Network traffic simulation
ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಎಂಬುದು ಸಂವಹನ ಜಾಲದ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ದೂರಸಂಪರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿದ್ದು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಬಹುದುಃ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗಿಂತ ಪ್ರತಿ ಘಟಕವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತವೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಎಂಬುದು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾಪನ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಳಸಲಾಗುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಾಧನವಾಗಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಆಯ್ಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ. ಇತರ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ವಸ್ತು ಗಣಿತದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಆಂತರಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಃ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವುದು (ಅಂದರೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಈ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ದತ್ತಾಂಶದ ಮಾಪನ ಔಟ್ಪುಟ್ ದತ್ತಾಂಶ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾದ ಅನುಕರಣೆಗಳು. ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಈವೆಂಟ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇವು ಈವೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹಲವಾರು ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ವೇರಿಯೇಬಲ್ನ ಮೌಲ್ಯವು ಬದಲಾದರೆ, ಇದು ಒಂದು ಘಟನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯ ಅಂಶವಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸ್ಥಿತಿ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರಂತರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ಸ್ಟೇಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ ಇವು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ನಿರಂತರ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನುಕರಣೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ತಂತ್ರಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಇರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದಾದ ನಿಖರತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೇರುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ; ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಘಟಕಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಅನೇಕ ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಯೋಜಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ಸೂಕ್ತವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಪರ್ಯಾಯ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸ್ವತಃ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ನ ಆಂತರಿಕ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ನಂತರದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ನಿಖರವಾದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮಾದರಿಯಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಇನ್ನೂ ಅಂದಾಜುಗಳು/ಯೋಜಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಕೆಲವು ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒಳಗೊಂಡ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಹಣ ಖರ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಹಳ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಡೇಟಾದ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅಂತಹ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಯಾವುದೇ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತೆ, ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು. ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಾಗ, ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸೇರಿವೆಃ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು, ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಪಕ್ಕದ ಕಾಲಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸಿದ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸುಸಂಬದ್ಧ ಸಮಗ್ರ ನೋಟವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು "ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತವೆ" ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆ ಜನರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಘಟನೆಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ರಚಿಸಿದ [ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು] ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಮೀಕರಣಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೂಡೋ-ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೂಡೊ-ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಿಜವಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ತಿಸುವುದಿಲ್ಲವೆಂದು ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಮತ್ತೊಂದು ಪೀಳಿಗೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆ ಜನರೇಟರ್ ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಚಾನೆಲ್ ಮಾದರಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಮೊಬಿಲಿಟಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಪೀಳಿಗೆಯ ಮಾದರಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಭಾಷೆ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್