kuni_memo @ ウィキ
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Library > 工学 > プログラミング・アルゴリズム > ネットワーク工学・プログラミング 

ネットワーク工学のメモ
ネットワークと言っても、実装方法から、プロトコルの性能解析、信頼性理論、基礎理論まで幅が広い。

関連分野

モチベーション

  • 100BASE-TXで半二重で使った場合のスループットは、通常30%。こんな話のバックグラウンドを扱う理論が、ネットワーク工学。最適なシステムとは何か？を扱う。

プロトコル、プログラミングのお勉強

マスタリング TCP/IP　入門編、応用編 

辞書代わりに便利。

R. Stevens, 詳解 TCP/IP vol.1,2,3 

VOL.1は、どなたにもおすすめ。VOL.2,3は、実装するプログラマ向け。

R. Stevens, UNIXネットワークプログラミング vol.1,2

Jhon C. Snader, TCP/IPプログラミング徹底解説 

ある程度、分かってる人が読む本だと思った。

C言語 TCP/IP ソケットプログラミング 

JAVAのやつも出てる。

あきみちお, ...基礎と実践 Linux ネットワークプログラミング 

実装レシピ

小俣光之, 種田 元樹, ...Network Programming Bible 

実装レシピ

Gene/作本和則,"ルーティング＆スイッチング 標準ハンドブック"

良さげな本だ。これだけ、まとまってる本は珍しい。

待ち行列理論...ベースとなる基礎理論

  • アクセス数の多いサーバを作るときの必須知識。

電子情報通信学会編, ...わかりやすい待ち行列システム-理論と実際-

宮沢政清, ...待ち行列の数理とその応用

  • 数学者が書いた本。応用向けではないかも。

吉岡良雄, ...待ち行列と確率分布

経営科学のニューフロンティア, "混雑と待ち"

経営科学のニューフロンティア, "待ち行列ネットワーク"

経営科学のニューフロンティア, "待ち行列アルゴリズム"

ネットワーク工学, トラヒック理論

  • ネットワーク工学, トラヒック理論を両方扱った本は、ネットワーク工学
  • トラヒック理論専門は、トラヒック理論で分類。基礎理論である待ち行列理論も記載されている。

ネットワーク工学

岡田　博美, ...情報ネットワーク

待ち行列の話題に注力しすぎていて、肝心のネットワークのスループットなどに紙面を裂いていない。

宮原　秀夫, 尾家　裕二, ...コンピュータネットワーク

スループットの計算導出の説明が丁寧である。

繁野 麻衣子, "ネットワーク最適化とアルゴリズム"

Bertselas, Gallager, ...Data Netwaorks 2nd Ed.

Hammond, O'Reilly, ...Local Computer Networks

トラヒック理論

電子情報通信学会編, ...通信トラヒック理論の基礎とマルチメディア通信網

秋丸 春夫, 川島 幸之助, ...[改訂版]　情報通信トラヒック

  • 通信トラヒックの本の中でかなり詳しいと思う。
  • 工学者向け。

ネットワークの信頼性設計

Tony Bourke, ...サーバ負荷分散技術

電子情報通信学会編, ...通信ネットワークの信頼性

インフラ構築 

社内インフラを作ることもあって、勉強し始めた。

インフラエンジニア教本, Software-Design

何だか雰囲気だけでも学んで行こう。結構参考になる。

インフラエンジニア教本２, Software-Design

部分的に参考になる。

サーバ/インフラ徹底攻略,Web+DB

ちょっと扱っているテーマが、いきなり深すぎる気がした。

NTTデータ(杉原、吉田、岩崎、三浦、吉田),"インフラデザインパターン"

NTTデータ執筆陣による著作。

ツール

Wireshark ... パケットモニターソフト

Microsoft ネットワークモニター

Network Notepad ... ネットワーク構成図作成ソフト

nmap

rarpd

Filezilla

ネットワーク可視化

Cytoscape

Plugin : Network Analyzer

近接中心性

離心性

Gelphi

お勉強

＊＊Topological　Coefficient

Topological coefficient Tn of a node n with kn neighbors is the number of neighbors shared between a pair of nodes, n and m, plus one if there is a direct link between them, divided by the number of neighbors of node n:

kn の隣接ノードを持つノードnのトポロジー係数Tn は、一対のノードnとmの間で共有される隣接ノードの数に、それらの間に直接リンクがある場合は1を加え、ノードnのネイバーの数で割ったものである。

T_n=avg(J(n,m))/k_n

J(n,m) is defined for all nodes m that share at least one neighbor with n. The value J(n,m) is the number of neighbors shared between the nodes n and m, plus one if there is a direct link between n and m. The topological coefficient is a relative measure for the extent to which a node shares neighbors with other nodes. Nodes that have one or no neighbors are assigned a topological coefficient of 0 (zero).

https://www.centiserver.org/centrality/Topological_Coefficient/

 

Clustering Coefficient

三角関係のことを複雑ネットワークの用語でクラスターと呼び、点v_iを含む三角形の数から点v_iのクラスター係数C_iを定義する。点v_iの次数をk_iとすると、k_i個ある点v_iの隣接点から２つの点を選ぶ方法は、k_i (k_i-1)/2通りある。

C_i=(点v_i を含む三角形の数)/(k_i (k_i-1)/2)

Partner of Multi Edge node pairs

Eccentricity(離心性、離心数)

何歩で行けるかを示す数

直径（Diameter）

離心性の最大値

半径（Radius）

離心性の最小値

周辺（Periphery）

もっとも大きい離心数をもつ頂点の集合

中心（Center）

もっとも小さい離心数をもつ頂点の集合

 

次数中心性（Degree centrality）

次数の値が次数中心性の値そのもの

媒介中心性（Betweenness centrality）

これは「グラフ内のすべての頂点から他のすべての頂点への最短経路を考えたとき、より多くの最短経路に含まれている頂点が高くなる」ような中心性

Closeness Centrality（近接中心性）

点v_iの近接中心性は、自分から他人まで平均的にどれくらい近いかによって定義される。

Neighborhood Connectivity

Neighborhood connectivity is a measure based on degree centrality. Connectivity of a vertex is its degree. Neighborhood connectivity is average connectivity of neighbours of given vertex.

NC(x)=(∑_(k∈N(x))▒|N(k)| )/|N(x)|

Where N(x) is set of neighbours of vertex x

https://sparkling-graph.readthedocs.io/en/latest/neighborhoodConnectivity.html

論文

ネットワークの類似度

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最終更新：2021年08月03日 16:28