Bài thuyết trình: So sánh hiệu năng giữa hai hệ thống hàng đợi M/M/1/∞ & M/D/1/∞

Tài liệu này giới thiệu về việc so sánh hiệu năng của hai mô hình hệ thống hàng đợi cơ bản: M/M/1/∞ và M/D/1/∞. Đây là một phần quan trọng trong lĩnh vực đánh giá hiệu năng mạng, giúp hiểu rõ hơn về cách các hệ thống xử lý yêu cầu hoạt động dưới các điều kiện khác nhau.

Tài liệu này hướng đến sinh viên, kỹ sư và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ thông tin, mạng máy tính và các ngành liên quan, đặc biệt là những người quan tâm đến lý thuyết hàng đợi, đánh giá hiệu năng hệ thống và mô phỏng mạng.

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn toàn diện về lý thuyết hàng đợi và ứng dụng của nó trong việc đánh giá hiệu năng hệ thống. Bắt đầu với các khái niệm cơ bản về hệ thống phục vụ và hệ thống hàng đợi, tài liệu giải thích mục đích của việc mô hình hóa các hệ thống phức tạp thành mô hình hàng đợi để phân tích định lượng. Các thành phần chính của một hệ thống hàng đợi như luồng đến, hàng đợi, máy chủ và luồng ra được trình bày chi tiết. Đặc biệt, tài liệu đi sâu vào ký hiệu Kendall, một công cụ chuẩn hóa để mô tả các đặc tính của hệ thống hàng đợi, bao gồm tiến trình đến, tiến trình phục vụ, số lượng máy chủ, dung lượng hệ thống và thứ tự phục vụ. Trọng tâm chính của tài liệu là phân tích và so sánh hiệu năng của hai mô hình hàng đợi cụ thể: M/M/1/∞ và M/D/1/∞. Hệ thống M/M/1/∞ được đặc trưng bởi quá trình đến Poisson và thời gian phục vụ phân bố theo hàm mũ, với một máy chủ và dung lượng hàng đợi vô hạn. Trong khi đó, hệ thống M/D/1/∞ cũng có quá trình đến Poisson nhưng thời gian phục vụ là xác định (deterministic), cũng với một máy chủ và dung lượng hàng đợi vô hạn. Tài liệu sẽ trình bày các công thức và phương pháp để tính toán các chỉ số hiệu năng quan trọng cho từng hệ thống, như độ dài hàng đợi trung bình, thời gian chờ trung bình và độ sử dụng của máy chủ. Cuối cùng, tài liệu đề cập đến việc mô phỏng các hệ thống hàng đợi này bằng công cụ NS2, cung cấp một phương pháp thực nghiệm để kiểm chứng và minh họa các kết quả lý thuyết, từ đó đưa ra cái nhìn sâu sắc về sự khác biệt trong hiệu suất giữa hai mô hình dưới các điều kiện tải khác nhau.