Long-range dependence in synthesis of approximated ICT traffic

• Autorzy: Włodarski P.

Warianty tytułu

PL

Zależności dalekiego zasięgu w syntezie ruchu teleinformatycznego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Queuing performance needed in providing a certain level of Quality of Service (QoS) is associated with the self-similar nature of ICT traffic. One of the method to improve QoS in particular environment is to synthesize fractal process for simulation and analysis purposes. Furthermore, the synthesis should be relatively fast and accurate. In this article it is proposed how to simplify distribution of interarrivals in the renewal process by the implementation of the inverse cumulative distribution technique to generate random variable. Proposed method improves simulation performance by reducing computational complexity leaving the accuracy almost unchanged.

PL

Efektywność systemów kolejkowych potrzebna do zapewniania odpowiedniego poziomu usług sieciowych (QoS) związana jest z samopodobną naturą ruchu teleinformatycznego. Jedną z metod poprawy poziomu usług w danym środowisku jest synteza procesu fraktalnego na potrzeby symulacji i analizy. Ponadto synteza ta powinna odbywać się relatywnie szybko oraz być dokładna (maksymalnie przybliżać występujący w sieci ruch). W artykule zaproponowano jak uprościć rozkład odstępów czasu między pakietami poprzez technikę odwracania dystrybuanty w celu wygenerowania zmiennej losowej. Zaproponowana metoda zwiększa efektywność symulacji poprzez redukcję złożoności obliczeniowej, zachowując jednocześnie dokładność na prawie niezmienionym poziomie.

Słowa kluczowe

EN

Quality of Service; QoS; ICT traffic; fractal process synthesis

PL

systemy kolejkowe; jakość usług; QoS; ruch teleinformatyczny; synteza procesu fraktalnego

• Wydawca: Instytut Naukowo-Wydawniczy "TTS" Sp. z o.o
• Czasopismo: TTS Technika Transportu Szynowego
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 19, nr 9
• Strony: 3027--3032, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz.

Twórcy

autor

Włodarski P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny

Bibliografia

• 1. Elbiaze, H., et al., A new structure-preserving method of sampling for predicting selfsimilar traffic. Telecommunication Systems 43 265-277, 2010.
• 2. Field, A.J., Harder, U., Harrison, P.G. Measurement and Modelling of Self-similar Traffic in Computer Networks. IEE Proc-Commun., 151, 4 (Aug 2004), 355-386.
• 3. He, G., Gao, Y., Hou, J., Park., K. A case for exploiting self-similarity of network traffic in TCP congestion control, Computer Networks, 45, 6 (Aug 2004), 743-766.
• 4. Jelenkovic, P. R., Lazar, A. A., Semret, M., Multiple time scales and subexponentiality in MPEG video streams. Proc. of IFIP-IEEE, Conference on Broadband Communications, 1996, 64-75.
• 5. Leland, W., Taqqu, M., Willinger, W., Wilson, D., On the self-similar nature of Ethernet traffic (extended version). IEEE/ACM Transactions on Networking, 2, 1 (Feb 1994) 1-15.
• 6. Lelarge, M., Liu, Z., Xia, C.H. Asymptotic Tail Distribution of End-to-End Delay in Networks of Queues with Self-Similar Cross Traffic. IEEE INFOCOM 2004.
• 7. Lin G. C., Suda, T., On the impact of long-range dependent traffic in dimensioning ATM network buffer. Proc. of IEEE INFOCOM, 1998.
• 8. Medhi, J., Stochastic models in queueing theory. Academic Press, 2003.
• 9. Norros, I., A storage model with self-similar input. Queueing Systems, 16, 1994, 387-396.
• 10. Norros, I., On the use of fractional Brownian motion in the theory of connectionless networks. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 13 (6), 1995.
• 11. Parulekar, M., Makowski A. M., Tail probabilities for a multiplexer with self-similar traffic. Proc. IEEE INFOCOM, 1996.
• 12. Park, K., Kim G,. T., Crovella, M. E., On the relationship between file sizes, transport protocols and self-similar network traffic. Technical report, Boston University, Computer Science Department, 1996.
• 13. Paxson, V. Fast, Approximate synthesis of fractional Gaussian noise for generating selfsimilar network traffic. ACM SIGCOMM Computer Communication Review 27, 5 (Oct 1997), 5-18.
• 14. Taralp, T., Devetsikiotis, M., Lambadaris, I. Efficient fractional Gaussian noise generation using the spatial renewal process. Proceedings of the IEEE International Conference on Communications, Atlanta, GA, vol.3 (Jun 1998), 1456-1460.
• 15. Taqqu, M., Willinger, W., Scherman, R. Proof of a Fundamental Result in Self-Similar Traffic Modeling. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, 27, 2 (Apr 1997), 5-23.
• 16. Yunhua, R. Evaluation and estimation of second-order self-similar network traffic. Computer Communications 27 (2004) 898-904.