Grade of service in the ISDN era

Yokoi, T.; Kodaira, Keiichi

doi:10.1109/35.90463

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“…Los dos parámetros más importantes a la hora de determinar el GDS de una red ATM durante la fase de transmisión de la información son la probabilidad de pérdida de una celda y el retardo que sufre una celda al atravesar la red [YokKod89], [WooKos90], [Kroetal91]. La misma red es compartida por usuarios de diferentes servicios, para los que los valores mínimos necesarios del GDS son distintos.…”

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Modelos analíticos para la evaluación de mecanismos de control de tráfico en redes ATM

Vidal¹

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Se presentan una serie de modelos analíticos que son de utilidad para la evaluación de mecanismos de control de tráfico en redes digitales de servicios integrados de alta velocidad que usan conmutación de paquetes. En concreto se estudia el caso de redes ATM (Asynchronous Transfer Mode). Por un lado se ha desarrollado un modelo para evaluar la perturbación que se introduce al multiplexar un flujo individual de tasa constante que tráfico a ráfagas. Por otro lado, se ha estudiado mecanismos que permiten discriminar entre células ATM que ocupan un buffer de memoria en un mutiplexor o conmutador, estableciendo una prioridad de pérdidas. En el desarrollo de los modelos se ha tenido en cuenta las correlaciones que aparecen en los flujos de tráfico de dichas redes. Para ello se han usado modelos markovianos, en los que el estado de una cadena de Markov permite caracterizar la intensidad del tráfico. Los modelos de colas resultantes se han resuelto usando la metodología de análisis matricial de colas desarrollada principalmente por M. F. Neuts y modelos de aproximación de fluido. We study analytical models for the performance evaluation of traffic control mechanisms in high-speed packet switching digital integrated services networks. In particular, we focus our study on the case of ATM networks. The main contributions of this work are two: (i) An analytical model to evaluate the Cell Delay Variation introduced on a CBR flow, and (ii) several analytical models to study Space Priority mechanism, which introduce a priority among cells in the occupancy of multiplexers and switch buffers. These models take into account the traffic correlation present in this type of networks. We have used markovian models, where each state of the Markov chain characterizes the intensity of the traffic. The obtained queueing models where solved using the Matrix Analysis methodology developed by M. F. Neuts, and a fluid-flow approximation.

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