Modelowanie ruchu w sieciach teleinformatycznych w oparciu o ułamkowy proces autoregresji

• Autorzy: Włodarski P.

Warianty tytułu

EN

Modeling network traffic based on fractional autoregressive process

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Modelowanie ruchu w sieciach teleinformatycznych, biorąc pod uwagę, że wykazuje on właściwości samopodobieństwa, prowadzi do bardziej dokładnych oszacowań parametrów efektywności, takich jak opóźnienie czy poziom strat pakietów, co w konsekwencji powoduje lepszą kontrolę poziomu usług (Quality of Service). Artykuł prezentuje metodę dopasowania ułamkowego procesu autoregresji do rzeczywistych danych natężenia ruchu, skupiając się na zależnościach krótkoterminowych. Ponieważ prezentowany model może zawieraćw sobie zarówno zależności długo- jak i krótkoterminowe, wydaje się być lepszą propozycją niż modele oparte jedynie o własności autokorelacyjne procesu. W artykule przedstawiono metodę generowania ruchu, jak również różne kryteria wyboru rzędu dla zależności krótkoterminowych.

EN

Modeling ICT network traffic by taking into consideration self-similar behavior of the traffic leads to more accurate estimation of performance parameters, such as delay or packet loss rate, and hence better control of quality of service levels. This paper presents a method of fitting fractional autoregressive process into real network traffic data, focusing on short-range dependent properties. Since presented model can capture both short-range and long-range dependence, it seems to be a better approximation of network traffic than relying only on autocorrelation properties of the process. Method of generation as well as the model order selection and parameter estimation techniques are presented and discussed.

Słowa kluczowe

PL

sieci komputerowe; natężenie ruchu; teleinformatyka

EN

network traffic; fractional autoregressive process; computer networks; teleinformatics

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2011
• Tom: nr 6
• Opis fizyczny: Pełny tekst na CD, Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Włodarski P.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, Wydział Elektryczny, Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej,

Bibliografia

• [1] H. Elbiaze et al., ”A new structure-preserving method of sampling for predicting selfsimilar traffic”. Telecommunication Systems 43 265-277, 2010.
• [2] W. Leland, M. Taqqu, W. Willinger, D. Wilson. ”On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic”. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2(1) 1-15, 1994.
• [3] G. E. P. Box, G. M. Jenkins “Time Series Analysis. Forecasting and Control”, Holden-Day (1976), San Francisco.
• [4] M. Taqqu, W. Willinger, R. Scherman. ”Proof of a Fundamental Result in Self-Similar Traffic Modeling”. Computer Communication Review, 27 (1997) 5-23.
• [5] V. Paxson, S. Floyd. ”Wide-Area Traffic: The Failure of Poisson Modeling”. Proceedings of SIGCOMM’94, 1994.
• [6] Y. Shu, F. Xue, Z. Jin, O. Yang, “The Impact of Self-Similar Traffic on Network Delay”, Journal of Computer Science and Technology, 585-589, 1999.
• [7] L. Rutkowski, “filtry adaptacyjne i adaptacyjne przetwarzanie sygnałów”, WNT 1994.