2. Числовой пример

Для заданного измерения мы вычисляем m_u и oj. Отклонение наблю­даемой интенсивности нагрузки от теоретического правильного значения приблизительно нормально распределено. Поэтому неизвестная теорети­ческая средняя величина будет в пределах 95% расчетного доверительного интервала (см. секция 15.2):

/я,. ±1,96-ст. (15.18)

Дисперсия о] является, таким образом, решающей для определения точности измерения. Чтобы посмотреть, какие коэффициенты имеют главное значение, мы разберем некоторые числовые примеры. Все значе­ния формул могут быть вычислены на карманном калькуляторе.

Оба примера предполагают PCT-I нагрузку, то есть Пуассоновский поток вызовов и экспоненциально распределенные времена пребывания в системе, интенсивность нагрузки = ЮЭрл. и среднее время пребывания в системе = 180 секунд, которое выбрано как единица времени.

Пример а: соответствует классическому измерению нагрузки. Измерение периода = 3600 с.= 20 единиц времени = Т.

Интервал сканирования = 36 с. = 0.2 единицы времени = h - Ух, (100 наблюдений)

Пример б. В этом случае мы сканируем только единожды за одно среднее время пребывания в системе.

Период измерения = 720 с. = 4 единицы времени = Т.

Интервал сканирования = 180 с. = 1 единица времени = h = Ух,

(4 наблюдения)

Из таблицы 15.5 мы можем сделать некоторые общие выводы:

Коэффициент формы

Рисунок 15.4. Коэффициент формы для экспоненциально распре­деленного времени пребывания в системе, которое соответствует k-распределениям Эрланга( Erlang-k). Сканирование проводится в определенные интервалы, период измерения не ограничен. Случай