エンドツーエンド遅延

OWD （Output - Way Data ：​​​​​​

最小ペアプロトコルは、複数の協力エンティティA、B、Cが、そのうちの1つと4番目の協力度の低いエンティティ（たとえば、 BとXの間）との間のOWDを測定できる例です。^{[ 1 ]}

2つのネットワークノード間の伝送は非対称になる可能性があり、順方向と逆方向の遅延は等しくありません。RTT値の半分は順方向と逆方向の遅延の平均値であるため、エンドツーエンド遅延の近似値として使用されることがあります。このような推定値の精度は、両方向の遅延分布の性質に依存します。両方向の遅延がより対称的になるにつれて、精度は向上します。

順方向OWDと逆方向OWDのうち小さい方とそれらの平均値（すなわちRTT/2）との間の絶対誤差Eの確率質量関数（PMF）は、ネットワーク遅延分布の関数として次のように表すことができます。^{[ 1 ]}

$${\displaystyle \Pr(E=x)={\begin{cases}\displaystyle \sum _{i=0}^{\infty }f_{i}(a).f_{i}(b),&x=0,\\\displaystyle \sum _{i=0}^{\infty }f_{i}(a).f_{2x+i}(b)+\sum _{i=0}^{\infty }f_{i}(b).f_{2x+i}(a),&x>0,\end{cases}}}$$

ここで、aとbは順方向と逆方向のエッジであり、f _y ( z )はエッジzの遅延のPMF （つまり、f _y ( z ) = Pr{エッジzの遅延= y }）です。