قبل از بررسی شبیه سازی کامپیوتری شبکه باید دید مدلسازی چیست؟ بنابراین در ابتدا به توضیحی کوتاه از آن می پردازیم. برای بازسازی یک سیستم و انطباق آن با دنیای واقعی با استفاده از دنیای کامپیوتر از این تکنیک استفاده می کنیم. مدل سازی به دو دسته تقسیم می شود تحلیلی و شبکه سازی. شبیه سازی شبکه زمانی انجام می شود که فرموله سازی ریاضیاتی سخت تر شود.
برای انجام پروژه تشخیص چهره با پایتون با تیم حرفه ای سیمولنسر همراه باشید.
تمام مشخصات سیستم را می توان در یک مدل شبیه سازی کرد، شبیه سازی نیاز به فرضیات ساده کمتری دارد. برای شبیه سازی باید تمامی پارامتر های متقاعد کننده مورد بررسی قرار بگیرد تا بتوان آن را عمومی سازی کرد. معمولا در این حالت نتایج شبیه سازی از نتایج تحلیلی از دقت کمتری برخوردار است. شبیه سازی کامپیوتری شبکه
در اینجا می خواهیم به کاربرد های شبیه سازی اشاره ای داشته باشیم: شبیه سازی کامپیوتری شبکه
تحلیل تجاری
تحقیق عملیاتی
برنامه ریزی ساخت
آزمایش بیولوژیکی
شبیه سازی شبکه در جهت ارزیابی کارایی و عملیات شبکه کامپیوتری می باشد. در واقع شبیه سازی یک جریان تعاملات میان موجودیت های شبکه است.
شبیه سازی به سه بخش تقسیم می شود: شبیه سازی کامپیوتری شبکه
طرح ریزی
پیاده سازی
تست
ابزار های شبیه سازی شبکه خود به چند قسمت تقسیم می شود:
ابزار های تجاری و ابزار های آکادمیک
برای انجام پروژه پایتون و سفارش شبیه سازی پروژه پایتون با ما همراه باشید. شبیه سازی کامپیوتری شبکه
شبیه سازی شبکه با ابزار های تجاری صرفا جهت اهداف تجاری صورت می گیرد. و هدف آن بررسی تجهیزات یا پروتکل های شبکه موجود است. تعدادی از شبیه ساز های شبکه عبارتند از:
نرم افزار packet tracer
نرم افزار GNS3
نرم افزار Netsim
نرم افزار opnet
حال باید دید شبیه سازی توسط چه نرم افزارهایی ایجاد می شود. نرم افزار های شبیه سازی به صورت تجاری عرضه می شوند، پژوهشگران نیازمندی های شبیه سازی را مورد بررسی قرار می دهند. این نرم افزار ها می تواند ساده و یا در عین حال پیچیده باشد. و همین موضوع در زمان یادگیری کاربران تاثیر گذار می باشد. پژوهشگران برای اینکه بتوانند رفتار شبکه را مورد بررسی قرار دهند، باید نوع ترافیک شبکه، توپولوژی، و لینک شبکه را مورد بازیابی قرار بدهند.
برای انجام پروژه فلوئنت و سفارش شبیه سازی پروژه فلوئنت با ما همراه باشید. شبیه سازی کامپیوتری شبکه
ابزار های آکادمیک شبیه سازی کامپیوتری شبکه
این ابزار ها برای مطالعات و ارزیابی در دسترس کاربران قرار گرفته است. مانند:
شبیه ساز NS2
شبیه ساز Omnet
شبیه ساز COOJA
شبیه ساز CLOUDSim
شبیه ساز SENSE
شبیه ساز SUMO
و غیره….
شبیه ساز شبکه با برطرف کردن نیاز های کاربران از نظر راه اندازی و هزینه بستر آزمایش برای یک پروزه شبیه ساز ارزانتر و راحت عمل می کند. شبیه ساز ها به محققان این اجازه را می دهند، تا سناریو هایی را برای سخت افزار پیاده سازی کنند که بسیار گران می آمدند با پروتکل های جدید در شبکه شبیه سازی کنند. انواع شبیه سازی وجود دارد از خیلی آسان تا خیلی پیچیده. شبیه ساز شبکه باید کاربر را قادر سازد تا توپولوژی شبکه، تخصیص نود ها در شبکه و ترافیک بین نود ها را انجام دهد.
برای انجام پروژه گمز و سفارش شبیه سازی پروژه گمز با ما همراه تماس باشید.
سیستم های پیچیده نیز باید همه چیز درباره پروتکل های استفاده شده در مدیریت ترافیک را ارائه دهد. کاربردهای گرافیکی نیز به کاربر اجازه می دهد، کارکرد های شبکه به صورت بصری نمایش داده شود. مجموعه ای از شبیه ساز ها چون محدودیت کمتری دارند به عنوان ابزار مدل سازی مورد استفاده قرار می گیرند. سایر تکنیک های مدل سازی در فرایند محاسبات خود دارای محدودیت هایی هستند.
روش های شبیه سازی کامپیوتری شبکه
دو روش شبیه سازی شبکه برای ارتباط راه دور وجود دارد: شبیه سازی گسسته و شبیه سازی پیوسته. شبیه سازی کامپیوتری شبکه
شبیه سازی گسسته
گاهی به شبیه ساز های گسسته شبیه ساز رویدادهای کسسته نیز گفته می شود. سیستم گسسته یک سیستم است به علت وجود عناصر تصادفی.
شبیه سازی پیوسته
شبیه ساز پیوسته دارای متغیر های حالت است و با گذر زمان تغییر می کند. شبیه ساز های پیوسته به وسیله معادلات دیفرانسیل و در گذر زمان تغییر می کنند.
مرایا و معایب شبیه سازی کامپیوتری شبکه
شبیه سازی نیز دارای مزایا و معایبی می باشد در اینجا به اختصار برایتان شرح می دهیم:
مزایای شبیه سازی:
تکنیک ها ی تجزیه و تحلیل نرمال با استفاده از مدل های ریاضی ساخته شده اند. و نیاز به محدودیت هایی دارند تا بر روی مدل قرار بگیرند. و دلیل آن عدم دقت در داده های خروجی است. این امکان وجود دارد تا طرح های جایگزین را برای انتخاب یک سیستم بهینه مقایسه کنیم.
برای انجام پروژه کامسول و سفارش شبیه سازی پروژه کامسول با ما همراه باشید. شبیه سازی کامپیوتری شبکه
معایب شبیه سازی:
توسعه مدل شبیه سازی نیاز به منابع گسترده ای دارد. شبیه سازی بسیار پر هزینه است و ساخت آن بسیار گران است. نتایج شبیه سازی به خوبی مدل هست و هنوز هم از نتایج پیش بینی شده آن استفاده می شود.
