ŞƏBƏKƏ TRAFİKİNİN MODELLƏRİ HAQQINDA - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ŞƏBƏKƏ TRAFİKİNİN MODELLƏRİ HAQQINDA - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ŞƏBƏKƏ TRAFİKİNİN MODELLƏRİ HAQQINDA - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ŞƏBƏKƏ TRAFİKİNİN MODELLƏRİ HAQQINDA - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri

ŞƏBƏKƏ TRAFİKİNİN MODELLƏRİ HAQQINDA - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
ŞƏBƏKƏ TRAFİKİNİN MODELLƏRİ HAQQINDA - İnformasiya Texnologiyaları Problemləri
AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI

№2, 2017

ŞƏBƏKƏ TRAFİKİNİN MODELLƏRİ HAQQINDA

Şıxəliyev Ramiz H.

Trafikin modelləşdirilməsi şəbəkənin fəaliyyətini, imkanlarını və ona olan tələbləri qiymətləndirməyə imkan verir. Ədəbiyyatda şəbəkə trafikinin modelləşdirilməsi üçün müxtəlif yanaşmalar təklif edilmişdir. Lakin bütün mövcud şəbəkə növlərinin trafiklərini modelləşdirməyə imkan verən vahid model yoxdur. Buna görə də mövcud şəbəkə trafiki modellərinin xüsusiyyətlərinin analizi, müəyyən şəbəkə arxitekturaları üçün uyğun modellərin seçilməsi və trafikin düzgün modelləşdirilməsi çox vacib məsələdir. Bu məqsədlə məqalədə şəbəkə trafikinin modelləşdirilməsi üçün geniş istifadə edilən bəzi modellərin analizi verilmişdir (səh.98-104).   

Açar sözlər: şəbəkə trafiki modelləri, Puasson modeli, Pareto modeli, Veybul modeli, Markov modelləri, ON-OFF modeli, Markov modulyasiya olunmuş Puasson prosesi, Avtoreqressiya modeli.
DOI : 10.25045/jpit.v08.i2.10
Ədəbiyyat
  • Adas A. Traffic Models in Broadband Networks, IEEE Communications Magazine, 1997, 35, no.7, pp.82–89.
  • Becchi M. From Poisson Processes to Self-Similarity: a Survey of Network Traffic Models. Technical report, Citeseer, 2008.
  • Chandrasekaran B. Survey of Network Traffic Models. www.cs.wustl.edu/~jain/cse567-06/ ftp/ traffic_models3.pdf
  • Chen T.M. Network Traffic Modeling. http://pdfs.semanticscholar.org/5091/e0fb30f8ff50ec 47f43affc2bf08fac5dff0.pdf
  • Jain R., Routhier S. Packet Trains - Measurements and a New Model for Computer Network Traffic // IEEE JSAC, 1986, vol.4, no.6, pp.986–995.
  • Gusella R. A Measurement Study of Diskless Workstation Traffic on an Ethernet, IEEE Transactions on Communications, 1990, vol.38, no.9, pp.1557–1568.
  • Fowler H., Leland W. Local Area Network Traffic Characteristics, with Implications for Broadband Network Congestion Management, IEEE JSAC, 1991, vol.9, no.7, pp.1139–1149.
  • Danzig P., Jamin S., Ca´sceres R., Mitzel D., Estrin D. An Empirical Workload Model for Driving Wide-area TCP/IP Network Simulations, Internet-working: Research and Experience, 1992, vol.3, no.1, pp.1–26.
  • Leland W., Taqqu M., Willinger W., Wilson D. On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic (Extended Version), IEEE/ACM Transactions on Networking, 1994, 2, no.1, pp.1–15.
  • Willinger W., Paxson V., Taqqu M.S. Self-similarity and Heavy Tails: Structural Modeling of Network Traffic. In A Practical Guide to Heavy Tails: Statistical Techniques and Applications, Adler, R., Feldman, R., and Taqqu, M.S., editors, Birkhauser, 1998.
  • Paxson V., Floyd S. Wide-area Traffic: The Failure of Poisson Modeling, IEEE/ACM Transactions on Networking, 1995, pp.226–244,.
  • Riedi H., Willinger W. Towards an improved understanding of network traffic dynamics. Self-similar Network Traffic and Performance Evaluation, Wiley, 2000, chapter 20, pp.507–530.
  • http://en.wikipedia.org/wiki/Pareto_distribution
  • http://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution
  • Yannaros N. Weibull renewal  processes //Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 1994, vol.46, no.4, pp 641–648.
  • http://en.wikipedia.org/wiki/Heavy-tailed_distribution
  • Mohammed A.M., Agamy A.F. A Survey on the Common Network Traffic Sources Models // International Journal of Computer Networks, 2011, vol.3, no.2, pp.103–115.
  • Hlavacs H., Kotsis G., Steinkellner C. Traffic source modeling. Technical Report No. TR- Institute of Applied Computer Science and Information Systems University of Vienna, 1999.
  • Dainotti A., Pescapé A., Rossi P.S., Palmieri F., Ventre G. Internet traffic modeling by means of Hidden Markov Models, Computer Networks, 2008, vol.52, pp.2645–2662.
  • Willinger W., Leland W.E., Taqq M.S., Wilson D.V. On the self-similar nature of Ethernet traffic. ACM SIGCOMM, 1993.
  • Rolland C., Ridoux J., Baynat B. ON/OFF models to capture IP traffic structure, Student Workshop INFOCOM 2006.
  • Barford P., Crovella M. Generating Representative Web Workloads for Network and Server Performance Evaluation, In Proceedings of the 1998 ACM SIGMETRICS International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems, 1998, pp.151–160.
  • Osaki S. Applied Stochastic System Modeling, Business & Economics, 2012, 269 p.
  • Li B., De Moor B. Information  measure  based stochastic  system identification  of ATM network  traffic, In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal1999, vol.5, pp.2683–2686.
  • Muscarielloa L., Mellia M., Meo M., Marsana M.A., Lo Cigno R. Markov models of internet traffic and a new hierarchical MMPP model // Computer Communications, 2005, 28, no.16, pp.1835–1851.
  • Scott S.L., Smyth P. The Markov Modulated Poisson Processand Markov Poisson Cascade with Applications to Web Traffic Modeling: www.datalab.uci.edu/papers/ScottSmythV7.pdf
  • Autoregressive Models. www2.stat.duke.edu/~km68/materials/214.8%20(ARp).pdf
  • Moving average models. www.otexts.org/fpp/8/4
  • Alonso A.M. Garc´ıa-Martos C. Time Series Analysis: Autoregressive, MA and ARMA processes. www.etsii.upm.es/ingor/estadistica/Carol/TSAtema4petten.pdf