(57)【要約】      （修正有）【課題】ポアソンプロセス等の従来型トラヒックモデリングの見直しのために、ネットワークトラフィックに存在するいくつかの時間スケールに渡って無視できない相関関係の評価を行う方法を提供する。【解決手段】電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置及び方法が開示される。データユニットの一以上の自己相似ストリームは、ハーストパラメータ等、このストリームに関する選択されたパラメータの値に従って生成してもよい。値は、事前に計算し、メモリ内のテーブルに格納してもよい。ストリームを生成するために、トラフィック分布は、パラメータの値に基づき、テーブルから値を取り出すことを通して、生成される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法であって、
前記自己相似トラフィックに関する分布シーケンスのテーブルを準備する工程と、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を与える工程と、
少なくとも一つの前記ストリームを選択する工程と、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームのために自己相似トラフィック分布を生成する工程と、
を備え、
前記自己相似トラフィック分布は、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてテーブルから取り出される分布シーケンスに基づいている。
【請求項２】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項５】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項６】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項７】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項８】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項９】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１０】
前記形状パラメータの値が固定され、前記分布シーケンスの最小値が固定される、請求項９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１１】
前記テーブルが前記均一に分布する確率変数の値の対数を備える、請求項１０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１２】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１３】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１４】
前記ハーストパラメータに関連して前記テーブルから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項１３に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１５】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成する工程をさらに備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１６】
前記生成された自己相似トラフィックのストリームを電気通信ネットワークの一部に適用する工程をさらに備える、請求項１５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１７】
前記適用された自己相似トラフィックのストリームに基づいて電気通信ネットワークの一部の動きをシミュレートする工程をさらに備える、請求項１６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１８】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を与える工程と、
少なくとも一つの前記ストリームを選択する工程と、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームのために自己相似トラフィック分布を生成する工程と、
を備え、
前記自己相似トラフィック分布が、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてメモリから取り出される分布シーケンスに基づいており、
前記メモリが前記ハーストパラメータの値の範囲と相関する自己相似トラフィックについて分布シーケンスを格納している。
【請求項１９】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２０】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２１】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２２】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項２１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２３】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２４】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項２３に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２５】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項２４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２６】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２７】
前記形状パラメータの値が固定され、前記分布シーケンスの最小値が固定される、請求項２６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２８】
前記メモリが前記均一に分布する確率変数の値の対数を格納する、請求項２７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２９】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３０】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３１】
前記ハーストパラメータに関連して前記メモリから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項３０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３２】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成する工程をさらに備える、請求項１８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３３】
前記生成された自己相似トラフィックのストリームを電気通信ネットワークの一部に適用する工程をさらに備える、請求項３２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３４】
前記適用された自己相似トラフィックのストリームに基づいて電気通信ネットワークの一部の動きをシミュレートする工程をさらに備える、請求項３３に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３５】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を準備する工程と、
少なくとも一つの前記ストリームを選択する工程と、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて自己相似トラフィック分布を生成する工程と、
を備え、さらに、
前記自己相似トラフィック分布が、形状パラメータと、それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される分布シーケンスに基づき、
前記形状パラメータが固定値を有し、
前記分布シーケンスについて最小値が固定されており、
前記分布シーケンスが前記均一に分布する確率変数の値の対数から得られる。
【請求項３６】
前記均一に分布する確率変数の値の対数をメモリに事前に格納する工程と、
生成する工程において、前記対数をメモリから取得する工程と、
をさらに備える、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３７】
前記分布シーケンスをメモリに事前に格納する工程と、
前記生成する工程において、前記分布シーケンスをメモリから取得する工程と、をさらに備える請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３８】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３９】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４０】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４１】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項４０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４２】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４３】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項４２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４４】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項４３記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４５】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４６】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４７】
前記ハーストパラメータに関連して前記メモリから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項４６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４８】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成する工程をさらに備える、請求項３５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４９】
前記生成された自己相似トラフィックのストリームを電気通信ネットワークの一部に適用する工程をさらに備える、請求項４８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項５０】
前記適用された自己相似トラフィックのストリームに基づいて電気通信ネットワークの一部の動きをシミュレートする工程をさらに備える、請求項４９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項５１】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信するバッファと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択するために前記バッファと結合するアービトレータと、
自己相似トラフィックについて分布シーケンスのテーブルを格納するメモリと、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき選択されたストリームについて、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてテーブルから取り出された分布シーケンスに基づく自己相似トラフィック分布を生成するための、前記メモリに結合する分布カリキュレータと、
前記選択されたストリームについてデータユニットの伝送をスケジュールするために前記分布カリキュレータに結合するスケジューラと
を備える。
【請求項５２】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項５３】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項５４】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項５５】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項５４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項５６】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項５７】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項５６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項５８】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項５７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項５９】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６０】
前記形状パラメータの値が固定され、前記分布シーケンスの最小値が固定される、請求項５９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６１】
前記テーブルが前記均一に分布する確率変数の値の対数を備える、請求項６０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６２】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６３】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６４】
前記ハーストパラメータに関連して前記テーブルから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項６３に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６５】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成するブラスタユニットをさらに備える、請求項５１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６６】
前記ブラスタユニットがスケジューラを含む、請求項６５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６７】
前記生成された自己相似トラフィックのストリームを電気通信ネットワークの一部に適用するための発信エンジンをさらに備える、請求項６５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項６８】
請求項５１に記載の装置を備えるネットワークカード。
【請求項６９】
請求項５１に記載の装置を備えるトラフィックジェネレータ。
【請求項７０】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信するバッファと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択するためにバッファと結合するアービトレータと、
ハーストパラメータの値の範囲と相関する自己相似トラフィックについて分布シーケンスを格納するメモリと、
前記選択されたストリームについて自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてメモリから取り出された分布シーケンスに基づく自己相似トラフィック分布を生成するための、前記メモリに結合する分布カリキュレータと、
前記選択されたストリームについてデータユニットの伝送をスケジュールするために分布カリキュレータに結合するスケジューラと、
を備える。
【請求項７１】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７２】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７３】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７４】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７５】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７６】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項７５に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７７】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項７６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７８】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項７９】
前記形状パラメータの値が固定され、前記分布シーケンスの最小値が固定される、請求項７８に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８０】
前記メモリが前記均一に分布する確率変数の値の対数を格納する、請求項７９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８１】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８２】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８３】
前記ハーストパラメータに関連して前記メモリから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項８２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８４】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成するブラスタユニットをさらに備える、請求項７０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８５】
前記ブラスタユニットがスケジューラを含む、請求項８４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８６】
前記生成された自己相似トラフィックのストリームを電気通信ネットワークの一部に適用するための発信エンジンをさらに備える、請求項８４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項８７】
請求項７０に記載の装置を備えるネットワークカード。
【請求項８８】
請求項７０に記載の装置を備えるトラフィックジェネレータ。
【請求項８９】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信するバッファと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択するためにバッファと結合するアービトレータと、
ハーストパラメータの値の範囲と相関する自己相似トラフィックについて分布シーケンスを格納するメモリと、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて自己相似トラフィック分布を生成するための、前記メモリに結合する分布カリキュレータと、
前記選択されたストリームについてデータユニットの伝送をスケジュールするために前記分布カリキュレータに結合するスケジューラと、
を備え、
前記自己相似トラフィック分布が、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される前記分布シーケンスに基づき、
前記形状パラメータが固定値を有し、
前記分布シーケンスについて最小値が固定されており、
前記分布シーケンスが前記均一に分布する確率変数の値の対数から得られる。
【請求項９０】
前記メモリが前記均一に分布する確率変数の値の対数を格納し、前記分布カリキュレータが前記対数を前記メモリから取得する請求項８９に記載の装置。
【請求項９１】
前記メモリが前記分布シーケンスを格納し、前記分布カリキュレータが前記分布シーケンスを前記メモリから取得する請求項８９に記載の装置。
【請求項９２】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項８９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項９３】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項８９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項９４】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項８９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項９５】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項９４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項９６】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項８９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項９７】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項９６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項９８】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項９７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項９９】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項８９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項１００】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項８９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項１０１】
前記ハーストパラメータに関連して前記メモリから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項１００に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項１０２】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成するブラスタユニットをさらに備える、請求項８９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項１０３】
前記ブラスタユニットがスケジューラを含む、請求項１０２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項１０４】
前記生成された自己相似トラフィックのストリームを電気通信ネットワークの一部に適用するための発信エンジンをさらに備える、請求項１０２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項１０５】
請求項８９に記載の装置を備えるネットワークカード。
【請求項１０６】
請求項８９に記載の装置を備えるトラフィックジェネレータ。
【請求項１０７】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣するために内蔵されるコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータ可読プログラムコードはプロセッサに、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信させることと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択させることと、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて自己相似トラフィック分布を生成させることと、
を実行させ、
前記自己相似トラフィック分布が前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてテーブルから取り出された分布シーケンスに基づいており、
前記テーブルが前記自己相似トラフィックについて前記分布シーケンスを格納している。
【請求項１０８】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項１０７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１０９】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項１０７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１０】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項１０７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１１】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項１１０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１２】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項１０７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１３】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項１１２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１４】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項１１３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１５】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項１０７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１６】
前記形状パラメータの値が固定され、前記分布シーケンスの最小値が固定される、請求項１１５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１７】
前記テーブルが前記均一に分布する確率変数の値の対数を備える、請求項１１６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１８】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１０７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１１９】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項１０７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２０】
前記ハーストパラメータに関連して前記テーブルから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値をプロセッサに使用させる前記コンピュータ可読プログラムコードである、請求項１１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２１】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣するために内蔵されるコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータ可読プログラムコードはプロセッサに、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信させることと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択させることと、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて自己相似トラフィック分布を生成させることと、
を実行させ、
前記自己相似トラフィック分布が前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてメモリから取り出された分布シーケンスに基づいており、
前記メモリが前記ハーストパラメータの値の範囲と相関する自己相似トラフィックについて分布シーケンスを格納する。
【請求項１２２】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２３】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２４】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２５】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２６】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２７】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項１２６に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２８】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項１２７に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１２９】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３０】
前記形状パラメータの値が固定され、前記分布シーケンスの最小値が固定される、請求項１２９に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３１】
前記メモリが前記均一に分布する確率変数の値の対数を格納する、請求項１３０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３２】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３３】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項１２１に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３４】
前記ハーストパラメータに関連して前記メモリから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項１３３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３５】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣するために内蔵されるコンピュータ可読プログラムコードを有するコンピュータ使用可能媒体を備えるコンピュータプログラム製品であって、
前記コンピュータ可読プログラムコードはプロセッサに、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信させることと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択させることと、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて自己相似トラフィック分布を生成させることと、
を実行させ、
前記自己相似トラフィック分布が、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される分布シーケンスに基づき、
前記形状パラメータが固定値を有し、
前記分布シーケンスについて最小値が固定されており、
前記分布シーケンスが前記均一に分布する確率変数の値の対数から得られる。
【請求項１３６】
前記均一に分布する確率変数の値の対数をメモリに事前に格納する工程と、
生成する工程において、前記対数を前記メモリから取得する工程と、
をさらに備える、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３７】
前記分布シーケンスをメモリに事前に格納する工程と、
生成する工程において、前記分布シーケンスを前記メモリから取得する工程と、
をさらに備える、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３８】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１３９】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４０】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４１】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項１４０に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４２】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４３】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項１４２に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４４】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項１４３に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４５】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４６】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項１３５に記載のコンピュータプログラム製品。
【請求項１４７】
前記ハーストパラメータに関連して前記メモリから前記分布シーケンスを取り出すために、前記平均到達時間及び前記フラクタルオンセット時間の値が使用される、請求項１４６に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワーク分析及びネットワークテストのためのトラフィック生成に関する。
【背景技術】
【０００２】
高速イーサネットと、ＡＴＭと、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）のＩ／Ｏトラフィックと、信号送信と、ＷＷＷと、マルチメディアと、ビデオトラフィックとに関する最近の多数の研究では、通常のネットワークトラフィックにおける可変性には、いくつかの時間スケールに渡って無視できない相関関係が関与することが実証されている。こうした評価は、ポアソンプロセスやその他の短期依存性（ＳＲＤ）プロセスに基づく、従来型のデータトラフィックモデリングの課題となる。
【０００３】
パケット交換ネットワークのトラフィックにおいて最も目を引く特徴の一つは、事実上あらゆる時間スケールで持続する、非常に大きなバースト性である。こうした長期依存性（ＬＲＤ）は、自己相似又はフラクタル的挙動を通じて現れる。「自己相似性」とは、一つの時間スケールで測定されたトラフィックのセグメントが、異なる時間スケールにおけるトラフィックにて適切にスケールされたバージョンと似ていることを意味する。
【０００４】
多くのネットワークの研究では、ネットワークトラフィックのフラクタル特性の分析と合成との両方に関して、自己相似性を考慮してきた。通信業界（例えば、ＡＴ＆Ｔ、Ｎｏｒｔｅｌ、Ｅｒｉｃｓｓｏｎ）では、この分野の研究グループを支援しており、さらに最近では、一部の企業は、ネットワーク機器を測定及びテストするため、同様にシステム設計中に適切にスケールするために、自己相似トラフィック生成装置の開発を開始させている。
【０００５】
フラクタル現象は、自然界及び人工のシナリオの両方において一般的であり、これには、自然の地形、海の波、地震の分布、株式市場の変動、及びパケットネットワークのトラフィックが含まれる。本明細書での使用において、フラクタルと自己相似性の振舞いとは、同意語とみなされる。
【０００６】
フローサイズ（又は長さ）におけるヘビーテイル（heavy tail）は、自己相似性を生成できることが証明されている。ヘビーテイル分布は、そのテイルがべき乗法則(power law)により減衰するものであり（指数関数よりも遙かに遅い減衰）、極めて大きな観測に関しても、無視できない可能性を示す。これらは、非常にゆっくりと消滅する強固な時間依存性構造による、長期記憶プロセスを表している。確率変数の「ヘビーテイル性」は、いくつかの大きな観測と混合した無数の小さな観測の組み合わせの証拠を提供するものであり、これにおいて、データセットの標本平均及び標本分散に寄与するものの殆どは、いくつかの大きな観測に由来する。
【０００７】
この分野における重要な研究は、Leland、Taqqu、Willinger、及びWilsonによって行われた。例えば、W. E. Leland, M. S. Taqqu, W. Willinger, and D. V. Wilson, “A Bibliographical Guide to Self-Similar Traffic and Performance Modeling for Modern High-Speed Networks (現代の高速ネットワークの自己相似トラフィック及び性能モデリングに関する書誌案内),” in Stochastic Networks, F. P. Kelly, S. Zachary, and I. Zieldins (eds.), Oxford University Press, pp. 339-366, 1996、W. E. Leland, M. S. Taqqu, W. Willinger, and D. V. Wilson, “On the self-similar nature of Ethernet traffic(イーサネットトラフィックの自己相似的性質について),” IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 2, pp. 1-14, Feb. 1994を参照されたい。他にこの分野でなされた重要な研究として、Ryuによるものがある。例えば、B. K. Ryu, “Fractal Network Traffic: From Understanding to Implications (フラクタルネットワークトラフィック：理解からその意味するものへ),” Ph.D. Thesis, Columbia University, NY, 1996を参照。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本明細書において図示される実施形態及び例は、本発明の装置及び方法に対する制限ではなく、見本として考えるべきである。
【０００９】
多数のＯＮ／ＯＦＦソース（「パケットトレイン」としても知られる）と高い可変性及び無限の分散との重ね合わせは、集合的な自己相似性シーケンス（ネットワークトラフィック）を発生させる。そのため、ヘビーテイル分布を伴うＯＮ／ＯＦＦソースを製造及び集約することは、自己相似トラフィックの生成に関して実現可能なアプローチである。本発明は、一つの観点において、自己相似シーケンスを生成するために集合的ヘビーテイル分布の能力を使用する。本発明の一態様によれば、トラフィック分布は、ＯＮ期間、ＯＦＦ期間、又は両方において、ヘビーテイルとなるように設定される。
【００１０】
独立して同一の分布に従う（i.i.d）ヘビーテイルＯＮ／ＯＦＦソースのいくつかを多重化することで、自己相似トラフィックを生成できる。各ＯＮ状態は、パケットトレインが伝送されている期間に対応し、各ＯＦＦ状態は、パケットトレイン間の静止期間に対応する。ここで図５を参照すると、この基本構造を表す単純な状態マシンが図示されている。状態５１０では、パケットトレインが送信される。状態５２０では、トレイン間に静止期間が存在する。図６は、概略的なトラフィックのプロットを図示しており、これにはデータが送信されているＯＮ期間のシーケンスが伴い、その間のＯＦＦ期間の静止が、これに続いている。
【００１１】
トラフィック生成のためのＯＮ／ＯＦＦヘビーテイル分布は、様々な形で応用してもよい。本発明の一態様によれば、自己相似である自然数の連続が生成されるが、これにおいて、こうした整数の意味は、生成の観点からすると無関係である。この整数は、パケットの数、単位時間（又は指定された時間的区切り）当たりのバイト数、或いは他のあらゆるものに対応することがある。自己相似シーケンスの使用は、帰納的に決定されるべきものである。
【００１２】
自己相似シーケンスを生成するための、いくつかの可能なアプローチについては、数多くの文献が存在する。ここでは、その一部に関連する態様について説明する。第１のアプローチでは、同じチャネルで競合するＴＣＰフローの集合を利用する。第２のアプローチでは、いくつかのパレート分布している疑似乱数ジェネレータを一つの多重化出力に集合させて使用する。第３のアプローチでは、切断パレート分布を使用する。それぞれ又は組み合わせを利用して、自己相似シーケンスを生成してもよい。
【００１３】
［競合ＴＣＰフロー：カオスの制御］
ＴＣＰフローは、ヘビーテイル分布を伴うＯＮ／ＯＦＦソースとしてモデル化できるため、競合ＴＣＰフローは、トラフィックの望ましいスケール構造を生成するのに使用することができる。同じチャネルでの競合ＴＣＰフローを収集したものを集合させることで、ＴＣＰのカオス的メカニズムは、大きな時間スケールでのスケール動作を生成することができる。
【００１４】
ＴＣＰの輻輳ウィンドウサイズは、同じリンクに関して競合する「貪欲な」ＴＣＰフローの動力学を特徴付ける多数の態様の一つである。リンクレート、バッファサイズ、及び遅延等のいくつかのパラメータに依存して、フローの個別の動作は、集合的性能と同様に、変更される。
【００１５】
人工的にリンクにおける輻輳を増加させること又はドロップレートを増大させることによって、タイムアウトメカニズムが作動し、パケットトレイン間の静止期間が増加するため、ＯＦＦ期間は、より一層ヘビーテイル化する。最も密度の高いテイルは、結果として生じるシーケンスがどのくらい自己相似となるかを支配するものであり、そのため、ＯＦＦ期間を十分に増加させることで、自己相似性Ｈの度合いを制御することができる。但し、リンクレート、バッファサイズ、及び遅延の全ての構成が、自己相似時系列を生成するとは限らず、一部のケースでは、初期状態に対する高い感度が存在する。バッファサイズ／遅延の比率が、システムの性能を最も直接的に制御するものになることが報告されている。より大きな損失率は、生成されたトラフィックにおいて、より長い時間スケールの依存性を形成する傾向にある。さらに、実際に「本物」のＴＣＰマイクロフローは、インターネット上のＴＣＰ接続として、本物のパケットネットワークにおいて測定するとき、長期依存性を示すことが実証されている。
【００１６】
リンク内で輻輳を人工的に増加させることで、自己相似ＴＣＰトラフィック自体を生成することがある。しかしながら、ＴＣＰのエンドツーエンドフロー制御及び輻輳回避メカニズムの特性を活用することで、自己相似シーケンスを作成することもできることがある。こうした値のシーケンスは、単純に、リンクを「通過した」パケット（又はバイト等）のカウントである。
【００１７】
特定のタイプのＴＣＰ又はその他の種類のトラフィックを生成するために、トラフィック分布を使用して、ストリームを変調することがある。フラクタル動作を生成するのに必要な競合ＴＣＰフローの最小数は、特定の損失率及びその他の条件下において、互いに対話する二つの完全なＴＣＰスタックを使用して実施できることがある。ＴＣＰスタックのペアは、一つの自己相似シーケンスを形成するのに使用することがある。
【００１８】
この説明が依存する参考文献には以下が含まれる。
【００１９】
L. Guo, M. Crovella, I. Matta “How does TCP generate Pseudo-self-similarity? (ＴＣＰはどのように疑似自己相似性を生成するか？),” in Proceedings of the International Workshop on Modeling, Analysis and Simulation of Computer and Telecommunications Systems - MASCOTS '01, Cincinnati, Ohio, August 2001、Veres and Boda, “The Chaotic Behavior of TCP Congestion Control(ＴＣＰ輻輳制御のカオス的挙動),” Proceedings of IEEE INFOCOM, Tel-Aviv, March 2000、B. Sikdar and K. S. Vastola, “On the Contribution of TCP to the Self-Similarity of Network Traffic(ネットワークトラフィックの自己相似性に対するＴＣＰの寄与について),” lecture notes in computer science, Proceedings of IWDC, vol. 2170, pp. 596-613, 2001、及びB. Sikdar and K. S. Vastola, “The Effect of TCP on the Self-Similarity of Network Traffic(ネットワークトラフィックの自己相似性に対するＴＣＰの影響),” Proceeding of 35th Conference on Information Sciences and Systems, Baltimore, MD, March 2001。
【００２０】
［パレート集合］
パレート集合のアプローチでは、独立して同一の分布に従う（i.i.d）ヘビーテイルＯＮ／ＯＦＦソースのいくつかを多重化することで、自己相似トラフィックを生成できる。
【００２１】
最も単純なヘビーテイル分布は、パレート分布であり、これに関して確率変数Ｘは、確率塊関数（ｐｍｆ）
2004304811.tif 000003
を有し、α、ｂ＞０及びｘ＞ｂであり、ここでαは形状パラメータ又はテイル指数であり、ｂはＸの最小可能値である。対応する累積分布関数（ｃｄｆ）は、以下となる。
【００２２】
2004304811.tif 000004
ＯＮ／ＯＦＦパレートエンジンの収集を、それぞれ独立した疑似乱数ジェネレータ（ＰＲＮＧ）に基づいて、使用することがある。全てのパレート分布シーケンスは、
2004304811.tif 000005
として実施することが可能であり、ここでＵは、均等に分布する確率変数である。
【００２３】
自己相似トラフィック１≦α≦２に関して、αの値が低ければ、Ｘが非常に大きな値になる確率は高くなる。なお、α>２では、Ｘは無限大分散を有し、α≦１では、Ｘは無限大平均を有する。
【００２４】
形状パラメータαと自己相似性の度合いとの間の関係は、ハーストパラメータＨにより与えられ、以下のようになる。
【００２５】
2004304811.tif 000006
【００２６】
この説明が依存する参考文献には以下が含まれる。W. Willinger, M. S. Taqqu, R. Sherman, and D. Wilson, “Self-Similarity Through High-Variability: Statistical Analysis of Ethernet LAN Traffic at the Source Level (高可変性を通した自己相似性：ソースレベルでのイーサネットＬＡＮの統計分析),” proceedings of the ACM SIGCOMM ‘95, pp 100-113, Cambridge MA, August 1995、W. Willinger, M. S. Taqqu, R. Sherman, and D. Wilson, “Self-Similarity Through High-Variability: Statistical Analysis of Ethernet LAN Traffic at the Source Level (高可変性を通じた自己相似性：ソースレベルでのイーサネットＬＡＮの統計分析),” IEEE/ACM Trans on Networking 5:71-86, 1997、L. G. Samuel, J. M. Pitts, R. J. Mondragon, “Fast Self-Similar Traffic Generation(高速自己相似トラフィック生成),” Proceedings of the Fourteenth UK Teletraffic Symposium on Performance Engineering in Information Systems, Manchester UK, March 1997, pp 8/1-8/4、G. Kramer, B. Mukherjee, and G. Pesavento, “Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time (IPACT): A Dynamic Bandwidth Distribution Scheme in an Optical Access Network (適応サイクル時間によるインタリーブポーリング（ＩＰＡＣＴ）：光アクセスネットワーク
における動的帯域幅分布方式),” Photonic Network Communications, Volume 4 (1), Jan. 2002. Pages 89-107、M. E. Crovella and L. Lipsky, “Long-Lasting Transient Conditions in Simulations with Heavy-Tailed Workloads (ヘビーテイル作業負荷によるシミュレーションでの長期継続遷移条件),” Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference (WSC-97), December 1997、及びJ. Wallerich, “Self-Similarity and Heavy Tailed Distributions, Design and Implementation of a WWW Workload Generator for the NS-2 Network Simulator (ＮＳ−２ネットワークシミュレータのＷＷＷワークロードジェネレータの自己相似性及びヘビーテイル分布、設計、及び実施)” (Chapter 2.2), NSWEB。
【００２７】
［切断値パレート分布］
本発明の一態様によれば、全てのパレートＯＮ／ＯＦＦソースｉに関するＯＦＦ期間の最小長を選択することで、切断値パレート分布を生成することができる。これは、一定のパケットサイズｋと、各ソースに関する一定の負荷Ｌｉと、ＯＮ期間及びＯＦＦ期間それぞれに関する形状パラメータ（テイル指数としても知られる）αＯＮ及びαＯＦＦとを仮定することで達成されることがある。なお、ＯＮ期間の最小長は、１パケット、ＭＯＮ＝１である。ソースｉに関するＯＦＦピリオドの最小長の持続期間は、
2004304811.tif 000007
であり、これはTON=(αON-1)/αON及びTOFF=(αOFF-1)/αOFFを意味し、ここでＳは、均一のＰＲＮＧが生成可能な最小の非ゼロ値である。
【００２８】
コンピュータ等の有限精度のシステムを使用して、ＭＯＦＦを上回る最小ＯＦＦ時間により疑似パレート分布を生成するときには、ポイント密度が、スケールの下端に向かってより高くなるであろう。ウィンドウサイズに関係なく、分布の末端に向かって、非ゼロ確率の二ポイント間の距離が任意に選ばれたウィンドウサイズを上回る領域が、常に存在することになる。望ましくない結果としては、サンプルの総数が漸近的に無限となる傾向があるときであっても、一部のウィンドウがサンプルを含まないことである。これによりＯＮ及びＯＦＦ期間の平均サイズには誤差が持ち込まれるが、これは実施の個別的な性質と、理論上のパレート分布の連続的な性質とによるものである。
【００２９】
発見的な解決方法では、補正係数Ｃを用いて、以下を導く。
【００３０】
2004304811.tif 000008
ＯＮ及びＯＦＦ期間の長さは、αＯＮ及びαＯＦＦパラメータを調整することで調節できることがある。通常は、非常に大きなＯＦＦ期間は、同等の大きさのＯＮ期間の確率よりも高いため、おそらく、実際のトラフィックでは、αＯＮ＞αＯＦＦとなる。
【００３１】
発見的な補正係数をＣ＝（１．１９・α−１．１６６）−０．０２７とすると、αＯＮ＝αＯＦＦが選ばれた場合、ＭＯＦＦに関する式は大幅に簡略化され、次のようになる。
【００３２】
2004304811.tif 000009
（１／α）及び（ｌｏｇ２ｂ）は定数であるため、必要なテーブル探索操作の計算は、（ｌｏｇ２Ｕ）に関するもののみである。
【００３３】
この説明が依存する参考文献には、G. Kramer, “On Generating Self-Similar Traffic Using Pseudo-Pareto Distribution (疑似パレート分布を使用した自己相似トラフィックの生成について),” Tutorial, U.C. Davisが含まれる。
【００３４】
Ｘｐａｒｅｔｏの計算の一部として２＾（-(1/α)log2U）を実行するための指数関数（基数２）の実施は、整数の指数に関しては非常に単純である。同じ単純な方法は、僅かな修正により、浮動小数点指数に関して使用できる。基数２を選択することで、２ｊの計算は、ｊ番目の位置に置かれた（バイナリ）ビットを単純に「１に設定」する動作となる（重みが増す順序で、右手側のｊ＝０で開始する）。
【００３５】
このアプローチは、例えば、指数のバイナリ表現におけるポイントを含め、ビットがそれに応じて１に設定されるように調整することで、浮動小数点指数に応用できる。
【００３６】
疑似乱数は、均一に分布するＰＲＮＧにより最初に生成されることがあり、次に、テーブルにおいて実施される上記式を用いて、パレートとしての形にすることがある。潜在的に異なる数のテーブルへの入力（均一値）の数を下回るテーブルでの分解能を有することは、一部が同じ出力値にマップされてしまう結果を意味することになる。そのため、自己相似の最大長によって与えられる分解能と、望ましい粒度とを有する必要がある。
【００３７】
厳密には、ＯＮ及びＯＦＦ期間の両方に関するヘビーテイル分布を生成する必要はない。一つのヘビーテイル分布を生成することで十分となる場合があり、他は、別の分布を有することができる。例えば、一つのタイプの期間（ＯＮ又はＯＦＦ）に関しては（いくつかの境界間の）ランダム時間を使用してよいし、他はパレート分布にしてもよい。
【００３８】
［システムの説明］
図１を参照すると、本発明による環境のブロック図が図示されている。この環境は、トラフィックジェネレータ１００と、ネットワーク１４０と、複数のネットワークデバイス１５０とを含む。
【００３９】
トラフィックジェネレータ１００は、ネットワークテストデバイス、パフォーマンスアナライザ、適合性検証システム、ネットワークアナライザ、ネットワーク管理システム、又はプログラムされた多目的コンピュータ（ＰＣ等）であってもよい。トラフィックジェネレータ１００は、一枚以上のネットワークカード１２０とバックプレーン１１０とを含むことがあってもよい。トラフィックジェネレータ１００は、図１に示すように、カードラックの形態にしてもよいし、或いは、統合ユニットにしてもよい。代わりに、トラフィックジェネレータは、トラフィック生成を行うために協調する多数の個別ユニットを備えていてもよい。トラフィックジェネレータ１００とネットワークカード１２０とは、１０ギガビットイーサネット及びファイバチャネル規格といった一以上の広く知られた規格又はプロトコルをサポートすることがあってもよいし、同様に、独自のプロトコルをサポートすることがあってもよい。
【００４０】
ネットワークカード１２０は、一以上のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、プロセッサ、及びその他の種類のデバイスを含むことができる。加えて、ネットワークカード１２０は、ソフトウェアとファームウェアとを含むことがあってもよい。ネットワークカードという用語は、ラインカードと、試験カードと、分析カードと、ネットワークラインカードと、ロードモジュールと、インタフェースカードと、ネットワークインタフェースカードと、データインタフェースカードと、パケットエンジンカードと、サービスカードと、スマートカードと、スイッチカードと、リレーアクセスカードと、その他とを含む。各ネットワークカード１２０は、一以上のネットワークポートを提供することがある。ネットワークカード１２０のポートは、ワイヤ、光ファイバ、ワイヤレス、又はその他の形で、ネットワークに接続することがある。各ネットワークカード１２０は、単一の通信プロトコルをサポートしてもよいし、多数の関連プロトコルをサポートしてもよいし、又は多数の無関係のプロトコルをサポートしてもよい。ネットワークカード１２０は、トラフィックジェネレータ１００に恒久的に設置されてもよいし、又は現場で交換可能であってもよい。各ネットワークカード１２０は、一以上のポートを提供することがある。
【００４１】
バックプレーン１１０は、ネットワークカード１２０のバス又は通信媒体としての役割を果たすことがある。バックプレーン１１０は、ネットワークカード１２０に電力を供給することもある。
【００４２】
ネットワークデバイス１５０は、ネットワーク１４０を通じた通信が可能なデバイスであればどのようなものであってもよい。ネットワークデバイス１５０は、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、サーバ、ポータブルコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、コンピューティングタブレット、及びその他のような計算デバイス、プリンタ、スキャナ、ファクシミリ機、及びその他のような周辺デバイス、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）及びストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）デバイスのようなディスクドライブを含むネットワーク対応ストレージデバイス、ルータ、リレー、ハブ、スイッチ、ブリッジ、及びマルチプレクサのようなネットワーキングデバイスであってもよい。加えて、ネットワークデバイス１５０は、冷蔵庫、洗濯機、及びその他のような電気機器に加え、家庭用又は商業用のＨＶＡＣシステム、警報システム、及びネットワーク上での通信が可能な他の任意のデバイス又はシステムを含むことがある。
【００４３】
ネットワーク１４０は、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ＳＡＮ、有線、無線、又はこれらの組み合わせを含んでもよいし、インターネットを含み又はインターネットであってもよい。ネットワーク１４０上の通信は様々な形態を取ることがあり、フレーム、セル、データグラム、パケット、又はその他の情報単位を含み、ここではその全てがデータユニットと呼ばれる。トラフィックジェネレータ１００及びネットワークデバイス１５０は、同時に、互いに通信することがあり、トラフィックジェネレータ１００と一定のネットワークデバイス１５０との間には、複数の論理通信が存在することがある。ネットワーク自体は、移動するデータに多数の物理及び論理パスを提供する多数のノードを備えることがある。
【００４４】
特定のデータユニットタイプと特定の速度とを有し、ネットワーク上の単一のソースから発生するデータユニットの流れは、ここでは「ストリーム」と呼ばれる。ソースは、多数の発信及び着信ストリームを同時に並行的にサポートすることがあり、例えば、多数のデータユニットタイプ又は速度に対応する。ソースは、例えば、ネットワークインタフェース上のポートであってもよい。「同時に」とは、「正確に同じ時間に」を意味する。「並行的に」は、「同じ時間内に」を意味する。単一のストリームは、一以上の並行「セッション」を表すことがある。「セッション」とは、一以上のデータユニットのシーケンスを備える、固定された単一のソースと固定された単一の送信先との間での継続的な接続である。ストリーム内のセッションは、インタリーブを通して、そのストリームのデータ速度を共有する。インタリーブは、表現するセッション間で平衡にすること、不平衡にすること、及び分散させることがある。同じストリームによって表現される二以上のセッションでは、ソースからのデータユニットを、同時にではなく、並行的に伝送することがある。
【００４５】
セッションは二つの固定された終点間でデータユニットを伝達するが、このセッションは、ネットワーク１４０内の多数のパスを含むことがある。ネットワーク１４０内においては、高いデータ転送速度、優れたエラー制御、優れたネットワーク稼働率、低いコスト、又はその他を可能にするために、セッションは、分解し、再構築してもよい。このセッションは、一以上の中継デバイス間に、一以上の中継パス、チャネル、又はルートを含むことがあってもよい。この多数の中継パス、チャネル、又はルートは、ネットワーク１４０内で、互いに対して並列又は直列、あるいはその両方によって構成することがあってもよい。
【００４６】
次に図２を参照すると、本発明の一態様による装置のブロック図が図示されている。この装置は、トラフィックジェネレータ１００（図１）、ネットワークカード１２０（図１）、或いはポートのようなトラフィックジェネレータ１００（図１）又はネットワークカード１２０（図１）の一以上の構成要素であってもよい。この装置は、制御ユニット２１０と、ブラスタユニット２４０と、受信エンジン２２０と、フロントエンド／発信エンジン２５０と、バス２３０と、通信パス２６０、２６５とを含む。
【００４７】
バス２３０は、制御ユニット２１０と、受信エンジン２２０と、ブラスタユニット２４０と、フロントエンド／発信エンジン２５０と、バックプレーン１１０との間に通信パスを提供する。バス２３０は、制御及びステータス情報の他、データを通信するために使用することがある。通信パス２６０、２６５は、データの他、制御及びステータス情報を通信するために使用することがある。
【００４８】
制御ユニット２１０は、ポートプロセッサ２１２と、ＤＭＡエンジン２１４と、ポートメモリ２１６とを含む。制御ユニット２１０は、ＰＲＮＧを提供することがある。
【００４９】
ポートプロセッサ２１２は、マイクロプロセッサ又はその他のプログラマブルプロセッサであってもよい。装置の外部から、ポートプロセッサ２１２は、その装置が生成することになるトラフィックのパターン等の制御命令を受信する。この制御命令は、ネットワークデバイスから、着信ストリーム２２２上で受信することがある。代わりに、制御命令は、例えばバックプレーン１１０を経由し、バス２３０を介して装置に直接提供することがあってもよい。ポートプロセッサ２１２は、装置の外部制御用にアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を有していてもよい。ユーザは、ホスト上のソフトウェアプログラムを使用して、ポートプロセッサ２１２へ送信される制御命令を作成するコマンドを入力することがある。制御ユニット２１０は、制御命令のポートメモリ２１６への格納を、その実行前、実行後、及び実行中に行ってもよい。
【００５０】
ＤＭＡエンジン２１４は、要求メモリアクセスを提供するインタフェースと制御ロジックとを備える。ＤＭＡエンジン２１４は、ポートプロセッサ２１２と、ポートメモリ２１６と、受信エンジン２２０と、バス２３０とに結合する。ポートプロセッサ２１２からの要求を受けて、ＤＭＡエンジン２１４は、データユニットとポートメモリ２１６からのデータとを取り出す。ＤＭＡエンジン２１４は、さらに、ポートプロセッサ２１２からブラスタユニット２４０及びフロントエンド／発信エンジン２５０へのパスを提供する。
【００５１】
受信エンジン２２０は、着信ストリーム２２２等の着信データストリームを受信する。受信エンジン２２０は、ポートプロセッサ２１２によって提供又は制御されるフィルタに従って着信データユニットを処理してもよい。着信データユニットを受信した後、受信エンジン２２０は、データユニットをＤＭＡエンジン２１４に渡し、ＤＭＡエンジン２１４は、このデータユニットをポートメモリ２１６に格納してもよいし、又はポートプロセッサ２１２に直接渡してもよい。受信エンジンは、バス２３０及び／又は通信ライン２６５を介して、ＤＭＡエンジン２１４と通信してもよい。着信データユニットは、例えば、受信エンジン２２０（例えば、フィルタ除去）又はＤＭＡエンジン２１４によって、廃棄されてもよい。着信データユニットは、例えば、セッションをネゴシエート、設定、分解、又は制御するための、ネットワークデバイスからの制御データを含むことがあってもよい。着信データユニットは、ネットワークデバイスからのデータを含むこともある。
【００５２】
フロントエンド／発信エンジン２５０は、発信データユニットを一以上のストリーム２５２ａ、２５２ｂ、…２５２ｎとして発信する。フロントエンド／発信エンジン２５０が発信するデータユニットは、制御ユニット２１０又はブラスタユニット２４０を起源とする場合がある。制御ユニット２１０は、ストリーム及びセッションをネゴシエート、設定、分解、及び制御するための制御データを作り出す。フロントエンド／発信エンジン２５０は、制御情報及びデータユニットを受信するために、バス２３０と通信ライン２６５とに結合される。
【００５３】
ブラスタユニット２４０は、スケジューラ２４２と、バックグラウンドオーバレイエンジン２４４と、バックグラウンドメモリ２４６と、オーバレイメモリ２４８と、フロントエンド／発信エンジン２５０とを含む。スケジューラ２４２と、バックグラウンドオーバレイエンジン２４４と、バックグラウンドメモリ２４６とは相まって、データユニットを形成し、こうしたデータユニットをフロントエンド／発信エンジン２５０に渡す。
【００５４】
ブラスタユニット２４０は、セッション設定情報を用いて、発信データユニットを形成及び発信タイミングに関する命令を備える。ブラスタユニット２４０は、ポートプロセッサ２１２からセッション設定情報を受信してもよい。セッション設定情報の構成要素は、ユニット又は個別で、通信することがある。
【００５５】
セッション設定情報の少なくとも一部―テンプレート及びオーバレイ―は、ブラスタユニット２４０の二つのメモリ２４６、２４８に格納してもよい。バックグラウンドメモリ２４６は、各発信ストリーム２５２のデータユニットに関するテンプレートを格納する。オーバレイメモリ２４８は、各発信セッションに関するオーバレイを格納する。テンプレートが発信データユニットになるものの基本的なレイアウトを提供するのに対し、オーバレイメモリ２４８は、セッションのデータユニットを生成するために、テンプレートをどのように修正又は完成させるかを決定づける。オーバレイメモリ２４８及びバックグラウンドメモリ２４６は別個のユニットとして図示されているが、これらは、一体化させて単一のメモリにしてもよい。同様に、ポートメモリ２１６は、バックグラウンドメモリ２４６及びオーバレイメモリ２４８の一方又は両方と一体化させてもよい。
【００５６】
スケジューラ２４２は、ストリーム２５２ａ、２５２ｂ、２５２ｎといった、それぞれの発信ストリームに関する発信時間のスケジュールを管理する。スケジューラ２４２は、メトロノーム又は時計のように機能し、発信ストリームがそれぞれのデータ転送速度と確実に合致するようにする。一定のストリームに関して設定及び有効化されると、スケジューラ２４２は、対応するストリームについてのデータユニットが発信されるときに、次の発信信号をバックグラウンドオーバレイエンジン２４４に送信する。代わりに、スケジューラ２４２は、バックグラウンドオーバレイエンジン２４４が発信データユニットを形成すべきときに、バックグラウンドオーバレイエンジン２４４に信号を送ることがあり、バックグラウンドオーバレイエンジン２４４は、形成されたデータユニットを発信のために、フロントエンド／発信エンジン２５０に黙示的に渡す。スケジューラ２４２は、バス２３０に接続され、制御情報を受信するためにバス２３０に結合される。
【００５７】
バックグラウンドオーバレイエンジン２４４は、発信データユニットを形成する。バックグラウンドオーバレイエンジン２４４は、スケジューラ２４２と、バックグラウンドメモリ２４６と、オーバレイメモリ２４８と、フロントエンド／発信エンジン２５０とに結合される。バックグラウンドオーバレイエンジン２４４は、バックグラウンドメモリ２４６内のテンプレートと、オーバレイメモリ２４８内のオーバレイを用いて、これらを組み合わせ、発信データユニットを形成する。スケジューラ２４２により信号が送られるとき、バックグラウンドオーバレイエンジン２４４は、信号を送られたストリームのセッションに関する形成済み発信データユニットをフロントエンド／発信ユニット２５０に渡す。
【００５８】
次に図３を参照すると、本発明による機能ブロック図が図示されている。この図は、バッファ３１０と、アービトレータ３２０と、テーブル３４０と、分布カリキュレータ３３０と、スケジューラ３５０とを含んでいる。
【００５９】
バッファ３１０は、複数のシフトレジスタ、メモリ、又はその他のデバイスを備えていてもよい。バッファ３１０は、生成するストリームに関する自己相似性パラメータを受信する。こうしたパラメータは、ハーストパラメータを含む場合があり、対応するストリームに関するＯＮ又はＯＦＦ期間に対応させることがある。
【００６０】
アービトレータ３２０は、次にサービスを提供する少なくとも一つのストリームを選択するためのロジックを備える。選択される可能性のあるストリームの数は、アービトレータ３２０及びその他の構成要素の処理又はロジックあるいはその両方の能力に応じて変化する場合がある。
【００６１】
テーブル３４０は、自己相似トラフィックの分布シーケンスを格納する。テーブル３４０は、メモリに格納される場合がある。こうした分布シーケンスは、ハーストパラメータの値の範囲と相関する場合がある。
【００６２】
分布カリキュレータ３３０は、選択されたストリームの自己相似性パラメータに基づいて、選択されたストリームに関する自己相似トラフィック分布を生成するためのロジックを備える。分布カリキュレータ３３０は、選択されたストリームの自己相似性パラメータに基づいて、テーブル３４０から分布シーケンス（又は本明細書で説明するその他の値）を取り出す。分布カリキュレータ３３０は、取り出した分布シーケンスを用いた式による、ストリームのトラフィック分布を生成する。
【００６３】
本発明の一態様によれば、自己相似トラフィック分布は、形状パラメータと、それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数とを有する式によって表される分布シーケンスに基づいたものである。形状パラメータは、固定値を有する。分布シーケンスの最小値は、固定である。テーブル３４０は、均一に分布する確率変数の値の対数を格納する。
【００６４】
スケジューラ３５０は、スケジューラ２４２（図２）であってもよい。スケジューラ３５０は、後続のいずれのＯＮ（又はＯＦＦ）期間に対するパケットをオーバフローさせることなく、トレイン内の各パケットに関する速度を割り当ててもよい。スケジューラ３５０には、パケットの持続期間に関する何らかの概念を組み込むことがある。
【００６５】
［方法の説明］
図４を参照すると、本発明の別の態様による方法のフローチャートが図示されている。予備的な事柄として、自己相似トラフィック分布を生成する特定の式を選択することが望ましい場合、又は必要となる場合がある。さらに、テーブル又はメモリに格納するための分布シーケンス又はその他の値を事前に計算することが望ましい場合又は必要となる場合がある。最後に、テーブル又はメモリに格納するための事前に計算された分布シーケンス又はその他の値を格納することが望ましい場合又は必要となる場合がある。テーブル又はメモリは、ハーストパラメータ又はその他のパラメータあるいはその両方の値の範囲と相関する、自己相似トラフィックに関する分布シーケンスを格納してもよい。格納された値は、均一に分布するランダム整数の値の対数であってもよい。
【００６６】
こうしたステップは、方法の開始時点（ステップ４０５）で実行してもよいが、開始（ステップ４０５）の後で実行してもよい。したがって、式及び事前計算は、トラフィック生成の過程において動的に変化させることがある。これにより、様々なパターン又は度合いの自己相似性を得ることがある。
【００６７】
この方法の実行において、一ステップは、ストリームの少なくとも一つの自己相似性パラメータに関する値を提供することである（ステップ４１０）。自己相似性パラメータは、ハーストパラメータと、平均到着時間と、フラクタルオンセット時間とを含むことがある。
【００６８】
全てのストリームが生成された場合には（ステップ４２５）、さらなる処理は必要としない（ステップ４９５）。
【００６９】
別のステップでは、次のストリームが選択される（ステップ４３０）。二以上のストリームが、例えば、パイプライン又は並列の形で処理するために、選択されてもよい。
【００７０】
次に、選択されたストリームに関して、分布が生成される（ステップ４３５）。自己相似トラフィック分布は、メモリ又はテーブル３４０（図３）から取り出した分布シーケンスに基づくものでよい。それぞれのストリームに関するハーストパラメータの値は、分布を取り出すために単独で使用することがある。平均到達時間、フラクタルオンセット時間、又はその他のパラメータ、あるいはその双方の値は、テーブル３４０（図３）から分布シーケンスを取り出すために使用してもよい。取り出した値は、事前に計算された対数であってもよい。
【００７１】
上記のように、分布シーケンスは、多くの異なるアプローチによって説明することができる。例えば、分布シーケンスは、複数の独立した、確率的に同一な、フラクタル再生過程の重ね合わせを備えていてもよい。分布シーケンスは、形状パラメータと、それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数とを有する式によって説明することがあってもよい。形状パラメータの値は、固定されていてもよく、分布シーケンスの最小値も、固定されていてもよい。この場合、テーブル３４０（図３）は、均一に分布する確率変数の値の対数を備えていてもよい。
【００７２】
特定のストリームに関する分布が生成された後、選択されたストリームを生成してもよい（ステップ４４０）。ステップ４３０、４３５、及び４４０は、全てのストリームが生成されるまで（ステップ４２５）、当然ながら処理が中断されない限り、繰り返される。生成された自己相似トラフィックのストリームは、その後、電気通信ネットワークの一部に適用してもよい。生成されたストリームは、電気通信ネットワークの一部の動きをシミュレートするために用いてもよい。
【００７３】
以上、本発明の例示的な実施形態について図示及び説明してきたが、本発明の趣旨から全く逸脱することなく、本明細書で説明した本発明に対して、多数の変更、修正、又は改変を行い得ることは当業者には明らかである。したがって、こうした変更、修正、及び改変は、本発明の範囲内にあるものと理解されるべきである。
【００７４】
なお、本特許文献の開示の一部には、著作権保護の対象となるものが含まれる。本特許文献では、その所有者のトレードドレスである事柄、或いは、これになる可能性のある事柄を図示及び／又は説明する場合がある。この著作権及びトレードドレス所有者は、特許商標庁の特許ファイル又は記録として掲載される限り、本特許開示のいずれかによる複製に異議を唱えるものではないが、それ以外の場合には、いかなるものであっても、あらゆる著作権及びトレードドレス権を保有する。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明による環境のブロック図である。
【図２】本発明の一態様による装置のブロック図である。
【図３】本発明による機能ブロック図である。
【図４】本発明の別の態様による方法のフローチャートである。
【図５】本発明によるＴＣＰフローをモデル化する状態マシンの図である。
【図６】ＴＣＰトラフィックのサンプルのＯＮ／ＯＦＦ特性のグラフである。
【符号の説明】
【００７６】
１００    トラフィックジェネレータ
１１０    バックプレーン
１２０    ネットワークカード
１４０    ネットワーク
１５０    デバイス
２１０    制御ユニット
２１２    ポートプロセッサ
２１４    ＤＭＡエンジン
２１６    ポートメモリ
２２０    受信エンジン
２２２    着信ストリーム
２３０    バス
２４０    ブラスタユニット
２４２    スケジューラ
２４４    バックグラウンドオーバレイエンジン
２４６    バックグラウンドメモリ
２４８    オーバレイメモリ
２５０    フロントエンド／発信エンジン
２５２ａ  発信ストリーム２
２５２ｂ  発信ストリーム２
２５２ｎ  発信ストリームｎ
２６０，２６５    通信パス
３０３    ストリームパラメータ
３１０    バッファ
３２０    アービトレータ
３３０    分布カリキュレータ
３３３    分布シーケンス
３４０    テーブル
３５０    スケジューラ
【図１】
2004304811.tif 000010
【図２】
2004304811.tif 000011
【図３】
2004304811.tif 000012
【図４】
2004304811.tif 000013
【図５】
2004304811.tif 000014
【図６】
2004304811.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成16年7月2日(2004.7.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法であって、
前記自己相似トラフィックに関する分布シーケンスのテーブルを準備する工程と、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を与える工程と、
少なくとも一つの前記ストリームを選択する工程と、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームのために自己相似トラフィック分布を生成する工程と、
を備え、
前記自己相似トラフィック分布は、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてテーブルから取り出される分布シーケンスに基づいている。
【請求項２】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項３】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項４】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項５】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項６】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項７】
前記ＯＮ及びＯＦＦ期間の一方のみがヘビーテイル分布を有する、請求項６に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項８】
前記ヘビーテイル分布がパレート分布である、請求項７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項９】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１０】
前記形状パラメータの値が固定され、前記分布シーケンスの最小値が固定される、請求項９に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１１】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１２】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を与える工程と、
少なくとも一つの前記ストリームを選択する工程と、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームのために自己相似トラフィック分布を生成する工程と、
を備え、
前記自己相似トラフィック分布が、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてメモリから取り出される分布シーケンスに基づいており、
前記メモリが前記ハーストパラメータの値の範囲と相関する自己相似トラフィックについて分布シーケンスを格納している。
【請求項１３】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項１２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１４】
前記分布シーケンスが、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される、請求項１２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１５】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１６】
前記自己相似性パラメータが平均到達時間及びフラクタルオンセット時間を備える、請求項１２に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１７】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を準備する工程と、
少なくとも一つの前記ストリームを選択する工程と、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて自己相似トラフィック分布を生成する工程と、
を備え、さらに、
前記自己相似トラフィック分布が、形状パラメータと、それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される分布シーケンスに基づき、
前記形状パラメータが固定値を有し、
前記分布シーケンスについて最小値が固定されており、
前記分布シーケンスが前記均一に分布する確率変数の値の対数から得られる。
【請求項１８】
前記分布シーケンスが複数の独立した及び確率的に同一なフラクタル再生過程の重ね合わせを備える、請求項１７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項１９】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成する工程をさらに備える、請求項１７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する方法。
【請求項２０】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信するバッファと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択するために前記バッファと結合するアービトレータと、
自己相似トラフィックについて分布シーケンスのテーブルを格納するメモリと、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき選択されたストリームについて、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてテーブルから取り出された分布シーケンスに基づく自己相似トラフィック分布を生成するための、前記メモリに結合する分布カリキュレータと、
前記選択されたストリームについてデータユニットの伝送をスケジュールするために前記分布カリキュレータに結合するスケジューラと
を備える。
【請求項２１】
前記分布シーケンスがパレート分布シーケンスである、請求項２０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項２２】
前記分布シーケンスが切断値パレート分布である、請求項２０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項２３】
前記分布シーケンスが競合するフローを備える、請求項２０に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項２４】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信するバッファと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択するためにバッファと結合するアービトレータと、
ハーストパラメータの値の範囲と相関する自己相似トラフィックについて分布シーケンスを格納するメモリと、
前記選択されたストリームについて自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて、前記選択されたストリームについて前記ハーストパラメータの値に基づいてメモリから取り出された分布シーケンスに基づく自己相似トラフィック分布を生成するための、前記メモリに結合する分布カリキュレータと、
前記選択されたストリームについてデータユニットの伝送をスケジュールするために分布カリキュレータに結合するスケジューラと、
を備える。
【請求項２５】
前記分布シーケンスがそれぞれ単一のＯＮ／ＯＦＦプロセスを備える、請求項２４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項２６】
前記自己相似トラフィック分布が一連のＯＮ及びＯＦＦ期間を備える、請求項２４に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。
【請求項２７】
電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置であって、
複数のストリームについて少なくとも一つの、ハーストパラメータを含む自己相似性パラメータの値を受信するバッファと、
少なくとも一つの前記ストリームを選択するためにバッファと結合するアービトレータと、
ハーストパラメータの値の範囲と相関する自己相似トラフィックについて分布シーケンスを格納するメモリと、
前記選択されたストリームについて前記自己相似性パラメータの値に基づき前記選択されたストリームについて自己相似トラフィック分布を生成するための、前記メモリに結合する分布カリキュレータと、
前記選択されたストリームについてデータユニットの伝送をスケジュールするために前記分布カリキュレータに結合するスケジューラと、
を備え、
前記自己相似トラフィック分布が、形状パラメータと、前記それぞれの分布シーケンスの最小値と、均一に分布する確率変数と、を有する式によって表現される前記分布シーケンスに基づき、
前記形状パラメータが固定値を有し、
前記分布シーケンスについて最小値が固定されており、
前記分布シーケンスが前記均一に分布する確率変数の値の対数から得られる。
【請求項２８】
前記自己相似トラフィック分布から前記選択されたストリームを生成するブラスタユニットをさらに備える、請求項２７に記載の電気通信ネットワークにおいて自己相似トラフィックを模倣する装置。