Auteur Sujet: Commentaires sur la date d'épuisement des adresses IPv4  (Lu 59886 fois)

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Anonyme

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Commentaires sur la date d'épuisement des adresses IPv4
« Réponse #48 le: 28 mars 2019 à 21:50:51 »
Vous partez du postulat que cela converge vers 0 . Cela va t'il vraiment converger vers 0  ? Le RIPE ne prendra pas de mesures de contingences ?
C'est une des nombreuse autres variables aléatoires, vous l'intégrer comment dans votre modèle ?
« Modifié: 30 mars 2019 à 03:13:23 par PhilippeMarques »

lechercheur123

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« Réponse #49 le: 28 mars 2019 à 21:59:36 »
C'est bon pour la formule, je t'ai corrigé ta feuille.

Par contre, comme j'avais dit, tu n'obtiens pas la date mais le nombre estimé d'IPv4.

Vous partez du postulat que cela converge vers 0 . Cela va t'il vraiment converger vers 0  ? Le RIPE ne prendra pas de mesures de contingences ?
C'est une des nombreuse autres variables aléatoires, vous l'intégrer comment dans votre modèle ?

Je pense que ça va vraiment converger vers 0. Après, effectivement le RIPE peut agir pour ralentir la chute, mais pas l'empêcher. Et on fait avec les données que l'on a :)

vivien

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« Réponse #50 le: 28 mars 2019 à 22:21:27 »
Merci.

Le fait que cela converse vers 0, c'est une certitude et il n'y aura pas de plan B comme certains le pensaient (car il y a beaucoup d'IPv4 inutilisées mais réservées - mais impossible d'utiliser ces IP sans mettre à jours tous les routeurs)

Il y a deux scénarios pour la fin des IPv4 (évoqué dans mes prévisions, cela change la date de fin d'IPv4 de quelques mois), il y a très peu de chance que ce soit un autre scénario.

vivien

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« Réponse #51 le: 01 avril 2019 à 21:48:00 »
Ça j'y arrive (je trouve qu'il n'y aura plus d'IPv4 au 28 avril 2020 si la tendance se poursuit, avec une interpolation polynomiale du second degré). J'essaye cependant de faire des formules dans Excel qui te donnent directement la date fatidique

Je me suis un peu amusé :

- interpolation polynomiale du second degré : le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 25 avril 2020.

- interpolation linéaire sur les données des 6 derniers mois: le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 29 mars 2020.

- interpolation linéaire sur les données des 12 derniers mois: le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 8 mai 2020.

- interpolation linéaire sur les données des 2 dernières années: le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 8 juillet 2020.

- interpolation linéaire sur les données des 3 dernières années: le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 22 août 2020.

Ce qui me choque, c'est que l'interpolation polynomiale du second degré prévoit une date d'épuisement d'IPv6 plus éloignée que le linéaire...
Je me demande donc si on est sur le bon outil mathématique.

Le tableau, les données pour l'interpolation polynomiale du second degré sont regroupées à la fin du second onglet : colonnes L,M, N, O et P.
=> date-epuisement-ipv4.ods (fichier LibreOffice Calc, lisible également avec Microsoft Excel)

alain_p

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« Réponse #52 le: 01 avril 2019 à 22:53:07 »
Ce qui me choque, c'est que l'interpolation polynomiale du second degré prévoit une date d'épuisement d'IPv6 plus éloignée que le linéaire...
Je me demande donc si on est sur le bon outil mathématique.

Je pense que l'on doit être plus proche d'une exponentielle décroissante (couplée à autre chose car le rythme s'accélère, spéculation ?), que d'un polynôme du second degré.

Bon, sur le fond, il faut bien voir que les LIRs eux auront encore des blocs en réserve.

Anonyme

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« Réponse #53 le: 01 avril 2019 à 22:54:00 »
Imaginons que ce soit une fonction connue, et que l'on en fasse un développement limité de Taylor-MacLaurin, on approche la fonction connue au premier,second, troisième ordre etc.
Tu auras une fonction approchante de la fonction connue avec un delta d'erreur fonction de quel ordre tu choisis. Tout comme une décomposition de Fourrier.
Sans entrer dans les équations aux dérivées partielles, ni les gradients, divergences et rotationnels.
Tu peux considérer cela comme une trajectoire avec les outils de dérivée première, seconde pour avoir la vitesse et l'accélération.
Comme c'est une fonction strictement décroissante, tu vas avoir du mal à avoir des points d'inflexion,tu peux éventuellement postuler que cela converge vers 0.

Tu ne peux pas postuler au départ, que la fonction est décomposable en fonction polynomiale avec des coefficients de pondérations constants ( c'est une vrai chance pour des fonctions simples, somme des ak*Xn avec ak constants, ce sont des ak(t) ). Avec les équations aux dérivées partielles ( Boltzman, Schrodinger,Black-Scholes etc. ) on arrive parfois à une fonction explicite, dans le cas général y est intégré un processus stochastique de wiener (bruit blanc).

Dans ce cas d'espèce, tu vas avoir des variables extérieures faisant modifier ta fonction sans que ce soit intrinsèque au processus,purement aléatoire.
Trouver des tendances rationnelles, va s'avérer extrèmement compliqué.
Mon opinion personnelle, c'est de se contenter de cette approximation, sachant que tu n'auras pas la date exacte.

lechercheur123

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« Réponse #54 le: 01 avril 2019 à 23:50:48 »
PhillipeMarques a très certainement raison, mais j'ai quand même envie de continuer :) On va dire que c'est pour le sport et pour m'entraîner avec Calc ;)

- interpolation polynomiale du second degré : le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 25 avril 2020.

- interpolation linéaire sur les données des 6 derniers mois: le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 29 mars 2020.
[...]
Ce qui me choque, c'est que l'interpolation polynomiale du second degré prévoit une date d'épuisement d'IPv6 plus éloignée que le linéaire...
Je me demande donc si on est sur le bon outil mathématique.

Il est certain que nous n'utilisons pas le bon outil mathématique. Mais en existe-t-il un (facilement utilisable bien entendu) ? On est sur des prédictions de comptoir, donc on ne trouvera pas l'outil parfait.

J'ai tenté d'autres petits calculs :

- interpolation polynomiale du second degré en ne prenant que les données des 60 dernières semaines : le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 20 février 2020. (il est difficile de prendre moins de données, car les prédictions deviennent chaotiques)

- interpolation polynomiale du quatrième degré (désolé Anonyme ;) ) : le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 12 janvier 2020.

- interpolation polynomiale du quatrième degré en ne prenant que les données des 110 dernières semaines : le calcul de la date d’épuisement des IPv4 donne le 5 décembre 2019. (il est difficile de prendre moins de données, car les prédictions deviennent chaotiques)

(Le R^2 pour l'interpolation polynomiale du second degré est de 0,998413201311116 et de 0,999438737620394 pour le quatrième degré)

On voit très clairement que le modèle polynomial du second degré n'est pas suffisant car on devrait trouver à peu près la même date quelque soit la période étudiée.
C'est un peu mieux pour le modèle polynomial du quatrième degré, mais ça reste pas terrible.

Qu'est-ce qu'on peut tirer de ces chiffres ? Pas grand chose, à part peut-être que la fin du stock IPv4 risque d'arriver avant 2020 (si on ne passe pas du /22 au /24, et le répit sera de courte durée dans ce cas)
« Modifié: 02 avril 2019 à 00:41:55 par lechercheur123 »

Anonyme

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« Réponse #55 le: 02 avril 2019 à 01:15:57 »
Evariste Galois doit se retourner dans sa tombe :)

Est-ce que tu comprends ce que sont les nombres devant X, X carré, X cube etc. ?
Sont ils fixes à tout jamais, ou si tu ajoutes encore des nombres à la série, vont ils changer ?
Pourquoi t'arrètes tu à l'ordre 4 ? il y a t'il une composante à l'ordre 5 ? Si tu ajoutes une composante à l'ordre 5, est-ce que tu minimise l'erreur à la fonction ? Quel critère vas tu utiliser pour décider à quel ordre s'arréter ? Peut on faire une approximation polynomiale de sin (x) ?

lechercheur123

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« Réponse #56 le: 02 avril 2019 à 01:26:59 »
Evariste Galois doit se retourner dans sa tombe :)

Est-ce que tu comprends ce que sont les nombres devant X, X carré, X cube etc. ?
Des coefficients ?
Sont ils fixes à tout jamais, ou si tu ajoutes encore des nombres à la série, vont ils changer ?
Si le modèle utilisé est parfait, ces coefficients sont fixes. Avec les modèles que j'utilise, ils varient lorsque l'on ajoute des données. Mon but est de trouver un modèle où ces variations sont les plus petites possibles.
Pourquoi t'arrètes tu à l'ordre 4 ? il y a t'il une composante à l'ordre 5 ? Si tu ajoutes une composante à l'ordre 5, est-ce que tu minimise l'erreur à la fonction ? Quel critère vas tu utiliser pour décider à quel ordre s'arréter ?
Je fais au doigt mouillé :)

Plus sérieusement, l'interpolation par un polynôme d'ordre 4 m'apporte un R² maximum.
Peut on faire une approximation polynomiale de sin (x) ?

Vous avez 4 heures.  ;)

(au hasard, avec Taylor-Young  ?)

Anonyme

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« Réponse #57 le: 02 avril 2019 à 02:33:39 »
Et il y a rien qui te choque dans les "coefficients" ?

lechercheur123

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« Réponse #58 le: 02 avril 2019 à 02:35:28 »
Plus l'ordre augmente plus le coefficient diminue ?

Anonyme

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« Réponse #59 le: 02 avril 2019 à 03:39:25 »
Il diminue plus que drastiquement oui, E-12 et E-06 c'est assez proche de 0 pour ce modèle, comparativement aux autres "coefficients".
Ce qui veux dire en gros, qu'il n'y pas de composante X4 et X3, avec ces valeurs tu as trouvé un modèle, une parabole inversée, dont le foyer part se promener dès que tu ajoutes des données.
Pour le reste cf ce que j'ai déja écris.