IP nêu bật cả mất mát gói và trễ gói như những phép đo hiệu năng then chốt, và cho đến nay chúng ta chỉ xem xét được mất mát. Tuy nhiên, độ trễ quan trọng đặc biệt cho các dịch vụ thời gian thực, ví dụ như thoại và video. Kết quả của Little cho phép chúng ta tính toán thời gian chờ trung bình từ số lượng trung bình đang chờ trong hàng đợi và tốc độ đi đến. Nếu chúng ta ứng dụng phân tích này cho ví dụ với 1000 kết nối CBR được ghép cùng nhau, chúng ta sẽ đạt được:
s w tw µ λ 166667 2.532 422 . 0 = = =
Thời gian trung bình trong hệ thống là
tq= tw + s = 2.532 + 2.831 = 5.363 µs
Cách khác để đạt được cùng kết quả là sử dụng công thức thời gian chờ đợi cho hàng đợi M/M/1. Đó là tw= ρ ρ − 1 .s
Với hàng đợi M/D/1, có một công thức thời gian chờ tương tự
tw = 2(1. ρ) ρ
−
s
Trong cả hai trường hợp chúng ta đều cần cộng thêm thời gian phục vụ (thời gian truyền dẫn gói) để đạt được độ trễ tổng qua hệ thống. Nhưng điều chỉnh cần chú ý là thời gian chờ trung bình trong hàng đợi M/D/1 (làm việc ngoài như 1.265 µs trong ví dụ của chúng ta) là bằng “một nửa” của hàng đợi M/M/1.
Hình 2.6 chỉ ra thời gian chờ trung bình theo độ sử dụng cho cả hai kiểu hàng đợi. Đường thẳng chỉ ra thời gian phục vụ trung bình. Chú ý cách thức nó vượt độ trễ với độ sử dụng 60%. Chúng ta có thể giữ như một “quy luật lật trang sách” hữu ích mà trễ trung bình phát sinh từ việc xếp hàng qua một mạng sẽ được tính xấp xỉ hai lần tổng của các thời gian phục vụ. Điều này giả thiết, tất nhiên, rằng độ sử dụng trong bất kỳ
hàng đợi nào sẽ không lớn hơn 60%. Đối với độ trễ end-to-end cuối cùng, chúng ta phải cộng thêm thời gian nhân lên ở những liên kết truyền dẫn.
Những thông số này có giá trị, nhưng nếu giữ ở một mình, thì chúng sẽ là không đầy đủ. Chúng ta nên nhớ rằng chúng là những giá trị trung bình, và các gói sẽ ảnh hưởng trễ thực sự cả lớn hơn và nhỏ hơn.
Trễ là đặc biệt quan trọng khi chúng ta xem xét các đặc trưng end-to-end của các kết nối; tất cả các gói trong một kết nối sẽ phải đi qua một chuỗi bộ đệm, mỗi bộ đệm sẽ làm trễ chúng bằng một số ngẫu nhiên tuỳ số lượng gói đã ở trong bộ đệm đi đến. Điều này chắc chắn sẽ làm các gói bị trễ hơn, do đó có thể gọi là trượt trễ, hay biến động trễ.
Minh hoạ bằng hình vẽ được chỉ ra ở Hình 2.7. Ở đây, chúng ta chỉ đưa ra các gói của kết nối mà chúng ta giám sát; tất nhiên cũng có lưu lượng khác được đóng góp vào bộ đệm. Gói thứ hai trải qua độ trễ ngắn hơn so với gói đầu tiên và gói thứ ba. Điều này cung cấp một kích thước nhỏ hơn giữa gói 1 và 2, và dài hơn giữa gói 2 và 3. Sự biến thiên độ trễ có thể là một vấn đề đặc biệt cho điều khiển thông số sử dụng [TK1.trang 167].
Vậy để minh hoạ, cho một ví dụ cụ thể. Nếu chúng ta lại sử dụng ví dụ CBR (1000 nguồn CBR 64 kb/s được ghép với nhau), chúng ta có thể sử dụng nhiều nguyên tắc hơn kết hợp với hàng đợi M/D/1 để dự đoán kết quả đi qua
của dòng gói này qua một sự thành công của các hàng đợi tương đương, và vẽ đồ thị phân bố thời gian chờ kết quả. Các xác suất kết hợp với một gói trong luồng sẽ bị trễ x
khe thời gian đã truyền qua 1, 2, 3 và 10 bộ đệm tương tự được chỉ ra trong Hình 2.8. Để đưa ra được những kết quả này, chúng ta giả thiết rằng mỗi bộ đệm là độc lập với tất cả các bộ đệm còn lại, và chúng được tải tại 0.472. Các kết quả được chỉ ra rõ ràng có xu hướng cho phân bố trễ sẽ san bằng khi số lượng các bộ đệm tăng như bạn có thể mong đợi. Nhiều bộ đệm hơn và nhiều gói đi qua hơn, thì xác suất liên kết với thời gian chờ dài và thời gian chờ ngắn có chiều hướng bằng nhau.