REKAYASA TRAFIK Bab 1. Pengantar Rekayasa Trafik Dr. Jusak STIKOM Surabaya
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 2 Tugas Pendahuluan 1. Apa yang dimaksud dengan rekayasa trafik? 2. Apa kegunaan/fungsi mempelajari rekayasa trafik? 3. Berikan contoh-contoh aplikasi tentang rekayasa trafik?
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 3 Pengantar Barangkali kejadian seperti ini sering anda temui!!!!! what the... *$^#@???
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 4
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 5 Solution what the... *$^#@??? Rekayasa Trafik
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 6 Pengguna Incoming traffic Sistem Outgoing traffic Trafik dibangkitkan oleh pengguna sistem Sistem melayani (mengolah) trafik yang masuk Trafik dapat berupa panggilan yang harus disambungkan pada jaringan telepon, paket yang harus dirutekan pada jaringan data, request untuk web server dsb.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 7 Definisi Teletraffic theory : The application of probability theory to the solution of problems concerning planning, performance evaluation, operation, and maintenance of telecommunication systems. (Iversen, 2002) Tujuan teori teletraffic adalah : to make the traffic measurable in well defined units, through mathematical models derive the relationship between grade-of-service (GoS) and system capacity in such a way that theory becomes a tool by which investments can be planned (Iversen, 2002)
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 8 Beberapa Terminologi
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 9 Klasifikasi Tugas Rekayasa Trafik Menurut Rekomendasi ITU tentang rekayasa trafik terdapat 4 klasifikasi tugas, yaitu: Traffic demand characterisation, Grade of Service (GoS) objectives, Traffic control and dimensioning, Performance monitoring.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 10
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 11 Traffic Demand Charaterisation Karakterisasi trafik dilakukan dengan menggunakan model yang mendekati perilaku statistik dari trafik jaringan dengan jumlah populasi yang besar. Karakterisasi trafik meliputi: Traffic Modelling: model dibangun untuk menyederhanakan karakteristik trafik yang sangat kompleks ke dalam seperangkat parameter, misalnya: mean, standard-deviation, index of dispersion counts, dsb). Traffic Measurement: pengukuran terhadap trafik dilakukan untuk melakukan validasi terhadap model dan untuk melakukan estimasi terhadap parameter-parameter yang didefiniskan dalam model..
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 12 Traffic Demand Charaterisation (2) Traffic forecasting: dibutuhkan untuk tujuan planning and dimensioning. Dalam proses perencanaan seringkali dibutuhkan bukan hanya data permintaan trafik saat ini saja melainkan juga ramalan akan permintaan trafik yang akan datang.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 13 Grade of Service Objectives Grade of Service (GoS) adalah seperangkat parameter dalam rekayasa trafik untuk memberikan pengukuran tingkat kelayakan sistem telekomunikasi pada kondisi tertentu. Misalnya, probabilitas blocking, probabilitas delay dan sebagainya. GoS sangat berkaitan erat dengan unjuk kerja jaringan (Network Performance) yang didefinisikan sebagai kemampuan jaringan untuk memberikan fungsi komunikasi antar pengguna. Quality of Service (QoS) dalam jaringan komunikasi berperan besar dalam menjamin GoS secara end-to-end.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 14 Traffic Controls and Dimensioning Setelah karakteristik permintaan trafik diketahui dan GoS objectives ditentukan, maka selanjutnya rekayasa trafik bertugas untuk memberikan desain dan operasi jaringan dengan biaya memadai sambil menjaga agar permintaan trafik dapat dipenuhi dan GoS tercapai. Network dimensioning bertugas untuk menjaga agar jaringan memiliki kemampuan yang cukup agar permintaan trafik dapat terenuhi. Di dalamnya termasuk fungsi menentukan dimensi dari jaringan fisik atau logika, desain topologi, perencanaan trafik pada saat jam sibuk, dsb.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 15 Traffic Controls and Dimensioning Traffic control adalah kontrol terhadap jaringan agar GoS tercapai. Traffic control meliputi: Traffic routing, Network traffic management controls, Service protection methods, Packet-level traffic controls, Signalling and intelligent network (IN) controls.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 16 Performance Monitoring Pada saat jaringan telah beroperasi dengan baik, diperlukan pengawasan terus-menerus terhadap GoS yang dibutuhkan. Sekalipun dimensi jaringan telah direncanakan dan diatur dengan baik, kondisi-kondisi seperti overload traffic, failure situations dsb yang tidak dihitung dalam proses network dimensioning perlu diwaspadai.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 17 Beberapa Pertanyaan Menarik Bila diketahui kondisi sistem tertentu dan trafik yang masuk Bagaimana Quality of Service (QoS) yang dialami pengguna? Bila diketahui trafik yang masuk dengan QoS yang dipersyaratkan Bagaimana suatu sistem di-dimensioning (ditentukan dimensinya)? Bila diketahui kondisi sistem dan QoS tertentu Berapa beban trafik maksimum yang dapat dilayani sistem dengan baik?
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 18 Hubungan Antar Ketiga Faktor Rekayasa Trafik menentukan hubungan antara ketiga faktor: 1. Quality of Service (QoS) 2. Traffic load (beban trafik), 3. Sistem capacity (kapasitas sistem).
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 19 Hubungan Antar Ketiga Faktor (2) Sistem dapat berupa Perangkat tunggal (link dalam jaringan IP, packet processor, dll) Seluruh atau sebagaian jaringan. Trafik terdiri atas: Bits, packets, burst, flow, calls, connections. Tergantung pada sistem dan skala waktu yang digunakan. Quality of Service: Seperangkat parameter untuk mendefinisikan kinerja layanan yang menentukan tingkat kepuasan user.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 20 Hubungan Antar Ketiga Faktor (3) Hubungan kualitatif: Dengan QoS tertentu Dengan Kapasitas sistem tertentu Dengan Beban trafik tertentu Untuk menyatakan hubungan antara ketiga faktor secara kuantitatif,diperlukan model matematis
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 21 Model dalam Rekayasa Trafik Model rekayasa trafik adalah model stokastik (probabilistik) Sistem biasanya bersifat deterministik, sedangkan trafik bersofat stokastik. You never know, who calls you and when. Variabel dalam model ini adalah viariabel acak, misalnya: Jumlah panggilan, Waktu kedatangan panggilan. Variabel acak biasanya didefinisikan oleh fungsi distribusi, misalnya: Probabilitas terdapat n panggilan. Proses stokastik mendeskripsikan pergerakan waktu dari variabel acak.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 22 Teletraffic Models Dalam rekayasa trafik terdapat tiga tipe model: Loss systems, Queueing systems, Sharing systems.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 23 Simple Teletraffic Model Customers arrive at rate λ (customers per time unit). 1/λ=average inter-arrival time (waktu antar kedatangan). Customers are served by n parallel servers. In the busy time, a server serves at rate μ (customers per time unit) There are at least n service places and at most m waiting places. It is assumed that block customers (arriving in full system) are lost.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 24 Pure Loss System Finite number of servers (n < ), n service places, no waiting places (m = 0). If the system is full (with all n servers occupied) when a customer arrives, it is not served at all but lost Some customers may be lost From the customer s point of view, it is interesting to know e.g. What is the probability that the system is full when it arrives?
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 25 Infinite System Infinite number of servers (n = ), no waiting places (m = 0) No customers are lost or even have to wait before getting served Sometimes, this hypothetical model can be used to get some approximate results for a real system (with finite system capacity) Always, it gives bounds for the performance of a real system (with finite system capacity) it is much easier to analyze than the corresponding finite capacity models
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 26 Pure Queueing System Finite number of servers (n < ), n service places, infinite number of waiting places (m = ) If all n servers are occupied when a customer arrives, it occupies one of the waiting places. No customers are lost but some of them have to wait before getting served From the customer s point of view, it is interesting to know e.g. what is the probability that it has to wait too long?
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 27 Lossy Queueing System Finite number of servers (n < ), n service places, finite number of waiting places (0 < m < ) If all n servers are occupied but there are free waiting places when a customer arrives, it occupies one of the waiting places. If all n servers and all m waiting places are occupied when a customer arrives, it is not served at all but lost. Some customers are lost and some customers have to wait before getting served.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 28 Pure Sharing System Finite number of servers (n < ), infinite number of service places (n + m = ), no waiting places. If there are at most n customers in the system (x n), each customer has its own server. Otherwise (x > n), the total service rate (nμ) is shared fairly among all customers. Thus, the rate at which a customer is served equals min μ, nμ/x. No customers are lost, and no one needs to wait before the service. But the delay is the greater, the more there are customers in the system. Thus, delay is an interesting measure from the customer s point of view.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 29 Lossy Sharing System Finite number of servers (n < ), finite number of service places (n + m < ), no waiting places If there are at most n customers in the system (x n), each customer has its own server. Otherwise (x > n), the total service rate (nμ) is shared fairly among all customers. Thus, the rate at which a customer is served equals min μ, nμ/x. Some customers are lost, but no one needs to wait before the service.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 30 Little s Law Consider a system where new customers arrive at rate λ. Assume stability: Every now and then, the system is empty Consequence: Customers depart from the system at rate λ. Let N = average number of customers in the system T= average time a customer spends in the system = average delay The Little s formula N = λ. T λ λ
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 31 Little s Law (2) Rumusan Little s Law adalah sebagai berikut: the average number of customers in a queueing system is equal to the average arrival rate of customers to that system, times the average time spent in that system. Little s law juga dapat diperluas untuk menghitung jumlah pelanggan dalam antrian sebagai berikut: N q = λ. W N q is the average number of customers in the queue, W refers to the average time spent waiting in the queue.
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 32 Little s Law (3) Little s Law juga dapat digunakan untuk menghitung jumlah pelanggan yang sedang menerima layanan dengan rumusan: N s = λ. s N s refers to the average number of customers in the service facility (or facilities), s refers to the average time spent in the service box. Note: Perlu diketahui bahwa: N = N q + N s T = W + s
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 33 Latihan 1. Di dalam sebuah pure loss system telekomunikasi, panggilan datang dengan laju 20 panggilan per menit. Apabila waktu rata-rata sebuah panggilan menggunakan sistem adalah 30 detik. Berapa jumlah rata-rata panggilan yang dapat dilayani oleh sistem? 2. Di dalam ruang antrian sebuah rumah sakit, setelah di lakukan survey didapatkan fakta bahwa rata-rata selisih waktu kedatangan antar passien adalah 2,5 menit. Apabila seorang pasien rata-rata mendapatkan layanan konsultasi selama 12 menit. Berapa rata-rata jumlah pasien di dalam rumah sakit tersebut dalam 10 menit?
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 34 Latihan 3. Anggaplah sebuah link sistem telekomunikasi sebagai sebuah pure loss system. Rata-rata sebuah panggilan menggunakan link adalah 50 detik, sedangkan laju kedatangan jumlah panggilan ke dalam link adalah 1,2 panggilan per detik. Apabila link hanya mampu menampung sebanyak 45 panggilan setiap waktu berapa jumlah panggilan yang tidak dapat menggunakan link tersebut (loss)?
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 35 Latihan Perhatikan histori pemrosesan paket data oleh router ditunjukkan dalam tabel. Tentukan: 1. Laju kedatangan paket data. 2. Jumlah paket data di dalam sistem menurut Little s Law. Detik ke-t (ms) Jumlah paket datang Waktu proses oleh router (ms) 1 80 5 3 85 7 7 100 10 8 75 4 12 82 5 15 110 12 16 90 8 18 95 8 23 92 7 25 85 6
Rekayasa Trafik, Jusak STIKOM Surabaya 36 Short History Ilmu rekayasa trafik dan teori antrian digagas pertama kali oleh seorang ahli matematika dari Denmark bernama A.K. Erlang. Selanjutnya namanya digunakan sebagai satuan ukuran statistik dari trafik yang ditawarkan atau trafik yang dapat dibawa pada sebuah layanan telepon.