Öz-benzerliğin değerlendirilmesinde yeni yaklaşımlar ve IPv6 paket trafiğinin karakterizasyonu
Novel aproaches to the evaluation of self-similarity and IPv6 packet traffic characterization
Yazar: ALİ GEZER
Danışman: PROF. DR. CEBRAİL ÇİFLİKLİ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Ethernet trafiği öz-benzer yapılar kullanılarak modellendikten sonra öz-benzerlik bilgisayar ağlarında büyük öneme kavuşmuştur. Çalışmalar, ağ trafiğinin Poisson ve Markov modelleri ile uyuşmayacak şekilde uzun süreli bağımlılık sergilediğini göstermiştir. Zaman ve frekans ekseninde gösterim, öz-benzer stokastik modelleri daha iyi tanımlayabilmek için başvurulan yöntemlerdir. Ağ trafiğinin farklı ölçekler ile zaman ekseninde gösterimi sonucunda sıçramalı yapısının korunduğu görülmüştür. Ağ trafiğinin, frekans ekseninde gösterimi ise onun frekansla ters orantılı birkarakteristiğe sahip olduğunu göstermiştir.Dalgacık analizinin zaman-ölçek bağımlı çalışma özelliği, Hurst parametresi kestirimi için değerli bir araç yapmıştır. Diğer dalgacık tabanlı işaret işleme uygulamalarında olduğu gibi, dalgacık tipinin ve sıfır moment sayısının belirlenmesi dalgacık tabanlı Hurst kestirimi için de önemli bir problemdir. Bu çalışmada, tam öz-benzer süreç olan kesirli Gaussian gürültüsünün Hurst kestiriminde, hangi Daubechies dalgacığının daha iyi kestirim sonucu verdiği ve sıfır moment değerinin kestirim sonucunu ne şekilde etkilediği incelenmiştir. Daha sonra Fourier dönüşümünün bir genellemesi olan kesirli Fourier dönüşümü ile gerçek IPv6 trafiğinin analizi gerçekleştirilmiştir. Amacımız, kesirli Fourier dönüşümü ile ağ trafiğinin öz-benzerliğini etkili bir şekilde gösterebilmek ve dönüşüm derecesi ile dönüşüm sonucunun ne şekilde değiştiğini ortaya koymaktır. Aynı zamanda ağ trafiğini modellemek için sıkça kullanılan kesirli Gaussian gürültüsünün, kesirli Fourier analizi gerçekleştirilmiştir. Hurst derecesinin verimli kestirimi büyük önem arzetmektedir. Literatürde çok farklı Hurst kestirim metotları bulunmaktadır. Bu çalışma kapsamında yeni bir Hurst kestirim metodu geliştirilmiştir. Metodumuz kesirli Dalgacık dönüşümü kullanarak, Hurst kestirimi gerçekleştirmektedir. Kesirli dalgacık dönüşümü için Spline dalgacıkları, ana dalgacık olarak kullanılmaktadır. Spline dalgacıklarının ?-Hölder parametresi kullanılarak, fGn sürecinin Hurst değeri etkili bir şekilde kestirilmiştir.Operasyonel ağlarda yoğunluğu giderek artan IPv6 trafiğinin analizi, trafik yönetimi için önem kazanmıştır. Yine bu çalışmada IPv6 paket trafiğinin analizi öz-benzerlik, spektral yoğunluk, otokorelasyon ve dağılımlar açısından gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda karşılaştırma yapabilmek için gerçek IPv4 protokol trafiğinin analizi de gerçekleştirilmiştir. Farklı analiz teknikleri kullanılarak yapılan analizler, iki trafiğin oldukça farklı karakteristikler sergilediğini ortaya çıkarmıştır. Öz-benzerlik derecesi açısından IPv6 trafiğini daha yüksek çıkmıştır. Bu durum trafik yönetimi açısından her iki protokol yönetiminin farklı olması gerektiğini ortaya çıkarmıştır. Son olarak kullanımı ve yoğunluğu giderek artan, bir eşler-arası ağ uygulaması olan Bittorrent trafiğinin, IPv4 ve IPv6 protokolü üzerinde göstermiş olduğu paket trafiği analiz edilmiştir.

Abstract:
Self-Similarity takes great interest in computer networks after modelling of Ethernet traffic with self-similar models. Studies have proved that network traffic demonstrates long range dependent behavior that doesn?t match with traditional Poisson models. Time and frequency domain representations are widely used to better visualize and characterize self-similar stochoastic processes. Time domain representation of network traffic load proves that bursty nature of traffic doesn?t get lost as time scale increases. Frequency domain representation of traffic load shows inverse proportion with frequency.Time-scale dependent on working nature of wavelet analysis makes it a valuable tool for Hurst parameter estimation. Similar to other wavelet based signal processing applications, the selection of particular wavelet type and vanishing moment in wavelet based Hurst estimation is a challenging problem. In this study, we investigate the best Daubechies wavelet in wavelet based Hurst estimation for an exact self-similar process, fractional Gaussian noise and how vanishing moment affect the Hurst estimation accuracy. Fractional Fourier transform is a generalization of ordinary Fourier transform. We have also proposed network traffic anaysis via fractional Fourier transform. How the visualization and characteristics changes as the transform power changes? Does it make any benefit to evaluate Hurst degree. We have also performed analysis with and exact self-similar process, fractional Gaussian noise to compare the results with real traffic. Efficient estimation of Hurst parameter is very important. There are many Hurst estimation methods. In this thesis study, a new Hurst estimation method is proposed. Our method estimates Hurst degree via using fractional Wavelet transform. Spline wavelets are used as mother wavelet for fractional Wavelet transform. Via using ?-Hölder parameter of Spline wavelets, Hurst degree of fGn process is efficiently estimated.At present, internet is in transition from IPv4 to IPv6 in operational networks. With increasing volume of IPv6 traffic, characteristics of IPv6 protocol traffic should be determined, elaborately. In this study, we explore the characteristics of IPv6 packet traffic and the differences between IPv6 and IPv4 traffic in terms of spectral density, autocorrelation, distribution and self-similarity of packet inter-arrival time and packet size. Mentioned analysis results demonstrate that there are significant difference in both protocols traffic. IPv6 protocol traffic gives greater self similarity than IPv4. Finally, a significant peer to peer application, BitTorrent packet traffic features are investigated over both IPv6 and IPv4 protocol traffic.