[論文レビュー] Analysis and Modeling of Traffic in Modern Data Communication Networks

G. Babic, Bobby Vandalore+1 more|ArXiv.org|Sep 23, 1998

Interconnection Networks and Systems被引用数 9

ひとこと要約

本稿は現代のデータ通信トラフィックを分析し、二重モデルアプローチを提案する。パケットトレインモデルは送信元-受信先レベルのトラフィックを効果的に捉えるが、長記憶（自己相似）モデルは集約レベルのトラフィックを正確に表現する。主な貢献は、集約レベルでの自己相似性が、ネットワーク設計および性能評価における従来のトラフィックモデリング仮定を再考する必要があることを示したことである。

ABSTRACT

In performance analysis and design of communication netword modeling data traffic is important. With introduction of new applications, the characteristics of the data traffic changes. We present a brief review the different models of data traffic and how they have evolved. We present results of data traffic analysis and simulated traffic, which demonstrates that the packet train model fits the traffic at source destination level and long-memory (self-similar) model fits the traffic at the aggregate level.

研究の動機と目的

• 進化するアプリケーションが現代のネットワークにおけるデータトラフィック特性に与える影響を理解すること。
• 既存のトラフィックモデルが現代のデータ通信ネットワークに適しているかどうかを評価すること。
• 送信元-受信先レベルおよび集約ネットワークレベルでのトラフィックに最も正確なモデルを特定すること。
• 自己相似（長記憶）的行動が集約レベルに広く見られることを示し、モデルの更新が不可欠であることを明らかにすること。
• 正確なトラフィックモデリングを通じて、ネットワークの性能分析および設計を改善すること。

提案手法

• 大規模ネットワークからの実世界のトラフィックトレースを用いた実証的分析を実施した。
• 集約トラフィックにおける長距離依存性および自己相似性を検出するために統計的手法を適用した。
• 送信元-受信先レベルのトラフィックモデリングにパケットトレインモデルを評価した。
• 時系列解析およびハーストパラメータ推定を用いて、集約トラフィックにおける自己相似性を定量的に評価した。
• 比較的評価のため、パケットトレインモデルおよび自己相似モデルを用いてトラフィックをシミュレートした。
• 統計的適合度検定およびトラフィックパターンの視覚的検証を通じて、モデルの適合度を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現代のデータ通信アプリケーションは、ネットワークトラフィックの統計的特性にどのように影響を与えるか？
• RQ2 パケットトレインモデルと自己相似モデルのうち、どちらが送信元-受信先レベルのトラフィックに最も適しているか？
• RQ3 集約レベルのネットワークトラフィックは長記憶（自己相似）的行動を示すか？
• RQ4 自己相似性はネットワーク性能モデリングおよび設計にどの程度影響を与えるか？
• RQ5 従来のトラフィックモデルは、今日の複雑なデータ通信パターンを十分に表現できるか？

主な発見

• パケットトレインモデルは、個々のフローにおけるバースト性を捉えることができ、送信元-受信先レベルのトラフィックを正確に表現する。
• 集約レベルのトラフィックは強い長距離依存性を示しており、ハーストパラメータが0.5より著しく大きいことから、自己相似的行動であると判明した。
• 自己相似モデルは、従来のポissonベースのモデルよりも、集約トラフィックのバースト性および相関構造をより正確に捉えている。
• 集約レベルでの自己相似性の存在は、従来のネットワーク設計手法がバッファおよび帯域幅リソースを過小評価する可能性があることを示唆している。
• 自己相似モデルに基づくシミュレートされたトラフィックは、相関性およびバースト性の面で、実際の集約トラフィックトレースと非常に類似している。
• 本研究は、現代ネットワークにおける自己相似性を考慮したトラフィックモデリングの進化が、正確な性能予測を保証するために不可欠であることを確認した。