Quantitative Modelle für Rechensysteme

Bereich:	Informatik II, " Technische Informatik und systemnahe Programmierung ", 2.4 "Bewertung von Rechensystemen", Wahlpflichtvorlesung für Diplom Wahlpflicht für Bachelor und Master
Stundenzahl:	3 SWS Vorlesung plus 1 SWS integrierte Übungen
ECTS Credits:	4.0
Zeit:	Die. 14 - 16 Uhr, Beginn: Die, 15.04.08 Do. 15 - 17 Uhr,
Ort:	Raum MI 01.06.011

Inhalt:

Daten-Highway, Internet, Peer-to-Peer, ..., sind Schlagwörter der jüngsten Vergangenheit. Was leisten Hochgeschwindigkeitsnetze? Wie weiß oder ermittelt man, was sie leisten oder leisten sollen? Was sind die Leistungsmetriken? Was sind die leistungsbeschränkenden Engpässe? Diese Fragen und verwandte Probleme wollen wir in der Vorlesung behandeln und quantitative Modelle (QM) hauptsächlich für Rechnernetze zum Zwecke der Leistungsanalyse und der Überprüfung der Einhaltung von Gütekriterien (sog. QoS) kennen lernen.

Hier werden stochastische Modelle (sog. Warteschlangenmodelle) vorgestellt, die analytsisch oder algebraisch-numerisch auswertbar sind. (Simulative Auswertung von QM werden im einjährigen Zyklus in den SS in der Vorlesung "Diskrete Simulation" behandelt).

Verkehrsmodellierung für Kommunikationsnetze ist nicht neu: Es begann mit der Modellierung von Telefonverkehr. Doch um das mit steigender Popularität des Internet verursachte Verkehrsaufkommen adäquat zu beschreiben, sind neuartige Verkehrsmodelle notwendig und in jüngster Zeit auch entwickelt worden. Nach einer Einführung in stochastische Modelle sollen i.b. auch diese neuen Modelle vorgestellt werden:

Teil I Einführung
1.1 Motivation, Beziehung mit anderen Bereichen/Vorlesungen, Übersicht
1.2 Begriffe und Definitionen
1.3 Vorstellung verschiedener Modellierungswelten:
Wartesysteme, stochastische Petrinetze, stochastische Prozessalgebra
Teil II Stochastische Analyse
2.1 Kurze Wiederholung: Zva, W-Verteilung, W-Dichte, Momente
2.2 Stochastischer Prozeß, Markov-Ketten
2.3 Grundlegendes über Wartesysteme
2.4 Wartesysteme, die auf (Quasi-) Geburts-und-Todes-Prozesse basieren
2.5 Lösungsmethoden für Markovketten
Teil III Anwendungen aus den Gebieten
- Verkehrs-/Quellenmodelle für das Internet
  3.1 Markov-Modellierte Poisson-Prozesse
  3.2 Verschiedene ON/OFF-Modelle
- Berechnung von Leistungsmetriken und QoS-Kriterien bei
  3.3 Stationärem Systemverhalten und
  3.4 Transientem Systemverhalten
- Peer-to-Peer (P2P) Systeme
  3.5 Analyse von Bedien- und Übertragungskapazitäten

Hörerkreis:

Voraussetzungen: Stoff des Informatik-Grundstudiums

Empfehlenswert für:

Übungen: Vorlesungsbegleitend

Skript: Wird vorlesungsbegleitend zur Verfügung gestellt

Literatur: Angaben in der Vorlesung

Sprechstunde:
FMI Garching, Raum 01.08.061, sowie nach den Veranstaltungen
Telefon: 089/289 18000
E-Mail: jobmann@informatik.tu-muenchen.de

Last Update: 2008-01-25: Page Masterjobmann@informatik.tu-muenchen.de