Evaluation de performances par simulation et analyse : applications aux réseaux informatiques

Auteur(s) :

Chen, Ken Découvrir l'auteur

Résumé

Présentation des méthodes les plus couramment utilisées pour l'évaluation des performances : la simulation, qui fait intervenir des logiciels, et la modélisation mathématique. Avec des exemples réalisés à partir de langages de simulation opérationnels (OMNeT++ et OPNET). Une partie est également consacrée à la théorie des probabilités et de la statistique.

Contributeur(s)
- Pomerol, Jean-Charles (1943-....). Directeur de publication/coordinateur/coordonnateur
Éditeur(s)
- Iste éditions
Date
- cop. 2014
Notes
- Bibliogr. p. [313]-314. Index
Langues
- Français
Description matérielle
- 1 vol. (317 p.) : ill., couv. ill. en cou. ; 23 cm
Collections
- Collection informatique
Sujet(s)
ISBN
- 978-1-78405-037-5
Indice
- 681.1 Analyse informatique
Quatrième de couverture
- La qualité de fonctionnement d'un réseau informatique est déterminée par ses performances. Leur évaluation ne saurait être traitée uniquement de manière empirique.
  Cet ouvrage est consacré aux deux méthodologies les plus utilisées pour l'évaluation des performances : la simulation à l'aide de logiciels spécialisés et la modélisation mathématique. Une part importante est dédiée à la simulation, plus particulièrement à son cadre théorique ainsi qu'aux précautions à prendre dans la mise en oeuvre de ce procédé expérimental.
  Ces principes sont illustrés par des exemples concrets réalisés grâce à des langages de simulation opérationnels (OMNeT++, OPNET). Présentée au titre de l'approche complémentaire, la méthode mathématique est indispensable à la simulation. Un rappel des résultats de base en statistique et en probabilité est proposé afin de mieux comprendre les deux méthodologies développées.
Tables des matières
- - Evaluation de performances par simulation et analyse
  - Applications aux réseaux informatiques
  - Ken Chen
  - ISTE éditions
  - Avant-propos 13
  - Introduction 19
  - Première partie. Simulation 29
  - Chapitre 1. Introduction à la simulation 31
  - 1.1. Présentation31
  - 1.2. Principe de la simulation à événements discrets33
  - 1.2.1. Description de l'évolution d'un système33
  - 1.2.2. Réalisation informatique35
  - 1.3. Relation avec la modélisation mathématique36
  - Chapitre 2. Modélisation de comportements stochastiques 39
  - 2.1. Introduction39
  - 2.2. Identification de lois41
  - 2.3. Génération des variables aléatoires42
  - 2.4. Génération des v.a. U (0, 1)43
  - 2.4.1. Importance des v.a. uniformes sur (0, 1)43
  - 2.4.2. Le générateur de Von Neumann44
  - 2.4.3. Les générateurs LCG46
  - 2.4.4. Les générateurs avancés50
  - 2.4.5. Précaution et règles pratiques51
  - 2.5. Génération des v.a. d'une loi connue54
  - 2.5.1. Méthode d'inversion54
  - 2.5.2. Méthode de rejet54
  - 2.5.3. Génération de v.a. discrètes56
  - 2.5.4. Cas particuliers57
  - 2.6. Quelques lois usuelles et leur génération58
  - 2.6.1. Loi uniforme58
  - 2.6.2. Loi triangle59
  - 2.6.3. Loi exponentielle60
  - 2.6.4. Loi de Pareto61
  - 2.6.5. Loi normale62
  - 2.6.6. Loi log-normale62
  - 2.6.7. Loi de Bernoulli63
  - 2.6.8. Loi binomiale63
  - 2.6.9. Loi géométrique64
  - 2.6.10. Loi de Poisson65
  - 2.7. Application aux réseaux informatiques66
  - Chapitre 3. Réalisation informatique 69
  - 3.1. Les langages de simulation69
  - 3.1.1. Présentation69
  - 3.1.2. Fonctionnalités informatiques principales70
  - 3.1.3. Choix d'un langage de simulation70
  - 3.2. Echéancier72
  - 3.3. Générateurs de variables aléatoires73
  - 3.4. Collecte des statistiques74
  - 3.5. Programmation orientée objet74
  - 3.6. Langage de description et langage de contrôle75
  - 3.7. Validation76
  - 3.7.1. Généralités76
  - 3.7.2. Quelques erreurs spécifiques et typiques76
  - 3.7.3. Vérification des prédictions77
  - 3.7.4. Tests divers78
  - Chapitre 4. Conduite de simulation et analyse de données 79
  - 4.1. Introduction79
  - 4.2. Déroulement d'une simulation80
  - 4.2.1. Nature des données produites80
  - 4.2.2. Stationnarité80
  - 4.2.3. Illustration82
  - 4.2.4. Période transitoire83
  - 4.2.5. Durée d'une simulation85
  - 4.3. Estimation des valeurs moyennes86
  - 4.3.1. Moyenne des variables discrètes86
  - 4.3.2. Moyenne des variables continues88
  - 4.3.3. Calcul de taux88
  - 4.3.4. Intervalle de confiance88
  - 4.4. Méthodes de simulation89
  - 4.4.1. Méthode de réplications89
  - 4.4.2. Méthode de blocs90
  - 4.4.3. Méthode de régénération92
  - 4.5. Réduction de variance93
  - 4.5.1. Séquence commune des RNG93
  - 4.5.2. V.A. antithétique95
  - 4.6. Conclusion95
  - Chapitre 5. OMNeT++ 97
  - 5.1. Présentation sommaire97
  - 5.2. Installation98
  - 5.2.1. Préparation98
  - 5.2.2. Installation99
  - 5.3. Architecture de OMNeT++99
  - 5.3.1. Modules simples100
  - 5.3.2. Canal101
  - 5.3.3. Modules composés101
  - 5.3.4. Topologie globale101
  - 5.4. Le langage NED101
  - 5.5. Environnement IDE102
  - 5.6. Les project102
  - 5.6.1. Workspace et projets103
  - 5.6.2. Création d'un projet103
  - 5.6.3. Ouverture et fermeture d'un projet103
  - 5.6.4. Importation d'un projet104
  - 5.7. Un premier exemple104
  - 5.7.1. Création des modules104
  - 5.7.2. Compilation108
  - 5.7.3. Initialisation108
  - 5.7.4. Lancement de simulation109
  - 5.8. La prise de mesures109
  - 5.8.1. Statistiques via le mécanisme Signal110
  - 5.8.2. Les collecteurs111
  - 5.8.3. Réalisation112
  - 5.8.4. Exploitation des données114
  - 5.9. Une file FIFO114
  - 5.9.1. Construction de la file d'attente115
  - 5.9.2. Extension de MySource118
  - 5.9.3. Configuration119
  - 5.10. Un système distribué élémentaire121
  - 5.10.1. Présentation121
  - 5.10.2. Réalisation123
  - 5.10.3. Construction modulaire d'une structure plus large129
  - 5.10.4. Le système130
  - 5.10.5. Configuration de simulation et exploitations possibles131
  - Chapitre 6. OPNET IT Guru 133
  - 6.1. Introduction133
  - 6.2. Prise en main134
  - 6.2.1. Construction d'un modèle134
  - 6.2.2. Définition des applications et configuration des profils136
  - 6.2.3. Définir et collecter les statistiques138
  - 6.2.4. Simulation et analyse des statistiques139
  - 6.3. Etude de cas141
  - 6.3.1. Présentation du laboratoire141
  - 6.3.2. Modélisation141
  - 6.3.3. Objectif et statistiques146
  - 6.3.4. Simulation et résultats147
  - 6.4. Comparaison entre OPNET et OMNeT++150
  - 6.4.1. Comparaison générale151
  - 6.4.2. Observations particulières152
  - Deuxième partie. Files d'attente 153
  - Chapitre 7. Introduction à la théorie des files d'attente 155
  - 7.1. Présentation155
  - 7.2. Modélisation des réseaux informatiques157
  - 7.3. Description d'une file d'attente158
  - 7.4. Paramètres principaux159
  - 7.5. Mesures de performances160
  - 7.5.1. Les paramètres usuels160
  - 7.5.2. Performances à l'état d'équilibre161
  - 7.6. Loi de Little162
  - 7.6.1. Présentation162
  - 7.6.2. Applications163
  - Chapitre 8. Processus de Poisson 165
  - 8.1. Définition165
  - 8.1.1. Définition165
  - 8.1.2. Distribution d'un processus de Poisson166
  - 8.2. Intervalle interarrivée169
  - 8.2.1. Définition169
  - 8.2.2. Loi de l'intervalle interarrivée Delta169
  - 8.2.3. Relation entre N (t) et Delta170
  - 8.3. Loi d'Erlang171
  - 8.4. Superposition des processus de Poisson indépendants171
  - 8.5. Décomposition d'un processus de Poisson173
  - 8.6. Distribution des instants d'arrivée sur un intervalle donné175
  - 8.7. La propriété PASTA176
  - Chapitre 9. Systèmes markoviens 177
  - 9.1. Processus de naissance et de mort177
  - 9.1.1. Définition177
  - 9.1.2. Equations d'états178
  - 9.1.3. Processus de naissance pur180
  - 9.1.4. Solution stationnaire180
  - 9.2. La file M/M/1182
  - 9.3. La file M/M/Infini184
  - 9.4. La file M/M/m185
  - 9.5. La file M/M/1/K187
  - 9.6. La file M/M/m/m188
  - 9.7. Exemples189
  - 9.7.1. Deux serveurs identiques à seuils de déclenchements différents189
  - 9.7.2. Un cybercafé191
  - Chapitre 10. La file M/G/1193
  - 10.1. Introduction193
  - 10.2. Chaîne de Markov incluse194
  - 10.3. Longueur de la file197
  - 10.4. Temps de séjour203
  - 10.5. Période d'activité204
  - 10.6. Formule P-K de la valeur moyenne205
  - 10.7. Files M/G/1 avec vacance de serveur207
  - 10.8. Files avec priorités210
  - Chapitre 11. Réseaux de files d'attente 213
  - 11.1. Généralités213
  - 11.2. Réseau de Jackson215
  - 11.3. Réseau fermé221
  - Troisième partie. Probabilités et statistique 223
  - Chapitre 12. Une introduction à la théorie des probabilités 225
  - 12.1. Base axiomatique225
  - 12.1.1. Introduction225
  - 12.1.2. Espace probabilisé227
  - 12.1.3. Expressions ensemblistes et probabilistes228
  - 12.2. Probabilité conditionnelle229
  - 12.2.1. Définition229
  - 12.2.2. Loi des probabilités totales229
  - 12.3. Indépendance229
  - 12.4. Les variables aléatoires230
  - 12.4.1. Définition230
  - 12.4.2. Fonction de répartition231
  - 12.4.3. Variables aléatoires discrètes231
  - 12.4.4. Variables aléatoires continues233
  - 12.4.5. Fonction caractéristique234
  - 12.5. Exemples de quelques lois usuelles234
  - 12.5.1. Loi de Bernoulli235
  - 12.5.2. Loi binomiale235
  - 12.5.3. Loi géométrique235
  - 12.5.4. Loi de Poisson236
  - 12.5.5. Loi uniforme236
  - 12.5.6. Loi triangle237
  - 12.5.7. Loi exponentielle238
  - 12.5.8. Loi normale239
  - 12.5.9. Loi log-normale240
  - 12.5.10. Loi de Pareto241
  - 12.6. Loi jointe d'un vecteur aléatoire241
  - 12.6.1. Définition241
  - 12.6.2. Indépendance et covariance242
  - 12.6.3. Espérance mathématique243
  - 12.7. Changement de variable243
  - 12.8. Inégalités intéressantes244
  - 12.8.1. Inégalité de Markov244
  - 12.8.2. Inégalité de Tchebychev244
  - 12.9. Convergences244
  - 12.9.1. Position du problème244
  - 12.9.2. Les modes de convergences245
  - 12.9.3. Loi des grands nombres247
  - 12.9.4. Théorème central limite248
  - Chapitre 13. Une introduction à la statistique 249
  - 13.1. Position du problème249
  - 13.2. Description d'un échantillon250
  - 13.2.1. Représentation graphique251
  - 13.2.2. Médiane251
  - 13.2.3. Moyenne arithmétique et variance de l'échantillon251
  - 13.2.4. Description de la dispersion252
  - 13.2.5. Mode et symétrie252
  - 13.2.6. Fonction de répartition empirique et histogramme253
  - 13.3. Estimation de paramètres256
  - 13.3.1. Position du problème256
  - 13.3.2. Moyenne et variance empiriques256
  - 13.3.3. Estimateur du maximum de vraisemblance257
  - 13.3.4. Méthode des moments259
  - 13.3.5. Intervalle de confiance260
  - 13.4. Tests d'hypothèse260
  - 13.4.1. Introduction260
  - 13.4.2. Le test x²261
  - 13.4.3. Test de Kolmogorov-Smirnov263
  - 13.4.4. Comparaison entre les tests X² et K - S265
  - Chapitre 14. Processus de Markov 267
  - 14.1. Processus stochastique267
  - 14.2. Chaînes de Markov269
  - 14.2.1. Définitions269
  - 14.2.2. Propriétés271
  - 14.2.3. Diagramme de transition273
  - 14.2.4. Classification des états274
  - 14.2.5. Temps d'arrêt et visite à un état276
  - 14.2.6. Stationnarité279
  - 14.2.7. Chaînes de Markov avec états absorbants282
  - 14.2.8. Applications282
  - 14.3. Processus markoviens de sauts286
  - 14.3.1. Définitions286
  - 14.3.2. Propriétés288
  - 14.3.3. Structure d'un processus de Markov290
  - 14.3.4. Générateurs295
  - 14.3.5. Stationnarité297
  - 14.3.6. Diagramme de transition301
  - 14.3.7. Applications303
  - Liste des tableaux 305
  - Liste des figures 307
  - Liste des listings 311
  - Bibliographie 313
  - Index 315
Origine de la notice:
- Electre