3. Cấu trúc cây: Các cấu trúc dữ liệu hình cây cũng được sử dụng trong phương pháp mô phỏng các tập sự kiện Thường là các cây nhị phân do đó thời gian tìm kiếm n sự kiện là log2n.
4.4. Hệ thống truyền thông
Mọi dự án nhằm phát triển mô hình mô phỏng hệ thống truyền thông có thể được phân chia theo hai loại hình công việc chính: (1) xây dựng mô hình tải làm việc và (2) xây dựng mô hình hệ thống mạng.
4.4.1 Tải làm việc là gì?
Về cơ bản, mô hình tải làm việc của hệ thống truyền thông là sự mô tả về lưu lượng truyền tin trong một hệ thống truyền thông. Việc mô tả này có thể rõ ràng nếu dựa vào những nghiên cứu thông qua việc theo dõi một hệ thống thực bằng thiết bị đo, hoặc có khi chỉ mang tính thống kê nếu ngẫu nhiên đưa ra kết quả từ một nhóm các hàm phân phối xác suất. Dù ở dạng nào thì việc mô tả tải làm việc cũng phải biểu thị chính xác lưu lượng truyền tin trong một hệ thống xác định.
Việc xác nhận tải làm việc là quá trình đảm bảo được tính chính xác hợp lí trong việc lập phần mô tả tải. Thậm chí, những mô hình hệ thống mạng tin cậy nhất cũng không đem lại kết quả gì nếu chúng được thực hiện với tải làm việc không hợp lệ “nạp vào, đưa ra”. Việc xây dựng và xác nhận tải làm việc là một phần rất quan trọng trong việc xây dựng mô hình mô phỏng bất kì hệ thống truyền thông nào.
Mô hình trình điều khiên tải làm việc đưa thông tin tới hệ thống truyền thông nhằm phân phối chúng trong hệ thống mạng. Vấn đề cần quan tâm là lưu lượng thông tin được truyền như thế nào trong không gian và thời gian mạng. Một lượng thông tin có thể là một phần của luồng thông tin lớn hơn với một điểm nguồn được xác định trước và một hay nhiều điểm đích. Thông tin được truyền tới chỉ 1 điểm đích được gọi “ unicast traffic” trong khi thông tin được truyền tới nhiều điểm đích được gọi “ multicast traffic”, còn nếu truyền tới tất cả các điểm đích thì gọi là “broadcast traffic”. Khi được gửi tới một hay nhiều điểm đích, một thông tin có thể ở hình thức là 1 mẩu thông tin, có thể được chia nhỏ hay được kết hợp thêm với các thông tin khác, cũng có thể những mẩu thông tin khác nhau được kết hợp hay phân tách nhiều lần trong quá trình truyền tin trong hệ thống.
Những gì xảy ra với 1 thông tin sau khi nó được truyền vào trong một hệ thống chính là công việc của mô hình hệ thống. Mô hình hệ thống mô tả loại hình thông tin cũng như thời gian tại thời điểm chúng đi vào hệ thống. Với cách hiểu như vậy, tải làm việc sẽ chịu trách nhiệm cung cấp
sự kích thích, và hệ thống sẽ đưa ra phản hồi. Một phần của thiết kế quá trình mô phỏng là xác định loại hình kích thích phù hợp nhất, qua đó sẽ tạo tra sự phản hồi tương ứng.
Bởi vì các hệ thống mạng thực tế thường được cấu tạo theo các lớp cho nên đặc điểm của tải làm việc sẽ bị ảnh hưởng nhiều bởi lớp được chọn cho quá trình mô phỏng trực tiếp. Ví dụ, nếu chỉ nghiên cứu các mối liên kết vật lý thì việc kích thích sẽ được biểu hiện ở mức rất thấp của từng phân lớp (ví dụ như đơn vị dữ liệu vật lí) , trong khi đó, nếu nghiên cứu việc hoạt động của một cơ sở dữ liệu phân bố hoạt động trong hệ thống đó, thì việc kích thích sẽ ở mức cao (truy vấn cơ sở dữ liệu). Nếu lớp được chọn cho việc mô phỏng càng cao, ta càng phải biểu diễn nhiều phân lớp trong mô hình mạng, do đó, việc lựa chọn phân lớp sẽ ảnh hưởng lớn tới việc thực hiện toàn bộ mô hình.
Nếu ta chỉ tính toán đến các phân lớp thấp hơn trên lý thuyết, cần phải có kinh nghiệm để đưa ra quyết định chi tiết nào nên bỏ và phần nào nên xuất hiện trong mô hình.
Đơn vị dữ liệu logic có thể lớn hơn nhiều so với đơn vị dữ liệu vật lý được truyền qua đường liên kết, tuy nhiên cũng có thể xảy ra điều ngược lại. Lấy ví dụ về việc dữ liệu được truyền qua Ethernet và ATM: gói dữ liệu được truyền qua Ethernet có thể đạt kích thước hàng Kilobytes trong khi dữ liệu qua ATM chỉ một vài chục bytes. Mặt khác, khi so sánh lượng dữ liệu qua ATM và SONET ta thấy rằng cấu trúc SONET có thể lưu được một số lượng lớn các tế bào ATM. Nếu số lượng thông tin có thể giảm được 2 bậc về độ lớn thì điều đó rất được mong chờ nếu biết rằng việc giảm độ lớn như vậy có thể được thực hiện mà không làm mất đi sự chính xác trong quá trình mô phỏng. Việc xác định sự điều chỉnh này có thể phụ thuộc vào thuộc tính hoạt động nào của mạng là quan trọng để tính toán, do đó thật khó để đưa ra những quy luật cụ thể.
Mô hình tải làm việc tiếp nhận thông tin vào hệ thống mạng và mỗi thông tin đều phải có các thuộc tính chủ yếu sau:
Thời gian bắt đầu Điểm bắt đầu Điểm kết thúc
Đặc điểm thông tin (kích thước, quyền ưu tiên.v.v.v)
Thông thường, thời gian xuất phát ( và cung có thể là địa chỉ của điểm kết thúc) của lượng thông tin tiếp nhận được tính toán từ các hàm phân phối xác suất. Đúng hơn là khoảng thời gian giữa các điểm xuất phát thông tin này tại một thời điểm xác định trước được tính toán bằng các hàm phân phối xác suất. Việc lựa chọn chính xác sự phân bố giữa các khoảng thời gian xuất phát là một mặt quan trọng của việc xác nhận tải làm việc.
Bởi vì hệ thống truyền thông thường được phân tích như là các hệ thống chờ mà hầu hết đều được xử lý toán học với khoảng thời gian phân phối được tính theo hàm mũ. Việc phân phối theo hàm mũ thường được lựa chọn dù nó không hẳn là một sự lựa chọn đúng đắn. Điều này có thể ứng dụng được đối với địa điểm xuất phát thông tin là quá trình Poisson (không có nhớ) tuy nhiên lưu lượng thông tin đa phương tiện đa dạng như giọng nói và chuỗi video được nén lại sẽ chỉ ra các đặc điểm của quá trình Markov. Một quá trình Poisson và quá trình Markov phi Poisson với khoảng thời gian chuyển tiếp trung bình giữa các thông tin có thể mang lại các kết quả rất khác nhau về hoạt động của hệ thống mạng do lưu thông bị nghẽn tại các nút mạng.