МЕТОД МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ САМОПОДІБНОГО ТРАФІКУ У ІНФОКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖАХ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2024.4.187Ключові слова:
самоподібний трафік, параметр Херста, розподіл Парето, метод, інфокомунікаційна мережаАнотація
Висвітлено новий підхід до вирішення проблеми адекватного моделювання мережевого трафіку. Запропоновано новий метод, що дозволяє генерувати самоподібні потоки пакетів з довільним заданим ступенем самоподібності у інфокомунікаційних мережах. Метод базується на використанні розподілу Парето та методу максимальної правдоподібності для оцінки параметрів моделі. Отримані результати можуть бути використані для побудови більш реалістичних імітаційних моделей інфокомунікаційних мереж. Автори пропонують метод математичного апарату для процедури формування самоподібного трафіку, який полягає в створенні точної та ефективної моделі, що відображає реальні властивості самоподібності у потоках даних. Запропоновано ефективний інструмент для моделювання складних мережевих процесів, що дозволяє точніше прогнозувати поведінку інфокомунікаційної мережі та оптимізувати її роботу. У представленій статті запропоновано процедуру формування самоподібного трафіку на основі закону розподілу Парето. Цей закон обраний завдяки своїй здатності описувати випадкові величини з довгими хвостами, що притаманно багатьох реальних систем. Основним параметром, що визначає рівень самоподібності потоку, є параметр Херста, що дозволяє гнучко моделювати різні сценарії трафіку. Запропонована процедура є важливим інструментом для дослідників та інженерів, що займаються моделюванням та аналізом мережевого трафіку, може застосовуватися для моделювання трафіку в інфокомунікаційних мережах, що сприяє покращенню точності відтворення реальних умов роботи мереж.Завантаження
Посилання
Bhavya Mor, Sunita Garhwal & Ajay Kumar / A Systematic Review of Hidden Markov Models and Their Applications.
Pustovoitov, P. Assessment of QoS indicators of a network with UDP and TCP traffic under a node peak load mode. / Pustovoitov, P., Voronets, V., Voronets, O., Sokol, H., Okhrymenko, M. // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2024. V 1. № 4(127). P. 23-31.
Пустовойтов П.Є. Модель вузла електронної комунікації, що обслуговує tcp-трафік / Воронець В.М., Пустовойтов П.Є. // Системи управління, навігації та зв’язку. Полтава, 2023. № 4(74). С. 152-155.
Will E. Leland, Walter Willinger, Murad S. Taqqu, Daniel V. Wilson / On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic (Extended Version) // IEEE/ACM Transactions on Networking, 1994.
Wojciechowski, Krzysztof, and Rafal Kruczek. The Hurst Parameter: Theory and Practice. Springer, 2020. ISBN 978-3-030-41411-6.
Zhen Chen, Yaping Li, Tangbin Xia, Ershun Pan / Hidden Markov model with auto-correlated observations for remaining useful life prediction // ScienceDirect, 2022. с.1-15.
G. Millán, “Estimation of Hurst exponent in self-similar traffic flows,” 2021, arXiv:2103.08592.
Millán G., Lefranc G., Osorio-Comparán R. The Associative Multifractal Process: A Novel Model for Computer Network Traffic Flows // Computing Research Repository, 2021. – URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.14666.