数据吞吐率

UE Capability :手机终端能力,表明了了手机的数据处理能力(下载和上传能达到的最高速率),是由手机用的通信芯片决定。

Modem log中查看UE Category :3G,4G

80058, 11565, 2517, 14:21:37:075 2017/03/07, MOD_ERRC_RCM, , TRACE_PEER, [MS->NW] UECapabilityInformation (EUTRA[1], UTRA[1], GERAN-CS[1], GERAN-PS[1])
       UE-EUTRA-Capability
accessStratumRelease: rel9 (1)
ue-Category: 4
       ue-RadioAccessCapabilityComp2                                                                                                                hsdsch-physical-layer-category-ext2: 24

Maximum number of DL-SCH transport block bits received within a TTI :在一个TTI内可接收的最大DL-SCH传输块bit数
Maximum number of bits of a DL-SCH transport blockreceived within a TT :在一个TTI内可接收一个传输块的DS-SCH传输块最大bit数
TTI :1ms
Total number of soft channel bits:软信道比特总数
Maximum number of supported layers for spatial multiplexing in DL:支持下行空分复用的最大层数
Support for UL 64QAM in UL:下行64QAM是默认配置,所有DL Cat 必须支持
3GPP中的定义:Rel-10版本
4G:36.306
3G:25.306

4G:

下载速率计算:
Category 1 : 10296/0.1 * 1 = 100Mbps
Category 2 : 51024/0.1 * 2 = 200Mbps (Category2最大可支持2层传输,2个传输块的最大传输速率叠加即使最大下载速率)

这里写图片描述

上传速率计算:
Category 1:5160/0.1 = 51Mbps

这里写图片描述

3G

下载速率计算:
Category 1:2788/0.2 = 1.39 Mbps
Category 14:14043/0.5 = 2.8Mbps
这里写图片描述

上传速率计算:
Category 1:17360/1 = 1.7 Mbps
这里写图片描述

测试速率注意事项:
https://onlinesso.mediatek.com/FAQ/SW/FAQ17688

参考:
http://www.vccoo.com/v/kwbz17
http://blog.youkuaiyun.com/shij19/article/details/52946452

<think>好的,用户想了解数据吞吐率的定义和计算方法,特别是在IT领域。首先,我需要明确数据吞吐率的基本概念。根据之前的参考资料,比如引用[3]提到的超高速光纤技术,涉及物理层和数据链路层,这可能和数据传输速率有关。数据吞吐率通常指单位时间内成功传输的数据量,可能与带宽有关,但还要考虑实际传输中的各种因素。 接下来,定义部分需要准确。数据吞吐率是衡量系统在特定时间内处理或传输有效数据的能力,单位通常是bps或者B/s。要区分吞吐率和带宽,带宽是理论最大值,而吞吐率是实际值,受网络延迟、丢包率、协议开销等影响。 然后计算方法的说明。基本公式是总有效数据量除以时间。例如,传输1GB文件用时10秒,吞吐率就是1GB/10s=100MB/s。但实际中可能需要考虑协议开销,比如TCP/IP头部,假设数据包1500字节,头部40字节,有效数据1460字节,效率就是1460/1500≈97.3%。所以实际吞吐率可能等于带宽乘以效率。 影响因素部分,需要列出几个关键点:网络带宽、延迟、协议效率、设备性能。比如高延迟会导致确认时间增加,降低有效吞吐。协议如TCP的确认机制和加密如TLS也会增加开销。 应用场景方面,引用[2]提到Apache Spark处理大数据吞吐率影响处理速度。引用[3]的光纤技术也直接关联到吞吐率。所以可以举例如网络设备选型、分布式计算性能优化、存储系统设计等。 相关问题部分,需要生成相关的扩展问题,比如如何测试吞吐率,与带宽区别,优化方法等。要确保问题覆盖定义、计算、影响因素和应用。 最后检查是否符合用户的要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并正确引用参考资料中的内容,比如引用[2]和[3]。确保没有使用用户不可见的格式,结构清晰,分点明确。</think>### 数据吞吐率定义及计算方法 #### 1. **定义** **数据吞吐率**(Data Throughput)是衡量系统在单位时间内成功处理或传输有效数据量的指标,通常以比特每秒($bps$)或字节每秒($B/s$)为单位。它反映了系统的实际数据传输效率,而非理论最大值(如带宽)[^3]。 #### 2. **核心公式** 数据吞吐率的基本计算公式为: $$ \text{吞吐率} = \frac{\text{总有效数据量}}{\text{传输总时间}} $$ 例如,传输 $1\,\text{GB}$ 文件耗时 $10\,\text{秒}$,则吞吐率为: $$ \frac{1\,\text{GB}}{10\,\text{s}} = 100\,\text{MB/s} $$ 实际应用中需考虑协议开销。例如,若每个数据包为 $1500\,\text{字节}$,其中头部占 $40\,\text{字节}$,则有效数据占比为: $$ \frac{1500 - 40}{1500} \approx 97.3\% $$ 此时实际吞吐率约为带宽的 $97.3\%$。 #### 3. **关键影响因素** - **网络带宽**:物理层理论最大传输速率[^3]。 - **延迟与丢包**:高延迟或丢包会降低有效吞吐率- **协议开销**:如TCP/IP头部、加密协议(TLS)等额外数据- **设备性能**:路由器、交换机等硬件处理能力。 #### 4. **应用场景** - **分布式计算**:如Apache Spark处理大数据时,吞吐率直接影响任务完成速度[^2]。 - **存储系统**:磁盘阵列或云存储的读写吞吐率决定数据存取效率。 - **网络优化**:通过调整协议(如使用UDP替代TCP)或压缩数据提升吞吐率
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