کنترل شدآمد شبکه
امروزه طراحی شبکه‌های قابل اعتماد و قوی و سرویس‌های بر مبنای شبکه سخت تر شده‌است. تنها راه رسیدن به این هدف، شناخت جزئیات مشخصه‌های ترافیکی شبکه‌است. در شبکه‌های رایانه‌ای، درخواست‌ها کاملاً قابل پیش‌بینی نیستند، موفقیت یک شبکه وابسته به سرویس‌های مفیدی است که ارائه می‌دهد. یک تخمین درست از کارایی شبکه برای موفقیت هر شبکه‌ای الزامی است. مدل کردن کارایی برای تصمیم‌گیری در مورد کیفیت خدمات نیاز است؛ بسیاری از مدل‌های ترافیکی بر اساس اندازه‌گیری داده‌های ترافیکی گسترش می‌یابند. اگر مدل‌های ترافیکی در لایه‌های پایین تر مشخصه‌های ترافیکی را به درستی دریافت نکند، نمی‌توانند کارایی مؤثری داشته باشند و نتیجه ممکن است بیشتر یا کمتر از کارایی شبکه باشد، بنابراین به طراحی شبکه آسیب می‌رساند. از این رو مدل‌های ترافیکی شبکه، یک عنصر کلیدی در ارزیابی کارایی شبکه‌ها هستند و آن‌ها باید بسیار دقیق باشند.
نظریه Teletraffic از ریاضیات برای اندازه گیری، مدل‌سازی و کنترل ترافیک در در شبکه‌های از راه دور استفاده می‌کند (Willinger and Paxson, 1998). هدف کلی در مدل‌سازی ترافیک پیدا کردن فرآیندهای تصافی برای نشان دادن رفتار ترافیک است. تلاش‌هایی در شرکت تلفن کپنهاگن در دهه ۱۹۱۰ توسط Erlang انجام شد که مشخصه‌های ترافیک تلفن برای تماس‌های جدید و زمان صرف شده برای آن‌ها را با استفاده از توزیع‌های احتمال خاص بدست آورد. Erlang مدل‌های ترافیکی را برای تخمین ظرفیت سوئیچ‌های تلفن بکار گرفت تا به احتمال تعداد تماس‌ها در یک بلاک دست یابد. فرمول‌های بلاک بندی Erlang کاربرد زیادی در حامل‌های عمومی داشت زیرا تسهیلات تلفن از قبیل سوئیچ کردن و انتقال، نیازمند سرمایه‌گذاری‌های قابل توجهی بودند. بعد از چند دهه، فعالیت‌های Erlang باعث استفاده از تئوری صف شد و احمالات را به‌طور عمومی در مهندسی شبکه‌های تلفن بر مبنای سوئیچ بکار برد. نظریه مهندسی ترافیک (مخابرات) برای شبکه‌های بسته‌ای پیشرفت قابل توجهی در چند دهه اخیر داشته‌است (Adas, 1997; Frost and Melamed, 1994; Michiel and Laevens, 1997; Park and Willinger, 2000) از قبیل LRD، موجک و برخال چندگانه سپس مدل‌سازی ترافیکی توسط تکنولوژی‌های شبکه‌ای و برنامه‌های چند رسانه‌ای ادامه پیدا کرد. برای مثال تکنولوژی‌های بیسیم اجازه استفاده به تعداد بیشتری از کاربران متحرک را دادند. تحرک داشتن باید به عنوان یک امکان اضافه تر برای مدل‌سازی ترافیک در شبکه‌های بیسیم در اختیار کاربران قرار گیرد (Thajchayapong and Peha, 2006; Wu, Lin, and Lan, 2002). مدل‌های ترافیکی فهم بهتری از رفتار شبکه در مواقع ترافیک به ما نشان می‌دهند اما فهم ما در گذر زمان تغییر کرده و بهتر می‌شود.
اندازه‌گیری برای مقایسه کارایی واقعی شبکه، مفید و ضروری است. مدل‌های ترافیکی می‌توانند برای حل مشکلات فرضی استفاده شوند، در حالیکه اندازه گیری‌های ترافیکی فقط حقایق جاری را نشان می‌دهند. پیگیری ترافیک، فهم یک فرآیند تصادفی است در حالیکه مدل ترافیکی یک مدل تصادفی است. دنبال کردن ترافیک، دیدگاهی نسبت به یک منبع ترافیکی خاص در اختیار ما قرار می‌دهد اما یک مدل ترافیکی، دیدگاهی از تمام منابع ترافیکی در اختیار ما می‌گذارد. مدل‌های ترافیکی کاربردهای زیادی دارند، سه تا از مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:
مدل سازی ترافیک شبکه شامل سه مرحله‌است: packet length distributions و packet inter-arrival distributions دو تا از پارامترهای اصلی هستند که توسط مدل‌های ترافیکی شبکه تولید می‌شوند. سایر پارامترها مانند مسیرها، توزیع مقصدها و... از اهمیت کمتری برخوردارند. با کمک شناخت و تحلیل این پارامترها مشکل توزیع اندازه بسته امروزه به‌طور مناسبی حل شده‌است.
مدل‌های ترافیک اولیه از مدل‌های مخابرات مشتق شده بودند و بیشتر روی سادگی تحلیل‌ها تمرکز داشتند. مدل‌های ترافیکی به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند: مدل‌های خود شبیه و مدل‌هایی که خود شبیه نیستند.