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Internet Traffic Modeling: Markovian Approach to Self-Similar Traffic and Prediction of Loss Probability for Finite Queues Modélisation du trafic Internet : approche markovienne du trafic auto-similaire et prévision de la probabilité de perte pour des files d'attente finies

Shoji KASAHARA

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Résumé:

Il a été signalé que le trafic de paquets IP présente une nature auto-similaire et entraîne une dégradation des performances du réseau. Il est donc crucial, pour une conception de tampon appropriée des routeurs et des commutateurs, de prédire le comportement de mise en file d'attente avec une entrée auto-similaire. Il est bien connu que les méthodes d'ajustement basées sur les statistiques de second ordre des décomptes pour le processus d'arrivée ne sont pas suffisantes pour prédire les performances du système de file d'attente avec des entrées auto-similaires. Cependant, des études récentes ont révélé que la probabilité de perte d'un système de file d'attente fini peut être bien approchée par les modèles d'entrée markoviens. Cet article étudie l'impact à l'échelle du temps sur la probabilité de perte de PPMM/D/ 1 /K système où le PPMM est généré de manière à correspondre à la variance du processus auto-similaire sur des échelles de temps spécifiées. Nous étudions la probabilité de perte en termes de taille du système, de paramètres de Hurst et d'échelles de temps. Nous comparons également la probabilité de perte résultant PPMM/D/ 1 /K avec simulation. Les résultats numériques montrent que la probabilité de perte de PPMM/D/ 1 /K ne sont pas significativement affectés par l’échelle de temps et que la probabilité de perte est bien estimée avec les résultats PPMM/D/ 1 /K.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E84-B No.8 pp.2134-2141
Date de publication
2001/08/01
Publicisé
ISSN en ligne
DOI
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Issue on Internet Technology)
Catégories
Mesure et analyse du trafic

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