CDF(Cumulative Distribution Function,累积分布函数)时延趋势图是用于表示数据包时延分布情况的图形,常用于网络性能分析。它展示了特定时间内,数据包的时延达到某一值的概率,帮助理解时延的分布特征。
CDF 时延趋势图的构建步骤
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收集数据:
- 收集在特定时间段内的时延数据。时延通常以毫秒(ms)为单位表示。
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数据排序:
- 将时延数据从小到大排序,以便于计算每个时延值的累积概率。
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计算累积概率:
- 对于每个时延值 ( t ),计算所有小于等于 ( t ) 的时延值的比例,公式为:
[
CDF(t) = \frac{\text{Number of samples} \leq t}{\text{Total number of samples}}
]
- 对于每个时延值 ( t ),计算所有小于等于 ( t ) 的时延值的比例,公式为:
-
绘制图形:
- 在坐标系中,横轴表示时延值,纵轴表示累积概率(从0到1)。每个时延值对应的累积概率点连接起来,形成CDF曲线。
例子
假设收集到的时延数据为:10ms, 20ms, 15ms, 25ms, 30ms。
1. 排序数据
- 排序后的时延数据为:10ms, 15ms, 20ms, 25ms, 30ms。
2. 计算 CDF 值
- ( CDF(10) = \frac{1}{5} = 0.2 )
- ( CDF(15) = \frac{2}{5} = 0.4 )
- ( CDF(20) = \frac{3}{5} = 0.6 )
- ( CDF(25) = \frac{4}{5} = 0.8 )
- ( CDF(30) = \frac{5}{5} = 1.0 )
3. 绘制 CDF 曲线
- 横轴:时延值(10, 15, 20, 25, 30)
- 纵轴:累积概率(0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0)
图形示例
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+--------------------10 15 20 25 30
结论
CDF时延趋势图通过展示时延的分布情况,可以帮助网络工程师和管理者理解网络性能,识别瓶颈,并为优化网络提供数据支持。通过对比不同时间段或不同网络配置的CDF图,可以直观地观察时延的变化趋势。