Операции с матрицами на C++. Класс DMatrix
Self-similar
traffic models
(Самоподобные модели трафика)
Pradeep Ramakrishnan
1999
С появлением широкополосных сетей, для которых характерно
смешение разных видов трафика (видео, ftp, http...), обычные методы сжатия трафика оказываются под
вопросом. Данный тип трафика имеет сильно пульсирующую природу, которую нельзя
описать традиционными моделями, такими, как пуассоновская. Это явление оказывает
сильное влияние на проектирование сетей. Новые модели, характеризующиеся данным
"взрывным" эффектом, нуждаются в анализе, дизайне, планировании и
управлении перегрузками широкополосных сетей.
Исследования трафика на широкополосных сетях подтвердили
наличие данного феномена. Трафик с такими особенностями называют
"самоподобным" или "фрактальным". Его основные свойства
изложены в статье "Fractal Queuing
models" (см. список литературы). Распределения реальных трафик-процессов убывают
более медленно ("с тяжелыми хвостами", как распределение Парето), чем
экспонента ("с легкими хвостами", как пуассоновское). Корреляции
показывают скорее гиперболическое убывание ("медленно убывающая
зависимость"), чем экспоненциальное ("быстро убывающая
зависимость"). Традиционные модели трафика используют анализ очередей,
допуская вариации на ограниченной временной шкале, в то время как процессы с
медленно убывающей зависимостью или самоподобные процессы неустойчивы на разных
масштабах временных шкал.
В статье предложены различные модели трафика, обладающие
такими свойствами, и важные параметры, которые необходимо оценивать, что,
возможно, пригодится для проектирования оптимальных сетей.