УДК 004.75
DOI: 10.36871/26189976.2026.06-5.020

Авторы

Малика Хусаиновна Куликова,
ФГБОУ ВО Чеченский государственный универститет им. А.А. Кадырова, Грозный, Россия
Глеб Юрьевич Глушенков,
Университет Синергия, Москва, Россия; ООО Глобус Медиа, Москва, Россия
Дени Тамерланович Гериханов,
ФГБОУ ВО ГГНТУ им. акад. М.Д. Миллионщикова, Грозный, Россия

Аннотация

В статье рассматривается численное моделирование обработки данных в распределённой вычислительной системе при ограниченной пропускной способности канала. Предложена модель, объединяющая входной поток заявок, буферизацию, дисциплину обслуживания и ограничение ресурса передачи. Выполнена дискретизация по времени, получены расчётные зависимости для длины очереди, задержки и коэффициента загрузки. Показано, что превышение критической интенсивности входного потока вызывает рост ожидания, потери пакетов и деградацию устойчивости. Результаты применимы для проектирования сетевых контуров.

Ключевые слова

численное моделирование,
обработка данных,
пропускная способность,
распределённая
вычислительная система.

Список литературы

[1] Абрамов С.С., Дунаев П.А. Разработка достоверного алгоритма модели IPTV-канала для определения пропускной способности // Вестник СибГУТИ. 2020. № 2 (50). С. 13–19.

[2] Вишневский В.М. Теоретические основы проектирования компьютерных сетей. М.: Техносфера, 2003. 512 с.

[3] Головко Н.И., Каретник В.О., Танин В.Е., Сафонюк И.И. Исследование моделей систем массового обслуживания в информационных сетях // Сибирский журнал индустриальной математики. 2008. Т. 11. № 2 (34). С. 50–64.

[4] Горячев А.В., Новакова Н.Е. Моделирование сетевого трафика на основе алгоритма маркерной корзины // Кибернетика и программирование. 2018. № 6. С. 65–79. DOI: 10.25136/2644-5522.2018.6.28091.

[5] Гудов А.М., Семехина М.В. Имитационное моделирование процессов передачи трафика в вычислительных сетях // Управление большими системами. 2010. Вып. 31. С. 130–161.

[6] Дмитриев В.Н., Тушнов А.С., Сергеева Е.В. Имитационное моделирование системы мониторинга многозвенной сети передачи данных // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. № 2. С. 86–91.

[7] Карташевский И.В., Тарасов В.Н. Программно-реализованная имитационная модель массового обслуживания общего вида // Инфокоммуникационные технологии. 2009. Т. 7. № 2. С. 63–68.

[8] Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. СПб.: Питер, 2021. 1008 с.

[9] Ромасевич П.В. Оценка средних задержек телекоммуникационных инфраструктур и каналов межсоединения центров обработки данных в архитектуре Web Scale // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2017. Т. 13. № 3. С. 24–30.

[10] Росляков А.В., Герасимов В.В. Применение теории сетевого исчисления для анализа задержек трафика радиоинтерфейса eCPRI в сегменте Fronthaul мобильных сетей 4G/5G // Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки. 2025. Т. 167. Кн. 2. С. 351–366. DOI: 10.26907/2541-7746.2025.2.351-366.

[11] Степанова И.В., Патенченкова Е.К., Кнаж Нума. Оценка факторов влияния на пропускную способность сетей пакетной коммутации // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2023. Т. 15. № 5. С. 56–62.

[12] Шелковый Д.В., Миронов О.Ю., Басов О.О. Моделирование потоков данных реального времени в защищенных корпоративных мультисервисных сетях связи на основе детерминированного сетевого исчисления // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2018. Т. 45. № 3. С. 584–593. DOI: 10.18413/2411-3808-2018-45-3-584-593.