Abstract
High speed switches have been developing to interconnect a large number of nodes. It is important to analyze the switch performance under various conditions to satisfy the requirements. Queueing analysis, in general, has the intrinsic problem of large state space dimension and complex computation. In fact, The petri net is a graphical and mathematical model. It is suitable for various applications, in particular, manufacturing systems. It can deal with parallelism, concurrence, deadlock avoidance, and asynchronism. Currently it has been applied to the performance of computer networks and protocol verifications. This paper presents a framework for modeling and analyzing ATM switch using stochastic activity networks (SANs). In this paper, we provide the ATM switch model using SANs to extend easily and an approximate analysis method to apply A TM switch models, which significantly reduce the complexity of the model solution. Cell arrival process in output-buffered Queueing A TM switch with finite buffer is modeled as Markov Modulated Poisson Process (MMPP), which is able to accurately represent real traffic and capture the characteristics of bursty traffic. We analyze the performance of the switch in terms of cell-loss ratio (CLR), mean Queue length and mean delay time. We show that the SAN model is very useful in A TM switch model in that the gates have the capability of implementing of scheduling algorithm.
네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.
