時間スケールを考慮した長期依存性トラヒックの性能解析

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タイトル別名
  • ジカン スケール オ コウリョ シタ チョウキ イゾンセイ トラヒック ノ セイノウ カイセキ
  • Performance Analysis of Long-range Dependent Internet Traffic According to Relevant Time Scales
  • ネットワーク品質・制御

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抄録

インターネットトラヒックには長期依存性ないし自己相似性が広く観察されている．このようなトラヒックを扱うために，これまでにはいくつかの解析モデルが提案されており，その代表的な例がFBM モデルである．しかし，FBM モデルはその扱いやすさの半面，1 つのハーストパラメータで表せるような限られた特性を持つ自己相似性トラヒックのモデル化にのみ有効である．本研究では，待ち行列システムにおけるトラヒックの挙動と深く関わりのある時間スケールに注目し，より一般的な相関特性を持つ長期依存性トラヒックの性能の解析方法について提案する．ここで扱うトラヒックの特性は広域ネットワークやLAN で観測されたトラヒックのデータから抽出したものである．また，実際のトラヒックデータを用いたシミュレーションの結果を使って，提案方式による近似解析の結果との比較，検証を行う．

In recent studies, fractional Brownian motion has been proposed to analyze nowadays internet traffic,which are found to be fractal than the classical Poisson-based models. However, due to its simplicity,fractional Brownian motion is only effcient for approximating the performance of a class of exactly self-similar traffic, whose correlation property can be described by a single Hurst parameter.In this paper,we examine the queueing behavior of long-range dependent internet traffic which has a more general correlation property.We propose an analytical method by focusing on the relationship between time scales and queueing performance. The properties of traffic data discussed in this paper are extracted from traffic traces of real networks,such as a wide area backbone network and a LAN.Results produced by simulation using real traffic data are compared with analytical results carried out by our method.

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