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Introduction

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Components Used

Conventions

Définition des bits par seconde

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Introduction

Ce document répond à la question « Quelle est la définition des bits/s dans la sortie de la commande show interfaces ? »

Conditions préalables

Conditions requises

Aucune spécification déterminée n'est requise pour ce document.

Components Used

Ce document n'est pas limité à des versions de matériel et de logiciel spécifiques.

The information in this document was created from the devices in a specific lab environment. All of the devices used in this document started with a cleared (default) configuration. If your network is live, make sure that you understand the potential impact of any command.

Conventions

For more information on document conventions, refer to the Cisco Technical Tips Conventions.

Définition des bits par seconde

Les bits par seconde incluent la surcharge de paquets/trames. Il n'inclut pas les zéros empaillés. La taille de chaque trame est ajoutée au nombre total d’octets de sortie. Prenez la différence toutes les 5 secondes pour calculer le taux.

L'algorithme de la moyenne mobile de cinq minutes est le suivant :

new average = ((average - interval) * exp (-t/C)) + interval

where:

- Il s'agit de cinq secondes, et C de cinq minutes. exp(-5/(60*5)) = 0,983.

- newmedium = la valeur que nous essayons de calculer.

- moyenne = la valeur « nouvelle moyenne » calculée à partir de l'échantillon précédent.

- interval = valeur de l'échantillon actuel.

- (.983) est le facteur de pondération.

Ici, vous prenez la moyenne du dernier échantillon, moins ce qui a été rassemblé dans cet échantillon, et vous la pesez par un facteur de décomposition. Cette quantité est appelée « moyenne historique ». À la moyenne historique pondérée (déclinée), ajoutez l'échantillon actuel et obtenez une nouvelle moyenne pondérée (déclinée).

L'intervalle est la valeur d'une variable donnée dans l'intervalle d'échantillonnage de cinq secondes. L'intervalle peut être de charge, de fiabilité ou de paquets par seconde. Ce sont les trois valeurs auxquelles nous appliquons la décomposition exponentielle.

La valeur moyenne moins la valeur actuelle est l'écart entre l'échantillon et la moyenne. Vous devez le peser de 0,983 et l'ajouter à la valeur actuelle.

Si la valeur actuelle est supérieure à la moyenne, le nombre est négatif et la valeur moyenne augmente moins rapidement lors des pics de trafic.

À l'inverse, si la valeur actuelle est inférieure à la moyenne en cours d'exécution, elle donne un nombre positif et garantit que la valeur moyenne diminue moins rapidement en cas d'arrêt soudain du trafic.

Imaginez que le trafic soit complètement arrêté, après avoir été à 100 % pendant une période infinie avant un tel arrêt. En d'autres termes, la moyenne a augmenté lentement jusqu'à 100% et est restée là. L'intervalle est toujours égal à 0 pour le scénario « no traffic ». Ensuite, sur des intervalles de cinq secondes, l'utilisation pondérée exponentiellement provient de :

1.0 - .983 - .983 ^2 - .983 ^3 - .... .983 ^n

ou

1.0 - .983 - .95 - 0.9 - 0.86 -

et ainsi de suite.

Dans cet exemple, l'utilisation chute de 100 % à 1 % à 90 intervalles, ou 450 secondes, ou 7,5 minutes. Inversement, si vous commencez à partir de 0 charge et appliquez une charge de 100 %, la moyenne exponentiellement déclinée devrait prendre environ 7,5 minutes pour atteindre 99 %.

Comme n devient grand (avec le temps), la moyenne chute lentement (asymptotiquement) à zéro pour aucun trafic, ou grimpe à 100% pour le trafic maximal.

Cette méthode empêche les pointes de trafic de biffer les statistiques sur la « moyenne ». Nous amortissons les fluctuations sauvages du trafic réseau.

Dans le monde réel, où les choses ne sont pas si noires et blanches, la moyenne exponentiellement déclinée donne une image de l'utilisation moyenne de votre réseau, non entachée par des pointes sauvages.

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