В связи с распространением различных сетевых приложений возникает необходимость анализа загрузки в сетях, т. е. расчета различных характеристик, таких, например, как емкости буферов, пропускная способность и т. д. Последние два десятилетия ознаменовались существенными достижениями в исследовании сетевого трафика. Было, в частности, установлено, что процессы, протекающие в компьютерных сетях, могут обладать фрактальными свойствами (эффект самоподобия) и долговременной зависимостью (долгой памятью) [1]. Такие свойства радикально отличают современные модели от пуассоновских моделей, которые адекватно описывали сетевые процессы на протяжении долгого времени. Например, пуассоновские модели опираются на экспоненциальные распределения интервалов входного потока и времени обслуживания заявок (пакетов) и обладают короткой памятью. Столь существенное отличие в свойствах сетевого трафика потребовало разработки новых моделей и методов их анализа. В частности, наличие долговременной зависимости между данными сетевого трафика сделало весьма популярными модели, основанные на гауссовских процессах. Самым известным и изученным самоподобным гауссовским процессом с долговременной зависимостью является дробное Броуновское движение (ДБД). Так, например, данный процесс, названный фрактальным трафиком, впервые был использован в качестве модели входного потока в работе [2]. Выбор такого рода входных потоков продиктован функциональными предельными теоремами, согласно которым гауссовские процессы возникают при суперпозиции большого числа независимых так называемых on/off-источников с тяжелыми хвостами на больших масштабах времени [3]. Цель нашей работы состоит в том, чтобы при помощи асимптотических и статистических методов получить оценки основных характеристик систем обслуживания при разных гауссовских процессах, включая комбинацию ДБД с разными значениями параметра Херста. Литература в стиле: 1. Leland W. E., Taqqu M. S., Willinger W., Wilson D. V. On the self-similar nature of ethernet traffic (extended version) // IEEE/ACM Transactions of Networking. 1994. № 2. С. 1–15. 2. Norros I. A storage model with self-similar input // Queueing Syst. 1994. № 16. С. 387–396. 3. Taqqu M. S., Willinger W., Sherman R. Proof of a fundamental result in self-similar traffic modeling // Computer communication review. 1997. № 27. С. 5–23.
Оценивание качества обслуживания систем с гауссовским входным потоком
PAGANO, MICHELE
2014-01-01
Abstract
В связи с распространением различных сетевых приложений возникает необходимость анализа загрузки в сетях, т. е. расчета различных характеристик, таких, например, как емкости буферов, пропускная способность и т. д. Последние два десятилетия ознаменовались существенными достижениями в исследовании сетевого трафика. Было, в частности, установлено, что процессы, протекающие в компьютерных сетях, могут обладать фрактальными свойствами (эффект самоподобия) и долговременной зависимостью (долгой памятью) [1]. Такие свойства радикально отличают современные модели от пуассоновских моделей, которые адекватно описывали сетевые процессы на протяжении долгого времени. Например, пуассоновские модели опираются на экспоненциальные распределения интервалов входного потока и времени обслуживания заявок (пакетов) и обладают короткой памятью. Столь существенное отличие в свойствах сетевого трафика потребовало разработки новых моделей и методов их анализа. В частности, наличие долговременной зависимости между данными сетевого трафика сделало весьма популярными модели, основанные на гауссовских процессах. Самым известным и изученным самоподобным гауссовским процессом с долговременной зависимостью является дробное Броуновское движение (ДБД). Так, например, данный процесс, названный фрактальным трафиком, впервые был использован в качестве модели входного потока в работе [2]. Выбор такого рода входных потоков продиктован функциональными предельными теоремами, согласно которым гауссовские процессы возникают при суперпозиции большого числа независимых так называемых on/off-источников с тяжелыми хвостами на больших масштабах времени [3]. Цель нашей работы состоит в том, чтобы при помощи асимптотических и статистических методов получить оценки основных характеристик систем обслуживания при разных гауссовских процессах, включая комбинацию ДБД с разными значениями параметра Херста. Литература в стиле: 1. Leland W. E., Taqqu M. S., Willinger W., Wilson D. V. On the self-similar nature of ethernet traffic (extended version) // IEEE/ACM Transactions of Networking. 1994. № 2. С. 1–15. 2. Norros I. A storage model with self-similar input // Queueing Syst. 1994. № 16. С. 387–396. 3. Taqqu M. S., Willinger W., Sherman R. Proof of a fundamental result in self-similar traffic modeling // Computer communication review. 1997. № 27. С. 5–23.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
