Разработка и исследование принципов внедрения сетей на основе технологий CDN

• Автор: Пешков, Александр Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 207 с.

Содержание
Введение
Глава 1. Анализ существующего состояния технологий и методов доставки информации в Интернет, а также сетей на основе технологий
. I. Динамика развития сети Интернет и необходимость совершенствования методов доставки информации

1.2. Анализ технологий и методов доставки информации в сети Интернет

1.3. Анализ технических и экономических особенностей внедрения сетей

на основе технологий .

Выводы по главе 1

Глава 2. Анализ эффективности внедрения сетей на

основе технологий

2.1. Анализ методов оценки целесообразности и эффективности внедрения технологических проектов
2.2. Выбор критерия и показателя эффективности внедрения и функционирования сетей на основе технологий
2.3. Разработка методологии анализа эффективности внедрения сетей
на основе технологий . Методологическая схема исследований
Выводы по главе 2
Глава 3. Разработка математической модели функционирования
сетей на основе технологий
3.1. Определение структуры математической модели
3.2. Анализ влияния размещения серверов на функционирование
сети
3.3. Разработка математической модели функционирования сетей
на основе технологий
Выводы по главе 3
Глава 4. Разработка и исследование принципов внедрения сетей на основе технологий с использованием математической модели функционирования
4.1. Разработка принципов внедрения сетей на основе технологий
4.2. Исследование принципов внедрения сетей на основе технологий
4.3. Анализ результатов исследования и рекомендации по их применению
Выводы по главе 4
Заключение
Список использованной литературы


В таблице 1 и на рисунке 2 приведены данные, полученные в рамках инициативы Internet Domain Survey компанией Internet Software Consortium []. В данном случае, под узлами понимаются имена в системе DNS, которым поставлены в соответствие 1Р-адрсса. Таблица 1. Январь 3 1 1 . Январь 1 8 7 . Январь 7 4 3 . Январь 9 4 9 . Январь 0 0 . Январь 9 0 . Январь 2 7 0 . Приведённые данные наглядно демонстрируют высокие темпы роста сети Интернет. Некоторое замедление роста в году можно объяснить трудностями всей отрасли информационных технологий, начавшимися в году. Следует также отмстить, что представленные числа отражают в первую очередь число доменных имён и, в случае увеличения использования существующих доменных имён, темпы роста числа функционирующих узлов сети будут выше приведённых в таблице 1. Следующим важным показателем развития сети является число её пользователей. Как правило, подсчёт числа пользователей Интернет комбинирует технические приёмы с социологическими опросами. Наиболее полная информация подобного характера, доступная публично, собрана в рамках проекта “Nua Internet Surveys” компании Scope Communications Group [1]. В таблице 2 приведены данные о росте числа пользователей Интернет, соответствующий график представлен на рисунке 2. Последние фактические данные представленные “Nua Internet Surveys” относятся к сентябрю года, а прогнозы относительно популяции пользователей сети Интернет в году колеблются от 9. Как показывают приведённые данные, число пользователей Интернет, также как и число узлов сети, продолжает интенсивно увеличиваться. Таблица 2. Рис. Рост числа узлов и пользователей Интернет в мире Другой важнейшей характеристикой для любой телекоммуникационной сети является информация о характере и объёме передаваемого трафика. Трафик в Интернет неравномерен - помимо регулярных колебаний он подвержен неожиданным всплескам, вызванным резким ростом популярности какого-либо веб-сайта (так называемый эффект “flash crowd”) или нарушениями в работе сети. Подобные события, как правило, непредсказуемы и протекают очень быстро, при этом объем трафика, передаваемый отдельными участками сети, может увеличиваться на порядки []. Многие важные параметры Интернет-трафика, такие как распределение запросов, размеры передаваемых файлов и распределение времён передачи, подчиняются степенным законам - распределениям Парето [], Зипфа [, ]. Традиционно используемое при моделировании других телекоммуникационных сетей распределение Пуассона не подходит для описания трафика Интернет [5], что затрудняет применение результатов, полученных ранее в теории телетрафика []. Благодаря представителям телекоммуникационных компаний большую известность получило заявление об удвоении трафика Интернет каждые три месяца [9, , 2]. Однако как показывают независимые исследования [, 3], подобные темпы роста действительно наблюдались лишь в - годах во время наиболее быстрого роста Интернет, а в дальнейшем рост трафика находился в пределах %-0% в год. Таблица 3 содержит оценки объёма трафика передаваемого опорной сетью Интернет в США, приведённые в [3], а рисунок 3 наглядно демонстрирует динамику роста. Таблица 3. Рис. Таким образом, несмотря на то, что информация об экспоненциальном росте объёма передаваемых данных не соответствует действительности, реальные темпы роста являются высокими. По разным оценкам [, 3] темпы роста Интернет трафика в году составили %-% и будут сохраняться примерно на том же уровне в ближайшем будущем. Всё сказанное выше относилось к сети Интернет в целом или сегментам сети расположенным в США. Между тем, для нас очевидный интерес представляют темпы развития сети Интернет в Российской Федерации. Существует несколько зарубежных источников данных о числе узлов в российском сегменте сети [, ]. Кроме того, с года проводилось отечественное исследование развития российского сегмента Интернет, первые результаты которого, были представлены в “Количественном исследовании Российского сегмента Интернет (Russian Internet Survey)” и опубликованы в []. В дальнейшем данная работа была продолжена в []. Последние данные, собранные в рамках этого проекта, относятся к году. Рис.