Optimizing information support technology for network control: a probabilistic-time graph approach

Abstract

In modern telecommunications and computer networks, efficient and reliable information collection is essential for effective decision-making and control task resolution. Current methods, such as periodic data transmission, event-driven data collection, and on-demand requests, have distinct advantages and limitations. The object of the paper: The study focuses on developing a comprehensive model to optimize information collection processes in network environments. Subject of the paper: This paper investigates various information collection methods, including periodic data transmission, event-driven data collection, and on-demand requests, and evaluates their efficiency under different network conditions. This study proposes a flexible and accurate model that can optimize information support technologies for network control tasks. The key tasks include 1. Developing a probabilistic-time graph model to evaluate the efficiency of different information collection methods. 2. Analyzing model performance through mathematical relationships and simulations. 3. Comparing the proposed model with existing methodologies. Results. The proposed model demonstrated significant variations in the efficiency of the information collection methods. Periodic data transmission increased network load, while event-driven data collection was more responsive but could miss infrequent changes. On-demand requests balanced timely data needs with resource constraints but faced delays due to packet loss. The probabilistic time graph effectively captured these dynamics, providing a detailed understanding of the trade-offs. Conclusions. This study developed a flexible and accurate model for optimizing information support technologies during network control tasks. The model's adaptability to varying network conditions has significant practical implications for improving network efficiency and performance. Future research should explore the integration of machine learning techniques and extend the model to more complex network environments.

У сучасних телекомунікаційних та комп'ютерних мережах ефективний та надійний збір інформації є важливим для прийняття рішень та розв'язання задач управління. Методи, що існують, такі як періодична передача даних, збір даних на основі подій та запити на вимогу, мають свої переваги та обмеження. Об'єктом статті є розробка комплексної моделі для оптимізації процесів збору інформації в мережевих середовищах. Предметом статті є методи збору інформації, включаючи періодичну передачу даних, збір даних на основі подій та запити на вимогу, та оцінюється їх ефективність за різних умов мережі. Метою цього дослідження є розробка гнучкої та точної моделі, яка може оптимізувати технології інформаційного забезпечення для завдань управління мережею. Основні задачі дослідження включають: 1. Розробка ймовірнісно-часової графової моделі для оцінки ефективності різних методів збору інформації. 2. Аналіз продуктивності моделі за допомогою математичних співвідношень та симуляцій. 3. Порівняння запропонованої моделі з існуючими методологіями. Результати: Запропонована модель показала значні варіації в ефективності методів збору інформації. Періодична передача даних збільшувала навантаження на мережу, тоді як збір даних на основі подій був більш оперативним, але міг пропускати рідкісні зміни. Запити на вимогу балансували між необхідністю своєчасних даних та обмеженнями ресурсів, але стикалися із затримками через втрату пакетів. Ймовірнісно-часовий граф ефективно відображав ці динаміки, забезпечуючи детальне розуміння компромісів. Висновки: В рамках дослідження розроблено гнучку та точну модель для оптимізації технологій інформаційного забезпечення в завданнях управління мережами. Здатність моделі адаптуватися до різних умов мережі має значні практичні наслідки для покращення ефективності та продуктивності мереж. Майбутні дослідження повинні дослідити інтеграцію методів машинного навчання та розширити модель для більш складних мережевих середовищ.