SIMULAZIONE E PERFORMANCE DELLE RETI

Il corso introduce le principali tecniche di analisi e modellazione delle reti di calcolatori al fine di analizzarne e valutarne le prestazioni.
In particolare i temi prinicpali del corso includono:
- principi di progettazione delle reti di calcolatori, dei protocolli e dei servizi, con attenziona alla qualità del servizio;
- conoscenza dei formalismi principali per la modellazione dei sistemi informatici, con particolare attenzione ai modelli di simulazione discreta

Risultati attesi dallo studio del corso includono lo sviluppo dele seguenti conoscenze e abilità:
- progettazione delle rerti di calcolatori con attenzione ad aspetti della qualità del servizio, in particolare delle prestazioni;
- capacità di sviluppare un semplice simulatore per la valutazione delle prestazioni di un protocollo di rete o di un’architettura di rete
- progettazione di esperimenti di simulazione e interpretazione scientifica dei risultati
- identificazione di analisi di prestazioni e schemi relativi di un sistema di comunicazione

Il corso richiede la conoscenza dei seguenti prerequisiti:
- programmazione in un linguaggio procedurale o ad oggetti
- conoscenza degli strumenti di base della statistica descrittiva (medie, indici di dispersione)
- variabili casuali continue e discrete: momenti, stimatori di massima verosimiglianza

1. Introduzione
Modellazione. Modelli di sistema e metodi per l'analisi e la valutazione delle prestazioni.
Modelli e metodi analitici e di simulazione. Misurazione.
Valutazione delle prestazioni dei sistemi informatici.
Valutazione delle prestazioni delle reti di computer e modellazione dell'analisi.
Indici di prestazione.
Tipi di simulazione. Esempi da diversi domini applicativi.
Simulazione di eventi discreti. Simulazioni di rete. Protocolli di rete.
Valutazione delle prestazioni di reti di calcolatori.

2. Fondamenti
Generatori di numeri casuali.
Introduzione alla generazione di variabili casuali. Metodi ed esempi.
Variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni di probabilità comuni.
Simulazione Montecarlo.
Introduzione ai modelli di code basilari. Catene di Markov.
Modelli di code basilari per l'analisi delle prestazioni, coda singola, ad es. M/M/1, M/M/1/K, M/G/1, ...

3. Simulazione ad eventi discreti
Tipo di simulazione. Simulazione trace-driven.
Simulazione di eventi discreti (DES). Concetti fondamentali di DES e pianificazione degli eventi.
Esempi DES.
Messa a punto del simulatore.
Verifica, validazione e test della simulazione.
Pianificazione di esperimenti di siimulazione.

4. Simulazione: pianificazione input e analisi dei risultati
Proprietà stocastiche delle simulazioni.
Analisi dello stato transitorio e stazionario.
Intervalli di confidenza.
Caratterizzazione del carico di lavoro. Bontà dei test di adattamento.
Analisi dei risultati di esperimenti di simualzione.
Tecniche di analisis dei risultati. Analisi batch. Analisi di correlazione.

5. Simulazioni di rete
Modellazione di reti di calcolatori.
Modelli di topologia. Modelli di protocollo. Modelli utente.
Modelli di traffico. Modelli di mobilità.
Esempi: IEEE 802.11, TCP, VANET.
Simulazione parallela e distribuita.
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Materiale fornito dal docente.
Include: appunti di lezione, articoli scientifici specifici di introduzione alla simulazione discreta.

Alcuni testi di consultazione
- J. Banks, J.S. Carson, B. Nelson, D. Nicol, Discrete-Event System Simulation, Prentice Hall/Pearson , any ed.
- A. Law, Simulation Modeling and Analysis, McgrawHill, any ed.
- Sheldon N. Ross, Stochastic processes, J. Wiley, any ed.
- William, J. Stewart, Probability, Markov Chains, Queues, and Simulation: The Mathematical Basis of Performance Modeling, Princeton University Press, 2009

L’esame può essere superato in due modi:
- uno progetto di laboratorio e una discussione sugli argomenti del corso
- una prova intermedia scritta e una discussione dell’elaborato

Il progetto di laboratorio è volto alla verifica delle capacità dello studente di applicare le conoscenze teoriche in casi di studio reali.

La prova scritta consiste di domande aperte sugli argomenti del corso e in esercizi.
Gli esercizi mirano a verificare l'acquisizione dei modelli teorici matematici e la capacità di applicazione in situazione problematiche.
Le domande aperte mirano a verificare le conoscenze teoriche acquisite dallo studente.


Per quanto riguarda la gradazione del voto (modalità con cui saranno assegnati i voti):
1. punteggi nella fascia 18-22 verranno attribuiti nel caso di risposte alla prova scritta e orale che indichino una sufficiente conoscenza e comprensione degli argomenti e metodi affrontati nel corso; contenuta capacità di elaborare soluzioni autonome e applicazione dei metodi studiati; contenuta abilità nella esposizione dei metodi e soluzioni e tematiche del corso.
2. punteggi nella fascia 23-26 verranno attribuiti nel caso di risposte alla prova scritta e orale che indichino una discreta conoscenza e comprensione degli argomenti e metodi affrontati nel corso; discreta capacità di elaborare soluzioni autonome e applicazione dei metodi e argomenti studiati; discreta abilità nella esposizione dei metodi e soluzioni e capacità di creare connessioni fra argomenti studiati.
3. punteggi nella fascia 27-30 verranno attribuiti nel caso di risposte alla prova scritta e orale che indichino una buona o ottima conoscenza e comprensione degli argomenti e metodi affrontati nel corso; buona o ottima capacità di elaborare soluzioni autonome e applicazione dei metodi e argomenti studiati; buona o ottima abilità nella esposizione dei metodi e soluzioni e capacità di creare connessioni fra argomenti studiati.
4. la lode verrà attribuita solo in presenza di dimostrazione di ottima conoscenza, capacità di comprensione con riferimento al programma, ottima capacità di collegare argomenti e illustrare con ottime abilità comunicative.

Lezioni frontali e seminari.
Esercizi proposti e risolti a lezione.
Progetti di modelli di simulazione applicati ad esempi di reti di calcolatori.
Temi di approfondimento.
Esercitazioni.

Italiano

orale