Network traffic simulation
নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক সিমুলেশন একটি যোগাযোগ নেটওয়ার্কের দক্ষতা পরিমাপ করতে টেলিযোগাযোগ ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে ব্যবহৃত একটি প্রক্রিয়া। সংক্ষিপ্ত বিবরণ টেলিযোগাযোগ ব্যবস্থা জটিল বাস্তব-বিশ্বের ব্যবস্থা, যার মধ্যে জটিল আন্তঃসম্পর্কের ক্ষেত্রে বিভিন্ন উপাদান রয়েছে। এই ধরনের পদ্ধতির বিশ্লেষণ অত্যন্ত কঠিন হয়ে উঠতে পারেঃ মডেলিং কৌশলগুলি উপাদানগুলির মধ্যে সম্পর্কের পরিবর্তে প্রতিটি উপাদান বিশ্লেষণ করে। সিমুলেশন এমন একটি পদ্ধতি যা পূর্বাভাস বা কর্মক্ষমতা পরিমাপের উদ্দেশ্যে বড়, জটিল স্টোকাস্টিক সিস্টেমের মডেল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ পরিমাণগত মডেলিং কৌশল। মডেলিং সরঞ্জাম হিসাবে সিমুলেশন নির্বাচন সাধারণত হয় কারণ এটি কম সীমাবদ্ধ। অন্যান্য মডেলিং কৌশলগুলি প্রক্রিয়াটির উপর বস্তুগত গাণিতিক সীমাবদ্ধতা আরোপ করতে পারে এবং একাধিক অভ্যন্তরীণ অনুমানও করতে হয়। নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক সিমুলেশন সাধারণত নিম্নলিখিত চারটি ধাপ অনুসরণ করেঃ একটি গতিশীল স্টোকাস্টিক হিসাবে সিস্টেম মডেলিং (অর্থাৎ। র্যান্ডম) প্রসেস জেনারেশন অফ দ্য রিয়েলাইজেশন অফ দ্য স্টোকাস্টিক প্রসেস মেজারমেন্ট অফ সিমুলেশন ডেটা অ্যানালাইসিস অফ আউটপুট ডেটা সিমুলেশন মেথডস টেলিযোগাযোগ নেটওয়ার্ক মডেল করার জন্য সাধারণত দুই ধরনের সিমুলেশন ব্যবহার করা হয়, যথা। বিচ্ছিন্ন এবং অবিচ্ছিন্ন সিমুলেশন। বিচ্ছিন্ন সিমুলেশনগুলি পৃথক ইভেন্ট সিমুলেশন হিসাবেও পরিচিত এবং ইভেন্ট-ভিত্তিক গতিশীল স্টোকাস্টিক সিস্টেম। অন্য কথায়, সিস্টেমে বেশ কয়েকটি অবস্থা রয়েছে এবং ভেরিয়েবলের একটি সেট ব্যবহার করে মডেল করা হয়েছে। যদি একটি পরিবর্তনশীলের মান পরিবর্তিত হয়, তবে এটি একটি ঘটনার প্রতিনিধিত্ব করে এবং সিস্টেমের অবস্থার পরিবর্তনে প্রতিফলিত হয়। যেহেতু সিস্টেমটি গতিশীল, তাই এটি ক্রমাগত পরিবর্তিত হচ্ছে এবং যেহেতু এটি অস্থায়ী, তাই সিস্টেমে এলোমেলো একটি উপাদান রয়েছে। বিচ্ছিন্ন সিমুলেশনগুলির উপস্থাপনা স্টেট সমীকরণ ব্যবহার করে করা হয় যা সিস্টেমকে প্রভাবিত করে এমন সমস্ত ভেরিয়েবল ধারণ করে। অবিচ্ছিন্ন সিমুলেশনে স্টেট ভেরিয়েবলও থাকে; তবে এগুলি সময়ের সাথে অবিচ্ছিন্নভাবে পরিবর্তিত হয়। অবিচ্ছিন্ন সিমুলেশনগুলি সাধারণত ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ ব্যবহার করে মডেল করা হয় যা সময়ের সাথে সিস্টেমের অবস্থা ট্র্যাক করে। অনুকরণের সুবিধা সাধারণ বিশ্লেষণাত্মক কৌশলগুলি ব্যাপক গাণিতিক মডেল ব্যবহার করে যার জন্য মডেলের উপর অনুমান এবং সীমাবদ্ধতা স্থাপন করা প্রয়োজন। এর ফলে আউটপুট ডেটাতে এড়ানো যায় এমন ভুল হতে পারে। সিমুলেশনগুলি সিস্টেমে বিধিনিষেধ আরোপ করা এড়িয়ে চলে এবং এলোমেলো প্রক্রিয়াগুলিও বিবেচনায় নেয়; প্রকৃতপক্ষে কিছু ক্ষেত্রে সিমুলেশনই একমাত্র ব্যবহারিক মডেলিং কৌশল প্রযোজ্য; বিশ্লেষকরা উপাদানগুলির মধ্যে সম্পর্কগুলি বিস্তারিতভাবে অধ্যয়ন করতে পারেন এবং বাস্তব জগতে ফলাফল বাস্তবায়নের আগে একাধিক নকশা বিকল্পের আনুমানিক পরিণতি অনুকরণ করতে পারেন। সর্বোত্তম পদ্ধতি নির্বাচন করার জন্য সহজেই বিকল্প নকশাগুলির তুলনা করা সম্ভব। সিমুলেশন বিকাশের প্রকৃত প্রক্রিয়া নিজেই নেটওয়ার্কের অভ্যন্তরীণ কাজকর্ম সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে যা পরবর্তী পর্যায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। সিমুলেশনের অসুবিধাগুলি সঠিক সিমুলেশন মডেলের বিকাশের জন্য ব্যাপক সংস্থান প্রয়োজন। সিমুলেশন ফলাফলগুলি কেবল মডেলের মতোই ভাল এবং এখনও কেবল অনুমান/প্রত্যাশিত ফলাফল। অপ্টিমাইজেশন শুধুমাত্র কয়েকটি বিকল্পের সাথে সম্পন্ন করা যেতে পারে কারণ মডেলটি সাধারণত সীমিত সংখ্যক পরিবর্তনশীল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। সিমুলেশন তৈরি করতে প্রচুর অর্থ ব্যয় হয় এবং সিমুলেশন মডেলিংয়ে পরিসংখ্যানগত সমস্যা তৈরি করতে খুব ব্যয়বহুল ইনপুট ডেটা সিমুলেশন মডেলগুলি একটি স্টোকাস্টিক সিস্টেম থেকে নেওয়া ডেটার একটি সেট থেকে তৈরি করা হয়। একটি পরিসংখ্যানগত বন্টন ফিট করে এবং তারপর এই ধরনের ফিটের তাৎপর্য পরীক্ষা করে তথ্যটি পরিসংখ্যানগতভাবে বৈধ কিনা তা পরীক্ষা করা প্রয়োজন। উপরন্তু, যে কোনও মডেলিং প্রক্রিয়ার মতো, ইনপুট ডেটার নির্ভুলতা অবশ্যই পরীক্ষা করতে হবে এবং যে কোনও আউটলায়ার অবশ্যই অপসারণ করতে হবে। আউটপুট ডেটা যখন একটি সিমুলেশন সম্পন্ন হয়, তখন ডেটা বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন। সিমুলেশনের আউটপুট ডেটা শুধুমাত্র বাস্তব-বিশ্বের ঘটনাগুলির একটি সম্ভাব্য অনুমান তৈরি করবে। আউটপুট ডেটার নির্ভুলতা বাড়ানোর পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছেঃ বারবার সিমুলেশন সম্পাদন করা এবং ফলাফলের তুলনা করা, ঘটনাগুলিকে ব্যাচে বিভক্ত করা এবং সেগুলিকে পৃথকভাবে প্রক্রিয়াকরণ করা, এবং সংলগ্ন সময়কালে পরিচালিত সিমুলেশনের ফলাফলগুলি সিস্টেমের একটি সুসঙ্গত সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করতে "সংযোগ" করে কিনা তা পরীক্ষা করা। র্যান্ডম সংখ্যা যেহেতু বেশিরভাগ সিস্টেমে স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া জড়িত থাকে, সিমুলেশনগুলি প্রায়শই ইনপুট ডেটা তৈরি করতে র্যান্ডম নম্বর জেনারেটর ব্যবহার করে যা বাস্তব-বিশ্বের ঘটনাগুলির র্যান্ডম প্রকৃতির আনুমানিক। কম্পিউটারের তৈরি [এলোমেলো সংখ্যা] সাধারণত কঠোরতম অর্থে এলোমেলো হয় না, কারণ এগুলি সমীকরণের একটি সেট ব্যবহার করে গণনা করা হয়। এই সংখ্যাগুলিকে ছদ্ম-এলোমেলো সংখ্যা বলা হয়। ছদ্ম-এলোমেলো সংখ্যা ব্যবহার করার সময় বিশ্লেষককে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে সংখ্যার প্রকৃত এলোমেলোতা পরীক্ষা করা হয়েছে। যদি সংখ্যাগুলি যথেষ্ট এলোমেলোভাবে আচরণ না করে পাওয়া যায়, তবে অবশ্যই অন্য প্রজন্মের কৌশল খুঁজে বের করতে হবে। অনুকরণের জন্য এলোমেলো সংখ্যা একটি এলোমেলো সংখ্যা উৎপাদক দ্বারা তৈরি করা হয়। আরও দেখুন চ্যানেল মডেল নেটওয়ার্ক সিমুলেশন নেটওয়ার্ক সিমুলেটর মোবিলিটি মডেল ট্রাফিক জেনারেশন মডেল সিমুলেশন ল্যাঙ্গুয়েজ কিউইং থিওরি রেফারেন্স কম্পিউটার নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ স্টোকাস্টিক সিমুলেশন