İTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM)

Transkript

1 İTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM) Dersin Adı Bilgisayar Ağlarının Başarım Değerlendirmesi Course Name Performance Analysis of Computer Networks Kodu (Code) BLG517E Lisansüstü Program (Graduate Program) Yarıyılı (Semester) Bahar Spring Kredisi (Local Credits) Bilgisayar Mühendiliği (Computer Engineering) Ders Seviyesi (Course Level) AKTS Kredisi (ECTS Credits) Y.L. (M.Sc.) Dersin Türü (Course Type) Dersin İçeriği (Course Description) kelime arası Dersin Amacı (Course Objectives) Maddeler halinde 2-5 adet Dersin Öğrenme Çıktıları (Course Learning Outcomes) Maddeler halinde 4-9 adet Seçmeli (Elective) Dersin Dili (Course Language) İngilizce (English) Bilindiği gibi başarım araştırmanın düğüm noktasıdır. Bu derste, bilgisayar ağlarının başarım analizinde gerekli temel bilgilerin verilmesi hedeflenmiştir. Ders saatleri anlatılanlar açısında iki bölümde toplanabilir: birinci bölüm gecikme temelli olarak bilgisayar ağlarının modellenmesini ve başarım değerlendirmesine odaklanır (Bu bölümde Stokastik süreçler, Markov modelleri, Little kuralı, M/M/1, M/M/m, M/M/m/m kuyruk sistemleri, İleri Markov uyruk modelleri ve Jackson kuramı kapsanır). İkinci bölüm bilgisayar ağlarının benzetimine odaklanır. Bu bölümde ağların çizge olarak modellenmesi, ağ akış modelleri, trafik geliş yapılarının modellenmesi incelenir. As it is known, performance is the key issue in research. In this course, it is aimed to give the necessary knowledge to analyze the performance of computer networks. Lectures can be grouped into two: The first group focuses on the modeling of the computer networks and their performance based on delay (It covers Stochastic processes, Markov Models, Little s Rule, M/M/1, M/M/m, M/M/m/m queueing systems. Advanced Markovian Queueing Models, Kleinrock independence approximation. Jackson s Theorem). The second group focuses on simulating computer networks. It covers modeling networks as graphs, network flow models, modeling traffic arrival patterns. Bilgisayar Ağlarının başarım analizi üzerine bütünleşik bir bakış sağlamak Bilgisayar Ağlarının başarım analizinde kullanılan parametrelerin öneminin gösterilmesi Bilgisayar Ağ düğümlerinin Markov kuyruk sistemleri ile modellenmesinin öğretilmesi Bilgisayar ağlarının 3 te öğretilen sistemlerden oluşan bir ağ yapısı şeklinde modellenebileceğini öğretmek Bilgisayar ağlarının benzetiminde kullanılacak temel parametrelerin ve algoritmaların öğretilmesi To provide a unified view of performance analysis of computer networks To show the importance of the parameters used in the analysis of computer networks To teach that the nodes in computer networks can be modeled by using the Markov queueing systems To teach that a computer network can be modeled by using the network made of the systems taught in (3). To teach about the basic parameters and algorithms used to simulate computer networks 1. Bilgisayar ağlarının modellenmesinin önemini kavramamak 2. Little kuralını anlamak 3. Bilgisayar ağ düğümlerinin M/M/1, M/M/m, M/M/m/m kuyruk sistemleri ile modellenmesini öğrenmek 4. Varış trafiğinin ve servis hızının özelliklerine bağlı olarak bir ağdaki başarımı analiz etmek ve değişimini inceleyebilmek 5. Bilgisayar ağlarının çizge olarak ifade edebilmek ve verilen giriş trafiği ve hat kapasiteleri altında elde edilebilecek en fazla akışı bulabilmek. 6. Ns-2 ağ benzetim programı kullarak başarım analizi yapabilmek 1. To understand the importance of modeling computer networks 2. To understand the Little s Rule 3. To learn modeling computer network nodes by using M/M/1, M/M/m, M/M/m/m queueing system 4. To have an ability to study the performance of a network (and evaluate its change) with respect to the properties of the traffic arrival patterns and service rates 5. To learn how to represent a network as a graph and obtain the maximum flow under the given input traffic and line capacities. 6. To have an ability to analyze performance of a network by using ns-2 network simulation tool

2 Kaynaklar (References) En önemli 5 adedini belirtiniz Ödevler ve Projeler (Homework & Projects) [1] Gross, D., Shortle, J.F., Thompson, J. M., Harris, C. M., Fundamentals of Queueing Theory, Fourth Edition, Wiley. [2] Giambene, G., Queueing Theory and Telecommunications: Networks and Applications, Springer. [3] Bertsekas, D., and Gallager, R., Data Networks, 2nd ed., Prentice Hall. [4] Kleinrock, L., Queueing Systems, Volume I: Theory, John Wiley & Sons. Makale sunumu, ns-2 benzetim programını kullanarak bir proje hazırlama Paper presentation, term project prepared by using the ns-2 network simulation tool Laboratuar Uygulamaları (Laboratory Work) Bilgisayar Kullanımı (Computer Use) Diğer Uygulamalar Gerekli Necessary (Other Activities) Başarı Değerlendirme Sistemi Faaliyetler (Activities) Adedi* (Quantity) Değerlendirmedeki Katkısı, % (Effects on Grading, %) (Assessment Criteria) Yıl İçi Sınavları (Midterm Exams) 1 % 30 (30 %) Kısa Sınavlar (Quizzes) Ödevler (Homework) Projeler (Projects) 1 % 15 (15 %) Dönem Ödevi/Projesi (Term Paper/Project) 1 % 15 (15 %) Laboratuar Uygulaması (Laboratory Work) Diğer Uygulamalar (Other Activities) Final Sınavı (Final Exam) 1 % 40 (40 %) *Yukarıda Belirtilen Sayılar Minimum Olup Yerine Getirilmesi Zorunludur.

3 DERS PLANI Hafta Konular Dersin Çıktıları 1 Giriş 1 2 Stokastik süreçler. Markov Modelleri. 1 3 Little Kuralı. M/M/1 kuyruk sistemi. 2,3 4 M/M/m, M/M/m/m kuyruk sistemleri. Çok boyutlu Markov zincirleri. 3 5 Kleinrock bağımsızlık yaklaşımı. 4 6 Kuyruk ağları. 4 7 Discussion on Advanced Markovian Queueing Models and General Arrival or Service 1, 4 Patterns. 8 Jackson Kuramı. 4 9 Uygulamalar Ağların çizge olarak modellenmesi. Ağ akış algoritmaları Ns-s eğitimi. Güven aralığının belirlenmesi Makale sunumu ve tartışma Makale sunumu ve tartışma Makale sunumu ve tartışma. 1-5 COURSE PLAN Weeks Topics Course Outcomes 1 Introduction 1 2 Stochastic processes. Markov Models. 1 3 Little s Rule. M/M/1 queueing system. 2,3 4 M/M/m, M/M/m/m systems. Multi-dimensional Markov chains. 3 5 Kleinrock Independence Approximation. 4 6 Networks of queues. 4 7 Disscussion on Advanced Markovian Queueing Models and General Arrival or Service 1, 4 Patterns. 8 Jackson s Theorem. 4 9 Applications Modeling networks as graphs. Network Flow Models, Network Flow Algorithms Ns Tutorial. Confidence interval Paper discussion Paper discussion Paper discussion. 1-5

4 Dersin Bilgisayar Mühendisliği YL Programıyla İlişkisi Programın mezuna kazandıracağı bilgi, beceri ve yetkinlikler (programa ait çıktılar) i. Lisans düzeyi yeterliliklerine dayalı olarak, ilgili program alanında bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve derinleştirebilme (yeterli bilgi birikimi) (bilgi). ii. Alanının ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme (bilgi). iii. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanabilme (beceri). iv. Alanında edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilme ve yeni bilgiler oluşturabilme (beceri). v. Alanını ile ilgili karşılaşılan sorunları araştırma yöntemlerini kullanarak çözümleyebilme (beceri). vi. Alanını ile ilgili uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme (Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği). vii. Alanı ile ilgili uygulamalarda karşılaşılan ve öngörülemeyen karmaşık sorunların çözümü için yeni stratejik yaklaşımlar geliştirebilme ve sorumluluk alarak çözüm üretebilme (Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği). viii. Alanı ile ilgili sorunların çözümlenmesini gerektiren ortamlarda liderlik yapabilme (Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği). ix. Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme ve öğrenmesini yönlendirebilme (Öğrenme Yetkinliği). x. Alanındaki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını, nicel ve nitel veriler ile destekleyerek, alanındaki ve alan dışındaki gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). xi. Sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısı ile inceleyebilme, geliştirebilme ve gerektiğinde değiştirmek üzere harekete geçebilme (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). xii. Alanının gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde kullanabilme (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). xiii. Alanı ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilme ve bu değerleri öğretebilme (Alana Özgü Yetkinlik). xiv. Alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilme ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme (Alana Özgü Yetkinlik). xv. Alanında özümsedikleri bilgiyi, problem çözme ve/veya uygulama becerilerini, disiplinlerarası çalışmalarda kullanabilme (Alana Özgü Yetkinlik). xvi. Tezli programlarda, kendi çalışmalarını, alanındaki uluslararası platformlarda, yazılı, sözlü ve/veya görsel olarak aktarabilme (Alana özgü yetkinlik). Katkı Seviyesi : Az, 2. Kısmi, 3. Tam

5 Relationship between the Course and the Computer Engineering Graduate (MS) Curriculum Program Outcomes i. Developing and intensifying knowledge in the related program s area, based upon the competency in the undergraduate level (sufficient knowledge) (knowledge). ii. Grasping the inter-disciplinary interaction related to one s area (knowledge). iii. The ability to use the expert-level theoretical and practical knowledge acquired in the area(skill). iv. Interpreting and forming new types of knowledge by combining the knowledge from the area and the knowledge from various other disciplines (skill). v. Solving the problems faced in the area by making use of the research methods (skill). vi. The ability to carry out a specialistic study related to one s area independently. (Competence to work independently and take responsibility). vii. Developing new strategic approaches to solve the unforeseen and complex problems arising in the practical processes of one s area and coming up with solutions while taking responsibility (Competence to work independently and take responsibility). viii. Fulfilling the leader role in the environments where solutions are sought for the problems related to the area (Competence to work independently and take responsibility) ix. Assessing the specialistic knowledge and skill gained through the study with a critical view and directing one s own learning process (Learning Competence). x. Systematically transferring the current developments in the area and one s own work to other groups in and out of the area; in written, oral and visual forms (Communication and Social Competency). xi. Ability to see and develop social relationships and the norms directing these relationships with a critical look and the ability to take action to change these when necessary. (Communication and Social Competency). xii. Using the computer software together with the information and communication technologies efficiently and according to the needs of the area (Communication and Social Competency). xiii. Paying regard to social, scientific, cultural and ethical values during the collecting, interpreting, practicing and announcing processes of the area related data and the ability to teach these values to others (Area Specific Competency). xiv. Developing strategy, policy and application plans concerning the subjects related to the area and the ability to evaluate the end results of these plans within the frame of quality processes (Area Specific Competency). xv. Using the knowledge and the skills for problem solving and/or application (which are processed within the area) in inter-disciplinary studies (Area Specific Competency). xvi. In the programs with thesis, the ability to present one s own work within the international environments orally, visually and in written forms (Area Specific Competency). Level of Contribution : Little, 2. Partial, 3. Full Düzenleyen (Prepared by) Sema OKTUĞ Tarih (Date) Jun.15,2011 İmza (Signature)