Markov Modulated Bernoulli Process in modeling network traffic

• Autorzy: Włodarski P.

Warianty tytułu

PL

Proces Bernoulliego modulowany łańcuchem Markova w modelowaniu ruchu sieciowego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A big impact of self-similar nature of network traffic on queueing performance and Quality of Service in computer networks involves new modeling techniques to provide low computational complexity and better approximation of the real traffic. A discrete-time Markov modulated Bernoulli process is one of the traffic models that captures fractal behavior and can be used in performance testing of queueing systems such as routers or switches. In this paper the model is presented and evaluated from the point of view of the desired self-similarity level. New parameter values that give better results for estimation of Hurst exponent has been proposed. Simulation results are compared with the literature data.

PL

Duży wpływ samopodobnego charakteru natężenia ruchu w sieciach komputerowych na efektywność pracy i poziom usług (Quality of Service) w sieci powoduje powstawanie nowych technik modelowania ruchu o niskiej złożoności obliczeniowej, lepiej dopasowanych do rzeczywistego ruchu. Proces Bernoulliego modulowany łańcuchem Markova będący dyskretnym procesem stochastycznym, ma właściwości które powodują, że przy odpowiednim doborze parametrów może on stanowić dobry model natężenia ruchu w sieci uwzględniający zjawisko samopodobieństwa, a co za tym idzie, może być z powodzeniem stosowany do testowania systemów kolejkowych zarówno teoretycznych jak i rzeczywistych takich jak routery czy switche. W artykule zaprezentowano i sprawdzono model pod kątem możliwości osiągnięcia założonego poziomu samopodobieństwa. Zaproponowano nowe wartości parametrów modelu dające lepsze rezultaty estymacji wykładnika Hursta. Wyniki symulacji porównano z danymi literaturowymi.

Słowa kluczowe

EN

network traffic modeling; self-similarity; network performance

PL

modelowanie natężenia ruchu sieciowego; samopodobieństwo; efektywność sieci

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 12
• Strony: 1513--1515
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wzor

Twórcy

autor

Włodarski P.

• West Pomeranian University of Technology, Faculty of Electrical Engineering, Department of Signal Processing and Multimedia Engineering, 26 Kwietnia 10, 71-126 Szczecin,

Bibliografia

• [1] El-Abdouni-Khayari R., Sadre R., Haverkort B. R.: The pseudo self-similar traffic model: application and validation. Performance Evaluation, 56 (1-4), 2004, 3-22.
• [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] Fisher W., Meier-Hellstern K. S.: The MMPP Cookbook. Performance Evaluation, 18, 1992, 149-171.
• [4] Leland W., Taqqu M., Willinger W., Wilson D.: On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2 (1), 1994, 1-15.
• [5] Li M., Zhao W., Jia W., Long D., Chi C.: Modeling autocorrelation functions of self-similar teletraffic in telecommunication networks based on optimal approximation in Hilbert space. Applied Mathematical Modelling 27, 2003, 155-168.
• [6] Paxson V.: Fast, Approximate Synthesis of Fractional Gaussian Noise for Generating Self-Similar Network Traffic. ACM SIG-COMM Computer Communication Review 27, 5 (Oct 1997), 5-18.
• [7] Paxson V., Floyd S.: Wide-Area Traffic: The Failure of Poisson Modeling. Proceedings of SIGCOMM’94, 1994.
• [8] Purczyński J., Włodarski P.: Wyniki pomiarów natężenia ruchu przychodzącego w sieci komputerowej Politechniki Szczecińskiej. Krajowe Sympozjum Telekomunikacji 2001, 205-211.
• [9] Robert S., Le-Boudec J. Y.: On a Markov modulated chain exhibiting self-similarities over finite timescale. Performance evaluation, 27, 1996, 159-174.
• [10] Robert S., Le-Boudec J. Y.: New Models for pseudo self-similar traffic. Performance Evaluation, 30, 1997, 57-68.
• [11] Shu Y., Xue F., Jin Z., Yang O.: The Impact of Self-Similar Traffic on Network Delay. Journal of Computer Science and Technology, 14 (6), 1999, 585-589.