Инд. авторы:	Белов С.Д., Ломакин С.В., Огородников В.А., Пригарин С.М., Родионов А.С., Чубаров Л.Б.
Заглавие:	Анализ и моделирование трафика в высокопроизводительных компьютерных сетях
Библ. ссылка:	Белов С.Д., Ломакин С.В., Огородников В.А., Пригарин С.М., Родионов А.С., Чубаров Л.Б. Анализ и моделирование трафика в высокопроизводительных компьютерных сетях // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. - 2008. - Т.6. - № 2. - С.41-48. - ISSN 1818-7900. - EISSN 2410-0420.
Внешние системы:	РИНЦ: 11480495;
Реферат:	eng: The paper deals with numerical methods to simulate time series of the network traffic on the basis of nonlinear transformations of Gaussian random processes. Fractal dimension of the real and simulated time series was analyzed. It was shown that the proposed methods enable to reproduce one-dimensional distributions, correlations, and fractal dimension of the observed time series. rus: В работе представлены некоторые результаты анализа реального трафика IP-сетей и на его основе предлагается метод численного моделирования соответствующих временных рядов. Метод основан на нелинейных преобразованиях гауссовских случайных процессов. Анализируется фрактальная размерность как исходных, так и моделируемых временных рядов. Показано, что предлагаемый метод позволяет с достаточной точностью воспроизводить одномерные распределения, корреляции и фрактальную размерность временных рядов исследуемого трафика.
Ключевые слова:	nonlinear transformations of Gaussian processes; numerical modeling of time series; Network traffic; фрактальная размерность; нелинейные преобразования гауссовских процессов; численное моделирование временных рядов; статистический анализ; сетевой трафик; fractal dimension;
Издано:	2008
Физ. характеристика:	с.41-48
Цитирование:	1. Rodionov A. S., Choo H., Youn H. Y. Process Simulation Using Randomized Markov Chain and Truncated Marginal Distribution // Supercomputing. 2002. No. 1. P. 69-85. 2. Gallardo J. R., Makrakis D., Orozco-Barbosa L. Fast Simulation of Broadband Telecommunications Networks Carrying Long-Range Dependent Bursty Traffic // Proc. of the 1999 Winter Simulation Conference. N. Y.: Pergamon Press, 1999. P. 374-381. 3. Harmantzis F. C., Hatzinakos D., Lambadaris I. Effective Bandwidths and Tail Probabilities for Gaussian and Stable Self-Similar Traffic // Proc. of the IEEE International Conference on Communications, 11-15 May 2003. Anchorage, USA, 2003. Vol. 3. P. 1515-1520. 4. Self-Similar Network Traffic and Performance Evaluation / Eds. K. Park, W. Willinger. N. Y.: John Wiley and Sons, 2000. 5. Leland W. E., Taqqu M. S., Willinger W., Wilson D. V. On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic (Extended Version) // IEEE/ACM Transactions of Networking. 1994. Vol. 2 (1). P. 1-15. 6. Городецкий А. Я., Заборовский В. С. Информатика. Фрактальные процессы в компьютерных сетях. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. 7. Шокин Ю. И., Никульцев В. С., Стубарев В. М., Шабальников И. В., Белов С. Д. Изучение связности потоков данных между сетевыми абонентами в целях обеспечения безопасности корпоративной СПД СО РАН // Вычислительные технологии. 2008. Т. 13, спец. вып. 2. С. 100-107. 8. Михайлов Г. А., Войтишек А. В. Численное статистическое моделирование. Методы Монте-Карло. М.: Изд. центр «Академия», 2006. 368 с. 9. Ogorodnikov V. A., Prigarin S. M. Numerical Modelling of Random Processes and Fields: Algorithms and Applications. VSP, Utrecht, 1996. 240 p. 10. Пригарин С. М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 2005. 259 с. 11. Пригарин С. М., Маршак А. Л. Численное моделирование векторных полубинарных однородных случайных полей и имитация разорванной облачности // Сибирский журнал вычислительной математики. 2008. Т. 11, № 3. С. 347-356. 12. Михайлов Г. А. Приближенные модели случайных процессов и полей // Журн. вычисл. математики и мат. физики. 1983. Т. 23, № 3. С. 558-566. 13. Prigarin S.M. Spectral Models of Random Fields in Monte Carlo Methods. VSP, Utrecht, 2001. 198 p. 14. Пригарин С. М., Хан К., Винклер Г. Сравнительный анализ двух численных методов для оценки хаусдорфовой размерности дробного броуновского движения // Сибирский журнал вычислительной математики. 2008. Т. 11, № 2. С. 202-218.