Zatížení sítě Eduroam

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