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Creado hace 15a (14/12/2009)
ARQUITECTURA DE REDES, SISTEMAS Y SERVICIOS
Área de Ingeniería Telemática
Conmutación de circuitos
Traffic Analysis
Area de Ingeniería Telemática
http://www.tlm.unavarra.es
Arquitectura de Redes, Sistemas y Servicios
3º Ingeniería de Telecomunicación
Tiempos entre llegadas
• Se demuestra que: si el número de eventos que ocurren en un
intervalo sigue una distribución de Poisson los tiempos entre llegadas
de eventos siguen una distribución exponencial
• El tiempo entre llegadas sigue una v.a. exponencial de parámetro λ
• Xi variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas
(i.i.d.) (‘X’)
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pX (t) = λe−λt
(t>0)
P[X < t] =1−e−λt
tλe−λt
= 1
λ
∞
∫
0
€
• Media:
E[X] =
€
• Tiempo medio entre llegadas 1/λ ⇒ en media λ llegadas por segundo
€
X1
X2
X3 X4 X5 X6
X7
tiempo
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Á
• Duración de las llamadas
• Lo más simple: tiempo constante
– Poco realista para llamadas
– Actividades automáticas: reproducción de
mensajes, procesado de señalización, etc.
• Tiempo exponencial
– Variables aleatorias (continuas) ‘si’
–
– Tiempos menores de
i.i.d. (‘s’)
la media muy
– Cada vez menos comunes tiempos mayores
comunes
que la media
– Propiedad: el
tiempo
restante de una
llamada es independiente de lo que haya
durado hasta ahora
• Duración exponencial: ‘s’ caracterizada por
€
su función de densidad
Tiempo de ocupación
ps(t) = µe−µt
(t>0)
µe−µt =1
∞
∫
0
es una fdp
s = E[s] = 1
µ
€
€
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Intensidad de trafico
Infinitas líneas
•
• Llamadas que se generan con una tasa media λ
• Tiempo medio de duración s
• ¿ Intensidad de tráfico que representan ?
λ llegadas por segundo
en media
…
1 llegada mantiene una línea ocupada
durante s segundos en media
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Intensidad de trafico
• E[n] = λ s
• Esto es conocido como la Fórmula de Little
• λ s
– Es el tráfico medido en Erlangs
– Equivalente al número de recursos que se ocuparían en el sistema
con esa carga si el sistema tuviera infinitos recursos (condiciones
de servicio ideales)
n
λ llegadas/s
s tiempo medio ocupación
Número medio de
servidores ocupados
E[n] = λ s
t
…
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Número de líneas ocupadas
• Hipótesis:
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– Llamadas proceso de Poisson con tasa λ
– Solicitudes de servicio de duración constante ‘s’
• ¿ Número de líneas ocupadas en un instante cualquiera ?
– Es una variable aleatoria
– La probabilidad de que ‘j’ líneas estén ocupadas en un instante es la
probabilidad de ‘j’ llegadas en el intervalo previo de duración ‘s’
– Depende solo de la intensidad de tráfico λs, que es la media de esta
variable (A = λs)
– Resulta ser válido independiente de la distribución de ‘s’ (sin demostración)
Intensidad de tráfico
Pλs[N = j] =
λ Llegadas
por segundo
(λs) j
k! e−λs
s
o
d
a
p
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c
o
#
1 llegada mantiene una línea ocupada
durante s segundos
€
…
tiempo
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Recursos finitos
• Normalmente dispondremos de
recursos
finitos
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(capacidad)
• Problemas de interés
– ¿ Cuál es la probabilidad de que una llamada encuentre el
– ¿ Cuál es el número de líneas necesarias para una
sistema ocupado ?
probabilidad objetivo ?
– ¿ Cuál es el tráfico que atraviesa ese sistema y forma la
carga del siguiente sistema ?
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Probabilidad de bloqueo
• Llegadas según proceso de Poisson de tasa λ
• Duración exponencial de media s
• Variable aleatoria (o más bien proceso aleatorio)
– I número de servidores ocupados en cada instante de
– La intensidad de tráfico es E[I] = A = λs
tiempo
s
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#
I líneas ocupadas
Llegadas
Poisson
…
tiempo
Duración
exponencial
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Probabilidad de bloqueo
• Cuando la variable I toma valor = número de
servidores el sistema está en BLOQUEO
• ¿ Cuál es la probabilidad de que el sistema esté en
situación de bloqueo ?
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Todos los servidores
ocupados = BLOQUEO
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tiempo
Si llegan llamadas durante el
tiempo de bloqueo son rechazadas
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Probabilidad de bloqueo
• En un sistema con
– Llegadas Poisson(λ)
– Duraciones Exp(1/s)
– Tráfico de entrada A = λs
– k servidores
– Las llamadas que llegan al sistema bloqueado se
pierden
– Probabilidad de bloqueo: ¿Cuál es P[I=n]? (…)
• P[I=n] = B(a,k)
• B(a,k) es conocida como función B de Erlang
(o ErlangB)
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B de Erlang
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• Fórmula:
B(A,k) =
Ak
k!
Ai
k
∑
i= 0
i!
• Cálculo recursivo:
B(A,0) =1
B(A, j) =
A ⋅ B(A, j −1)
A ⋅ B(A, j −1) + j
€
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P
€
€
K=5
K=10
K=15
K=20
K=25
K=30
A (intensidad de tráfico, Erlangs)
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Tráfico cursado
• Si un conjunto k de líneas tiene un tráfico ofrecido de
I Erlangs y una probabilidad de bloqueo, ¿cuánto
tráfico atraviesa las líneas?
Esto será el tráfico cursado y será a su vez el
tráfico ofrecido al siguiente sistema al que lleguen las
líneas
Ic = Iin (1 - Pb)= Iin (1-B( Iin , k ))
Ic : tráfico cursado
Iin : tráfico ofrecido o de entrada
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Tráfico de desbordamiento
• No puede ser cursado por el camino principal (por bloqueo)
• Se “desborda” (overflow) a una ruta secundaria
• Un proceso de Poisson del que se eliminan aleatoriamente (iid) muestras con
probabilidad p sigue siendo un proceso de Poisson, pero con menor tasa (pλ)
• En nuestro caso las llamadas desbordadas suelen ir en bloques
• Eso da mayores probabilidades de bloqueo que con un proceso de Poisson de
igual media
• Se aproxima con un proceso de Poisson de mayor tasa
•
(En los problemas en caso de no disponer de las tablas emplearemos Poisson
de igual tasa, aunque esto es subdimensionar)
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Ejemplos (1)
entrar a una centralita
• 1000 líneas llegan a un concentrador que selecciona 50 para
• Los usuarios generan un tráfico de 40 Erlangs
• ¿ Cuál es la probabilidad de bloqueo ?
1000 líneas
40 Erlangs
50 líneas
…
…
• La probabilidad de bloqueo es
Pb=B(40, 50) = 0.0187 casi un 2%
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Ejemplos (2)
• En la centralita A de la figura las llamadas con destino a B se
encaminan si es posible por el enlace directo a B y en caso de
estar ocupado a través de la central primaria
• ¿ Cuál es el tráfico que cursa el enlace A-C y cuál es la
probabilidad de bloqueo de una llamada de un abonado de A a
uno de B ?
20 líneas
10 líneas
A
C
20 líneas
5 líneas
B
Demanda en Erlangs
Origen
De A
De B
Exterior
a A
2
3
2
a B Al exterior
4.5
4.5
3.2
5
-
2
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Mayor complejidad
• ¿ Qué ocurre si las llamadas se retienen hasta que
sean atendidas ?
Teoría de colas (función C de Erlang)
• ¿ Qué ocurre si tenemos en cuenta que hay un
número finito (y conocido) de usuarios ?
Fórmula de Engset
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Preguntas pendientes
• ¿Y en el caso de conmutación de paquetes?
– Teoría de colas
– Problemas más complicados
– Peores aproximaciones
– Mayor número de problemas sin resolver
Redes Sistemas y Servicios (5º curso)
16/49
Conclusiones
• El tráfico telefónico se modela me
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