Average bandwidth usage

时间: 2023-09-07 14:14:47 浏览: 44
Average bandwidth usage(平均带宽使用量)是指在一个系统或网络中,数据传输过程中所占用的带宽的平均值。带宽是指在单位时间内可以传输的数据量,通常使用的单位是比特/秒(bps)。平均带宽使用量可以反映出系统或网络的负载情况和性能水平。如果平均带宽使用量过高,可能会导致网络拥塞、数据传输缓慢、延迟增加等问题;如果平均带宽使用量过低,则可能会浪费网络资源或者无法满足用户需求。因此,需要根据系统或网络的设计和架构、用户需求、网络带宽的容量和性能瓶颈等因素来确定合理的平均带宽使用量。同时,需要定期监测和分析平均带宽使用量的变化趋势和波动情况,以便及时进行调整和优化。
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Total Bandwidth Usage

Total Bandwidth Usage是指在一定时间内系统中所有网络连接所使用的总带宽。这个指标通常用于衡量一个系统的网络负载和网络性能。高的Total Bandwidth Usage可能意味着系统中有大量的数据传输,可能会影响到系统的响应时间和性能。因此,对于高流量的系统,需要考虑处理大量的网络流量,如使用高带宽的网络链接、使用负载均衡和缓存等技术来优化系统的性能和响应时间。

解释 self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 2]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout()

这段代码是用来生成一个展示模拟结果的表格,包括7行数据,分别是:初始客户端数量、平均连接客户端数量、平均带宽使用量、平均切片负载因子、平均覆盖率、平均阻塞率、平均切换率。表格中每一行数据都是由模拟得到的统计数据组成的。其中 `self.ax8` 是用来绘制图形的子图对象,`row_labels` 是表格中每一行的名称,`cell_text` 是表格中每一个单元格的数据,`colWidths` 是每一列的宽度,`loc` 是表格的位置。`plt.tight_layout()`是用来自动调整子图之间的间距,使它们更加紧凑。

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def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 0]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') self.ax2 = plt.subplot(self.gs[1, 0]) self.ax2.plot(vals1) self.ax2.set_xlim(self.xlim) self.ax2.set_xticks(locs) self.ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(format_bps)) self.ax2.use_sticky_edges = False self.ax2.set_title('Total Bandwidth Usage') self.ax3 = plt.subplot(self.gs[2, 0]) self.ax3.plot(vals2) self.ax3.set_xlim(self.xlim) self.ax3.set_xticks(locs) self.ax3.use_sticky_edges = False self.ax3.set_title('Bandwidth Usage Ratio in Slices (Averaged)') self.ax4 = plt.subplot(self.gs[3, 0]) self.ax4.plot(vals3) self.ax4.set_xlim(self.xlim) self.ax4.set_xticks(locs) self.ax4.use_sticky_edges = False self.ax4.set_title('Client Count Ratio per Slice') self.ax5 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax5.plot(vals4) self.ax5.set_xlim(self.xlim) self.ax5.set_xticks(locs) self.ax5.use_sticky_edges = False self.ax5.set_title('Coverage Ratio') self.ax6 = plt.subplot(self.gs[1, 1]) self.ax6.plot(vals5) self.ax6.set_xlim(self.xlim) self.ax6.set_xticks(locs) self.ax6.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax6.use_sticky_edges = False self.ax6.set_title('Block ratio') self.ax7 = plt.subplot(self.gs[2, 1]) self.ax7.plot(vals6) self.ax7.set_xlim(self.xlim) self.ax7.set_xticks(locs) self.ax7.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.3f')) self.ax7.use_sticky_edges = False self.ax7.set_title('Handover ratio') self.ax8 = plt.subplot(self.gs[3, 1]) row_labels = [ 'Initial number of clients', 'Average connected clients', 'Average bandwidth usage', 'Average load factor of slices', 'Average coverage ratio', 'Average block ratio', 'Average handover ratio', ] l, r = self.xlim cell_text = [ [f'{len(self.clients)}'], [f'{mean(vals[l:r]):.2f}'], [f'{format_bps(mean(vals1[l:r]), return_float=True)}'], [f'{mean(vals2[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals4[l:r]):.2f}'], [f'{mean(vals5[l:r]):.4f}'], [f'{mean(vals6[l:r]):.4f}'], ] self.ax8.axis('off') self.ax8.axis('tight') self.ax8.tick_params(axis='x', which='major', pad=15) self.ax8.table(cellText=cell_text, rowLabels=row_labels, colWidths=[0.35, 0.2], loc='center right') plt.tight_layout() 更改为只输出其中的第一行第一列的图片

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