2.3.2Web性能与P2P流和Web流连接数比例的关系
本节分析了u =1 Mb/s、10 Mb/s以及100 Mb/s时，P2P流和Web流的总连接数分别为50、600和5 000个的3种网络环境(在这一数量级上，Web传输时间均在5 s左右)。在总的连接数不变，不断改变P2P流和Web流的连接数比例情况下，进行了NS2仿真和集Matlab计算。
如图6、图7和图8，在u =1 Mb/s, 10 Mb/s, 100 Mb/s时，总连接数不变，P2P流的连接数不断增大时，Web业务的总传输时间不断增大，即Web性能不断降低。从计算和仿真结果来看，如果要保证Web传输时间小于5 s，u 分别为1 Mb/s、 10 Mb/s、100 Mb/s时P2P和Web的连接数比例分别不能大于17:33、225:375和3 000:2 000。从图中可看出仿真结果和集成模型的计算结果基本吻合的。当网络瓶颈点中连接数相对稳定，即总连接数变化不大的情况下，网络运营商可以根据此量化值来调整P2P流量的连接数，从而优化两种流的业务比例关系，改善P2P业务对Web业务的影响。
3 结束语
本文将P2P文件传输流量简化为具有大量连接数、采用双向数据传输以及进行大数据块传输的TCP流，并提出了一种新的P2P流和Web流的集成模型，来量化和分析P2P业务对Internet传统业务(Web业务)的影响。在仿真实验和分析中，验证了集成模型的有效性，并详细描述了集成模型所能解决的问题。通过集成模型，可以得到的量化值包括以下几个方面：当网络瓶颈点存在m 个Web流量时，在保证Web流的某个性能等级的前提下，可得与m 个Web流共存的P2P流的最大连接数。根据集成模型计算的这一理论值来调整和优化网络瓶颈点的P2P连接数，缓解P2P流对Internet网络和其他Internet业务的影响；在网络瓶颈点总连接数相对稳定的情况下，网络运营商可以根据集成模型量化的P2P流和Web流的连接数比例值，来优化两种流的业务比例关系，从而达到优化流量分布的目的。
综上所述，网络运营商在识别出P2P业务后，可以根据实际的网络运行环境以及本文提出的集成模型，量化分析P2P流量对Internet传统业务的影响，在网络瓶颈点进行P2P连接数的调整和优化，从而缓解网络瓶颈点的拥塞状况以及减少对其他Internet业务的影响。同时可为P2P应用软件调整与其节点之间的连接数提供依据，为网络运营商进行P2P流量控制提供参考，以优化和控制P2P流量并使其更好地融合到Internet网络和传统的Internet应用中，最终使电信运营商，内容提供商以及Internet用户利益最大化，实现三方共赢的局面。
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