# PRF - Amphi 1

[Slides](https://moodle.insa-lyon.fr/pluginfile.php/47788/mod_resource/content/7/4tc-prf-00_intro.pdf)

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## Introduction

Utilisations des évaluations de performance réseau :
- Taux de perte de données entre deux réseaux avec un débit différent en fonction de la taille du buffer
- Propagtion d'un virus au sein d'un réseau
- Algorithme PageRank de Google
- Comparaison des approches d'émission d'un paquet
- Dans un réseau WiFi : au bout de combien de temps je peux accèder au réseau ?
- Comparaison entre une approche avec une ou plusieurs interfaces d'émission

### Evaluation de performances

**Définition :** Analyser le comportement d'un réseau et en déduire les propriétes qui nous intéressent

**Pourquoi ? :** Essentiel pour modéliser, vérifier et améliorer les systèmes. Analyse de la qualité, des capacités/limites du réseau.

**Quand ? :**
- Avant le déploiement : Capacité attendue, efficacité, calibrer les paramètres pour répondre au besoin
- Après le déploiement : Pour observer les performances actuelles (si pas fait avant) et les améliorer si possible

Autres domaines d'application :
- Files d'attente à la poste
- Unités de production en usine
- Réseau routier

**Comment ? :**
*Modélisation :* abstraction du système (analytique ou simulation) qui représente au mieux les caractéristiques du système

*Entrées :* éléments extérieurs au systèmes/modèle qui vont changer son état

*Sorties :* métriques qu'on observe pour évaluer les performances du système/modèle

On injecte des entrées dans le modèle et on regarde ce qu'on a en sortie. En analysant, on modifie ensuite le système pour répondre à nos besoins.


### Designer une étude d'évaluation de performance

#### Modélisation
- Modélisation analytique : représentation via des outils mathématiques
- Moins complexe (hypothèses pour simplifier le modèle)
- Moins flexible (les changements nécéssite de tout modifier)
- Donne la meilleure interprétation du système
- Simulation : représenter le système à travers un programme informatique
- Compromis entre Analyse et Expérimentation
- Expérimentation : prototype expérimental (très proche de la réalité) mais difficile de passer à l'échelle et relativement coûteux
- Plus coûteux (nécessité du vrai matériel)
- Pas toujours possible (passage à l'échelle difficile)
- Résultats plus sûrs (environnement réel)

Possible d'arriver aux mêmes conclusions avec ces trois méthodes.

##### Niveau de détail

Modèle simple : Plus facile, moins coûteux mais moins réaliste
Modèle complexe : Prend du temps, très coûteux mais plus réaliste
Il n'y a pas de règle exacte, tout dépend du système à modéliser.

#### Entrées

- Statique : ne varie pas à travers le temps (peut être considéré comme paramètre du modèle)
- Dynamique : externe au système et qui varie avec le temps
- Traces déterministes (observations)
- Plus proche de la réalité
- Peu flexible, compliqué à généraliser
- Demande du temps
- Processus stochastiques (variables aléatoires)
- Génération rapide d'un grand nombre de données
- Facile de généraliser le comportement global du système
- Besoin de valider les hypothèses qui permettent d'utiliser ces processus

#### Sorties

Métriques que l'on veut analyser en sortie.

5 métriques que l'on va retrouver :

R : Taux de perte
X : Débit en sortie
T : Temps passé dans le système
N : Clients dans le sytème
U : Taux d'utilisation du système

Possible de donner la moyenne, l'écart type et la distribution de ces métriques (on cherchera souvent à donner la moyenne dans ce cours).

### Conclusion