МЕТОД РОЗРАХУНКУ КОЕФІЦІЕНТА КОРЕЛЯЦІЇ ФРАКТАЛЬНОГО ТРАФІКА

  • Heorhii Kuchuk
  • Pavlo Pustovoitov
  • Oleh Lebedev
  • Volodymyr Lymarenko
Ключові слова: мультисервісна мережа, броунівський рух, трафік, коефіцієнт кореляції

Анотація

Властивості мережного трафіка мультисервісних мереж, що спостерігаються сьогодні на практиці, досить складно інтерпретувати за допомогою методів статистичного аналізу, характерних для усталених режимів роботи мережних застосунків. Зазвичай магістральний трафік, орієнтований на одночасне обслуговування інформаційних потоків доволі часто має фрактальний характер. Це призводить до неможливості отримання характеристик трафіка звичними підходами. Зокрема, проблеми виникають при визначенні статистичних характеристик другого порядку. У статті запропонований підхід до розрахунку коефіцієнта кореляції фрактального трафіка, який базується на аналізі фрактальних властивостей мережних процесів. Для розрахунку використовується модель узагальненого броунівського руху. При цьому використовується операція дробового інтегрування броунівського руху із ядром, що має вигляд степеневої функції із дробовим показником, а отриманий вираз показує залежність степеневого хвоста розподілу від параметра Херста. Запропонований метод дозволяє провести аналітичну оцінку коефіцієнта кореляції, а також визначити ступінь фрактальних властивостей даного випадкового процесу.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Sobieraj M., Stasiak M., Weissenberg J. Analytical model of the single threshold mechanism with hysteresis for multi-service networks. IEICE Transactions on Communications. 2012. Vol. E95.B, No. 1. Р. 120–132.
2. Kuchuk G., Kovalenko A., Komari I.E., Svyrydov A., Kharchenko V. Improving Big Data Centers Energy Efficiency: Traffic Based Model and Method / Kharchenko V., Kondratenko Y., Kacprzyk J. (eds) Green IT Engineering: Social, Business and Industrial Applications. Studies in Systems, Decision and Control. V ol 171. Cham: Springer, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00253-4_8
3. Кучук Н. Г. Метод зменшення часу доступу до слабкоструктурованих даних / Н. Г. Кучук, В. Ю. Мерлак, В. В. Скородєлов // Сучасні інформаційні системи = Advanced Information Systems. – 2020. – Т. 4, No 1. – С. 97-102. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2020.1.14
4. Kuchuk N., Mozhaiev O., Mozhaiev M., Kuchuk H. Method for calculating of R-learning traffic peakedness. 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications Science and Technology, PIC S and T 2017 – Proceedings. 2017. P. 359-362. DOI: https://doi.org/10.1109/INFOCOMMST.2017.8246416
5. Коваленко А. А., Кучук Г. А. Методи синтезу інформаційної та технічної структур системи управління об’єктом критичного застосування. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 1. С. 22–27. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.1.04
6. Свиридов А. C., Коваленко А. А., Кучук Г. А. Метод перерозподілу пропускної здатності критичної ділянки мережі на основі удосконалення ON/OFF-моделі трафіку. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 139–144. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.24
7. Donets V., Kuchuk N., Shmatkov S. Development of software of e-learning information system synthesis modeling process. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 2. С. 117–121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.2.20.
8. Зиков І. С., Кучук Н. Г., Шматков С. І. Синтез архітектури комп'ютерної системи управління транзакціями e-learning. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, No 3. С. 60–66. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2018.3.10.
9. Кучук Н.Г., Гавриленко С.Ю., Лукова-Чуйко Н.В., Собчук В.В. Перерозподіл інформаційних потоків у гіперконвенгертній системі / С.Ю. Гавриленко. Сучасні інформаційні системи. 2019. Т. 3, No 2. С. 116-121. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.2.20.
Опубліковано
2021-05-31
Як цитувати
Kuchuk Heorhii Метод розрахунку коефіціента кореляції фрактального трафіка / Heorhii Kuchuk, Pavlo Pustovoitov, Oleh Lebedev, Volodymyr Lymarenko // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2021. – Т. 2 (64). – С. 148-152. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2021.2.148.