การวิเคราะห์และการจัดการสมรรถนะเครือข่าย
4(4-0-12)
วิชาบังคับก่อน: ไม่มี
วิชานี้มุ่งศึกษาเทคนิคสำหรับการวิเคราะห์และการจัดการสมรรถนะเครือข่าย เนื้อหาวิชาครอบคลุม
เกี่ยวกับ บทนำการวิเคราะห์สมรรถนะเครือข่าย เทคนิคการประเมินสมรรถนะ และตัวชี้วัดสมรรถนะ เทคนิค
และเครื่องมือสำหรับการวัดสมรรถนะเครือข่าย หลักการความน่าจะเป็นและสถิติเบื้องต้นสำหรับสรุปข้อมูล
จากการวัด การเปรียบเทียบระบบโดยใช้ข้อมูลการสุ่มตัวอย่าง แบบจำลองถดถอย การออกแบบการทดลอง
และการวิเคราะห์ การจำลองแบบเครือข่าย และแบบจำลองแถวคอยเบื้องต้น
เค้าโครงรายวิชา
1. บทนำการวิเคราะห์สมรรถนะเครือข่าย (4 ชั่วโมง)
2. เทคนิคการประเมินสมรรถนะ และตัวชี้วัดสมรรถนะ (4 ชั่วโมง)
3. เทคนิคและเครื่องมือสำหรับการวัดสมรรถนะเครือข่าย (4 ชั่วโมง)
4. หลักการความน่าจะเป็นและสถิติเบื้องต้นสำหรับสรุปข้อมูลจากการวัด (6 ชั่วโมง)
5. การเปรียบเทียบระบบโดยใช้ข้อมูลการสุ่มตัวอย่าง (6 ชั่วโมง)
6. แบบจำลองถดถอย (8 ชั่วโมง)
7. การออกแบบการทดลองและการวิเคราะห์ (8 ชั่วโมง)
8. การจำลองแบบเครือข่าย และแบบจำลองแถวคอยเบื้องต้น (8 ชั่วโมง)
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
ผู้เรียนสามารถวิเคราะห์และการจัดการสมรรถนะเครือข่าย อธิบายเทคนิคการประเมินสมรรถนะ และ
ตัวชี้วัดสมรรถนะเครือข่าย ออกแบบการทดลอง เลือกใช้เครื่องมือสำหรับการวัดสมรรถนะเครือข่าย สรุปและ
วิเคราะห์ข้อมูลจากการวัด และเปรียบเทียบระบบ
Network Performance Analysis and Management
Prerequisite: None
This course aims at studying techniques for network performance analysis and management. Topic include introduction to network performance analysis; performance evaluation techniques and performance metrics; techniques and tools for network performance measurement; basic probability and statistic concepts for summarizing measured data; comparing systems using sample data; regression models; experimental design and analysis; basic network simulations and queueing models
Course Outline
1. Introduction to network performance analysis (4 hours)
2. Performance evaluation techniques and performance metrics (4 hours)
3. Techniques and tools for network performance measurement (4 hours)
4. Basic probability and statistic concepts for summarizing measured data (6 hours)
5. Comparing systems using sample data (6 hours)
6. Regression models (8 hours)
7. Experimental design and analysis (8 hours)
8. Basic network simulations and queueing models (8 hours)
Learning Outcomes
Learner is able to analyze and manage network performance, explain performance evaluation techniques and performance metrics, design experiment, select techniques and tools for network performance measurement, summarizing and analyze measured data, and compare systems.