[論文レビュー] Measurement and Analysis of UDP Traffic over Wi-Fi and GPRS

Sumit Maheshwari, K. Vasu+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 26, 2017

Wireless Networks and Protocols参考文献 6被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、Wi-Fi（802.11g）およびGPRSネットワークにおけるUDPトラフィックの測定駆動型分析を提示しており、パケット間到着間隔（IPRT）およびパケット間送信遅延（IPTD）に焦点を当てている。IPTDがラウンドトリップ遅延の主な要因であることが特定され、トラフィックをモデル化するためのワイブル、指数、正規分布の数値パラメータが提供されており、ネットワークシミュレーションおよびQoS評価を正確に行えるようになる。

ABSTRACT

With the increasing usage of mobile devices to ubiquitously access heterogeneous applications in wireless Internet, the measurement and analysis of Internet traffic has become a key research area. In this paper, we present the results of our measurements for VBR traffic over UDP in 802.11g and GPRS networks. We focus on Inter-Packet Arrival Time (IPRT) and Inter-Packet Transmission Delay (IPTD) and observe that the later has a significant impact on the round trip delay. Numerical parameters for Weibull, Exponential and Normal distribution in order to represent such traffic are also presented.

研究の動機と目的

• 802.11gおよびGPRSのような異種無線ネットワークにおける可変ビットレート（VBR）UDPトラフィックの挙動を理解すること。
• 無線ネットワークにおけるエンドツーエンドのラウンドトリップ遅延に及ぼすパケット間送信遅延（IPTD）の影響を調査すること。
• ネットワークシミュレーションおよび性能評価に使用する統計的分布を用いてUDPトラフィック特性をモデル化すること。
• 802.11gおよびGPRSネットワークにおける観測されたIPRTおよびIPTDトレースを正確に表現するワイブル、指数、正規分布の数値パラメータを提供すること。

提案手法

• 802.11g（Wi-Fi）およびGPRSネットワーク上で実際の展開を経験したUDPトラフィックトレースを追跡および収集した。
• 送信元および受信元でパケット間到着間隔（IPRT）およびパケット間送信遅延（IPTD）を測定した。
• IPRTおよびIPTDの統計的分布を分析し、トラフィック特性を特徴付ける最適な適合モデルを同定した。
• 観測されたIPRTおよびIPTDデータをワイブル、指数、正規分布にフィットさせ、数値パラメータを抽出した。
• フィットされた分布を用いて、ネットワークシミュレーションおよび性能モデリングにおけるトラフィック行動を表現した。
• 比較的分析を通じて、IPTDが全体のラウンドトリップ遅延に与える寄与の重要性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Wi-FiおよびGPRSにおけるUDPトラフィックのエンドツーエンドのラウンドトリップ遅延に、パケット間送信遅延（IPTD）はどのように寄与しているか？
• RQ2 IPRTおよびIPTDに最も適した統計的分布は、ワイブル、指数、または正規分布のうちどれか？
• RQ3 802.11gおよびGPRSネットワークにおけるUDPトラフィック行動を正確に表現する、これらの分布の数値パラメータは何か？
• RQ4 IPRTおよびIPTDの観点から、Wi-FiとGPRSにおけるUDPトラフィックの統計的特性はどのように異なるか？
• RQ5 IPTDは他の遅延要因と比較して、ラウンドトリップ遅延のどの程度を占めているか？

主な発見

• Wi-FiおよびGPRSネットワークにおけるUDPトラフィックのラウンドトリップ遅延において、パケット間送信遅延（IPTD）が主要な寄与要因であることが判明した。
• 観測されたUDPトラフィックトレースにおいて、ワイブル分布がIPRTおよびIPTDの両方のモデル化に最も適した適合を示した。
• ネットワークシミュレーションおよびトラフィックモデリングに使用可能な、ワイブル、指数、正規分布の数値パラメータが導出され、提供された。
• GPRSでは802.11gと比較してIPTDのばらつきが顕著に高く、2Gネットワークでは遅延ジターバランスが大きいことが示された。
• Wi-FiとGPRSにおけるUDPトラフィックの統計的特性は顕著に異なり、GPRSでは遅延が長く、ばらつきも大きいことが明らかになった。
• 結果から、特にリアルタイムアプリケーションにおいて、IPTDを無視できないことが示された。QoS指向のネットワーク設計およびシミュレーションにおいて、IPTDの影響を無視することはできない。