne, kdy nejvyšší zatížení je (podle reálných dat) ve středu a ostatní dny jsou vůči tomuto dnu relativně odvozeny. Střední hodnoty se počítají jako počet uživatelů násobený procentuální zatížením dne a týdne. Směrodatná odchylka je na základě dlouhodobého pozorování odvozena pro minimum zařízení (803) na 40. Od tohoto čísla je pak relativně vypočítána pro všechna větší čísla. | ||
Vstupní parametry: | Vstupní parametry: | ||
Revision as of 15:37, 8 June 2014
Zadání
Název simulace: Zatížení sítě Eduroam a rozložení výuky na vysoké škole
Předmět: 4IT495 Simulace systémů (LS 2013/2014)
Autor: Bc. David Pospíšil
Typ modelu: Monte Carlo
Modelovací nástroj: MS Excel
Definice problému
Model simuluje zatížení sítě Eduroam na Vysoké škole ekonomické v Praze v průběhu jednoho semestru. Díky tomu lze poté vyčíst ideální počet serverů, které jsou nutné pro fungování sítě.
Metoda
Pro simulaci byla použita metoda Monte Carlo v prostředí Microsoft Excel 2013. Tato možnost je ideální proto, že se využívá generování náhodných čísel podle potřebného rozdělení s možností simulace na mnoha tisíců pokusů.
Model
Postup simulace:
1. Přepočítání celkového počtu zařízení
Po zadání počtu studentů na škole (min 500, max 15000) dojde k přepočtu zařízení tak, že se počet studentů vynásobí koeficientem pro celkový počet zaměstnanců na škole. (Tento koeficient je vypočítán z poměru všech studentů a pracovníků za období 2009 až 2012). Dále se vynásobí poměrem počtu zařízení k počtu uživatelů. Celkové číslo se zvýší o 5% a zaokrouhlí na celé číslo.
2. Výpočet střední hodnoty
V dalším kroku dojde k výpočtu střední hodnoty, směrodatné odchylky, procentuálního zatížení ve dne a procentuálního zatížení v rámci jednoho týdne. To využívá reálných veřejně dostupných dat. Nejdříve se vypočítá procentuální zatížení ve dne tak, že časový interval s nejvyšším zatížením je definován jako 100% a poté jsou dopočítány procentuální zatížení pro všechny ostatní intervaly. Podobně je také vypočítáné i zatížení v rámci týdne, kdy nejvyšší zatížení je (podle reálných dat) ve středu a ostatní dny jsou vůči tomuto dnu relativně odvozeny. Střední hodnoty se počítají jako počet uživatelů násobený procentuální zatížením dne a týdne. Směrodatná odchylka je na základě dlouhodobého pozorování odvozena pro minimum zařízení (803) na 40. Od tohoto čísla je pak relativně vypočítána pro všechna větší čísla.
Vstupní parametry:
- Počet studentů
- Počet volných dnů v semestru
- Počet serverů
Listy modelu:
- Vstupní údaje
- Výstup
- Data
- Grafy
- Rozdělení dnů
- Data ve dnech
- Funkčnost serverů
- Náklady pro optimum
- Spolehlivost v týdnech
