Modeliranje računalniških omrežij

Predavanja:

1. Uvod (zahteve, strežniki, čakalne vrste, komunikacijska pot, ciklični proces simulacijske analize)
2. Teorija strežbe (Kendallova notacija, Littlovo pravilo, uporabnostni faktor, prostor stanj, časovni prostor, intenzivnost prihajanja in strežbe, rojstno smrtni proces, vzorčne strežne enote,  strežba s priroriteto, strežne mreže)
3. Petrijeve in barvne Petrijeve mreže (definicija, drevo označitev, dosegljivost stanj, primeri modelov s področja računalništva in računalniških omrežij, varnost, omejenost, konservativnost)
4. Metrike in orodja za ocenjevanje zmogljivosti omrežij (latenca, število skokov paketov, energetska efektivnost)
5. Pridobivanje vrednosti kvantitativnih spremenljivk omrežja
6. Kvalitativne metrik za ocenjevanje delovanja omrežij
7. Modeli generiranja prometa v računalniških omrežjih

Vaje:

Namen vaj pri navedenem predmetu je predvsem v predstavitvi uporabe zgoraj navedenih teoretičnih osnov na reševanju praktičnih problemov s področja računalniških omrežij. V ta namen se bodo uporabljala na vajah ustrezna programska orodja (npr. OpNet, NS2, OMNeT++, TETCOS, GTNetS, itd.).

1. M. Mraz: Modeliranje računalniških omrežij (e-učbenik), 169 strani, https://ucilnica.fri.uni-lj.si/course/view.php?id=84, 2023

2. J.F.Shortle, J.M.Thomson, D.Gross, C.M.Harris: Fundamentals of queueing theory, John Wiley and Sons Inc., 2018

3. G.Giambene: Queueing theory and Telecommunications, Springer, 2021

Cilj predmeta je študentom računalništva in informatike predstaviti osnovne metode izgradnje modelov in izvajanja simulacij z zornega kota računalniških omrežij. S teoretičnega vidika temelji predmet na splošni teoriji strežbe, ki študente seznanja s problematiko zahtev, strežnikov (resursov), čakalnih vrst, ozkih grl, itd. S praktičnega vidika bo študentom predstavljen prenos teoretičnih znanj na reševanje praktičnih problemov, do katerih prihaja na področju računalniških omrežij.

Ostale kompetence:

• Razvoj spretnosti v analitičnem in sinteznem razmišljanju

• Praktično obvladovanje sestavnih delov računalniških sistemov za uspešno profesionalno delo

• Zmožnost razumevanja in reševanja profesionalnih problemov

Zmožnost uporabe in nadgradnje znanja pri samostojnem delu

Po uspešnem zaključku tega predmeta bo študent:

• razumel osnovne koncepte modeliranja in simulacij,

• poznal osnove teorije strežbe,

• poznal osnove modeliranja delovanja komunikacijskih protokolov,

• sposoben oceniti ali pridobiti kvantitativne vrednosti modeliranega omrežja,

• sposoben identificirati sestavne dele omrežja in njegove zmogljivostne karakteristike

• sposoben postavitve modela računalniškega omrežja kot celote in ocene njegove zmogljivosti ter ozkih grl.

Predavanja bodo potekala ustno, vaje v obliki projektnega dela na konkretnih aplikativnih zgledih.

Način (pisni izpit, ustno izpraševanje, naloge, projekt):

Sprotno preverjanje (domače naloge, kolokviji in projektno delo)
Končno preverjanje (ustni izpit)
Ocene: 6-10 pozitivno, 5 negativno
(v skladu s Statutom UL).

1. MOŠKON, Miha, PUŠNIK, Žiga, STANOVNIK, Lidija, ZIMIC, Nikolaj, MRAZ, Miha. A computational design of a programmable biological processor. Biosystems. Nov. 2022, vol. 221, str. 1-12.
2. REŽEN, Tadeja, MARTINS, Alexandre, MRAZ, Miha, ZIMIC, Nikolaj, ROZMAN, Damjana, MOŠKON, Miha. Integration of omics data to generate and analyse COVID-19 specific genome-scale metabolic models. Computers in Biology and Medicine. [Print ed.]. Jun. 2022, vol. 145, str. 1-10.
3. MOŠKON, Miha, MRAZ, Miha. Programmable evolution of computing circuits in cellular populations. Neural computing & applications. Nov. 2022, vol. 34, iss. 21, str. 19239-19251.
4. WALAKIRA, Andrew, ROZMAN, Damjana, REŽEN, Tadeja, MRAZ, Miha, MOŠKON, Miha. Guided extraction of genome-scale metabolic models for the integration and analysis of omics data. Computational and Structural Biotechnology Journal. 2021, vol. 19, str. 3521-3530.
5. BORDON, Jure, MOŠKON, Miha, ZIMIC, Nikolaj, MRAZ, Miha. Semi-quantitative modelling of gene regulatory processes with unknown parameter values using fuzzy logic and Petri nets. Fundamenta informaticae. 2018, vol. 160, no. 1/2, str. 81-100.

Celotna bibliografija je dostopna na SICRISu.