本文档回答了以下问题:“show interfaces命令的输出中位/秒的定义是什么?”
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每秒位数包含所有数据包/帧开销。它不包括填充零。每个帧的大小会添加到输出的总字节数中。每5秒计算一次差值,计算速率。
五分钟移动平均算法为:
new average = ((average - interval) * exp (-t/C)) + interval
其中:
t是5秒,C是5分钟。exp(-5/(60*5))== .983。
newaverage =我们正在尝试计算的值。
average =从上一个示例计算出的“newaverage”值。
interval =当前样本的值。
(.983)是加权系数。
在这里,你取最后一个样本的平均值,减去在这个样本里收集到的值,再用衰减系数来加权这个平均值。此数量称为“历史平均值”。 将当前样本添加到加权(衰变)历史平均值,然后生成新的加权(衰变)平均值。
间隔是某个给定变量在五秒采样间隔中的值。间隔可以是负载、可靠性或每秒数据包数。我们应用了指数衰减的三个值。
平均值减去当前值是样本与平均值的偏差。必须按。983加权,并将其添加到当前值。
如果当前值大于平均值,则结果为负数,并导致“平均值”值在流量高峰期上升较慢。
反之,如果当前值小于运行平均值,则会得到一个正数,如果流量突然中断,可以确保“平均值”值下降较慢。
想象一下,流量在停止之前无限期100%停止后,将会完全停止。换句话说,平均增长率缓慢上升至100%,并维持在这一水平。“无流量”方案的间隔始终为0。然后,在五秒的时间间隔内,指数级加权利用率将来自:
1.0 - .983 - .983 ^2 - .983 ^3 - .... .983 ^n
或
1.0 - .983 - .95 - 0.9 - 0.86 -
等等。
在本例中,利用率在90个时间间隔(450秒,即7.5分钟)内从100%下降到1%。相反,如果从0负载开始,并应用100%负载,指数衰减平均值大约需要7.5分钟才能达到99%。
随着n变大(随着时间推移),无流量时,平均值将缓慢下降(渐近地)到零,或最大流量时,平均值将爬升到100%。
此方法可防止流量尖峰使有关“平均值”的统计数据产生偏差。 我们“抑制”网络流量的剧烈波动。
在现实世界中,事情并不是那么黑白分明,指数衰减的平均值可以描绘出您的平均网络利用率,而不会受到疯狂峰值的影响。
| 版本 | 发布日期 | 备注 |
|---|---|---|
1.0 |
10-Dec-2001
|
初始版本 |