1. Abstractie en vereenvoudiging: Netwerken in de echte wereld zijn ongelooflijk complex. Modellen abstraheren onnodige details, waardoor we ons kunnen concentreren op essentiële aspecten en fundamentele principes kunnen begrijpen. Deze vereenvoudiging maakt het eenvoudiger om netwerken te analyseren, ontwerpen en problemen op te lossen.

2. Voorspelling en analyse: Modellen stellen ons in staat netwerkgedrag onder verschillende omstandigheden te voorspellen (bijvoorbeeld variërende belastingen, verschillende protocollen). We kunnen de impact van veranderingen analyseren zonder ze in een echt netwerk te hoeven implementeren en testen, waardoor we tijd en middelen besparen. Dit is met name handig voor het evalueren van de prestaties van nieuwe protocollen of algoritmen.

3. Prestatie-evaluatie: Modellen bieden een raamwerk voor het evalueren van netwerkprestatiestatistieken zoals doorvoer, latentie en pakketverlies. Door parameters binnen het model te variëren, kunnen we optimale configuraties bepalen of potentiële knelpunten identificeren.

4. Ontwerp en optimalisatie: Theoretische modellen begeleiden het ontwerp van nieuwe netwerken en protocollen. Door verschillende ontwerpen in een model te simuleren, kunnen we vóór implementatie de meest efficiënte en robuuste architectuur kiezen. Ze helpen bij optimalisatie door gebieden voor verbetering te benadrukken.

5. Onderwijs en begrip: Modellen bieden een krachtig pedagogisch hulpmiddel. Ze bieden een gestructureerde manier om fundamentele netwerkconcepten te leren en complexe interacties tussen verschillende netwerkcomponenten te visualiseren.

6. Kosteneffectiviteit: Het simuleren van een netwerk met behulp van een model is veel goedkoper dan het bouwen en testen van een fysiek netwerk, vooral bij grootschalige of complexe systemen.

7. Schaalbaarheid: Modellen kunnen gemakkelijk scenario's verwerken met een groot aantal knooppunten en verbindingen, iets dat moeilijk en kostbaar is om te repliceren in een reële omgeving.

8. Herhaalbaarheid en reproduceerbaarheid: In tegenstelling tot experimenten in de echte wereld, die kunnen worden beïnvloed door onvoorspelbare factoren, maken modellen herhaalbare experimenten en betrouwbare resultaten mogelijk, waardoor het gemakkelijker wordt onderzoeksresultaten te valideren.

Het is echter van cruciaal belang om te erkennen dat modellen vereenvoudigingen van de werkelijkheid zijn. De nauwkeurigheid van de voorspellingen hangt af van de aannames van het model en hoe goed het de relevante aspecten van het echte netwerk weergeeft. Oversimplificatie kan leiden tot onnauwkeurige of misleidende conclusies. Daarom is validatie aan de hand van gegevens uit de echte wereld van cruciaal belang.