تاریخچه مدل‌های ترافیک شبکه
استفاده از مدل‌های ترافیک شبکه > مدل‌های ترافیک خودمشابه

یکی از اولین انتقادات به مدل‌های ترافیکی خود مشابه، مشکل در تحلیل ریاضی بود. مدل‌های خود مشابه موجود، در مدل‌های صف متداول قابل استفاده نیستند. این محدودیت به سرعت برچیده شد و مدل‌های عملی ساخته شد. هنگامی که مدل‌های خودمشابه اولیه عملی شد، جامعه مدل‌سازی ترافیک به نگرانی‌های جزئیات رسید. الگوریتم کنترل ازدحام تی.سی. پی موضوع مدل‌سازی ترافیک را پیچیده کرد، بنابراین باید راه حل‌هایی ایجاد شود. برآورد پارامترهای خودمشابه همیشه دشوار بود، و تحقیقات اخیر روش‌هایی را برای مدل‌سازی ترافیک شبکه بدون درک کامل آن مورد بررسی قرار می‌دهد.
حرکت براونی کسری:
هنگامی که مدل‌های ترافیک خود مشابه برای اولین بار معرفی شدند، هیچ فرایند کنترل تحلیلی و کارامدی برای تولید مدل‌ها وجود نداشت. ایلکا نوروس یک فرایند تصادفی را برای یک مدل ذخیره‌سازی با ورودی خود مشابه و خروجی نرخ بیت ثابت طراحی کرد. در حالی که این مدل اولیه پیوسته بود تا گسسته، مدلی مؤثر، ساده و جذاب بود.
نوسان:
همه مدل‌های ترافیک خود مشابه از یک اشکال عمده رنج می‌برند: برآورد پارامترهای خودمشابه از ترافیک شبکه واقعی به داده‌های زیادی احتیاج دارد و محاسبات طولانی تری را می‌طلبد. مدرن‌ترین روش، تجزیه و تحلیل چند وضوح موجک، کارآمدتر است اما هنوز هم بسیار پرهزینه است. این در یک مدل ترافیکی نامطلوب است. در نوسان از یک مدل ساده برای تجزیه و تحلیل و تولید ترافیک شبکه استفاده می‌شود. این مدل ویژگی‌های کاربران، مبادله‌های درخواست پاسخ (RREs)، اتصالات، بسته‌های جداگانه و شبکه کلی را بررسی می‌کند. هیچ تلاشی برای تجزیه و تحلیل خصوصیات خودمشابهتی نمی‌شود. هرگونه خودمشابهتی در ترافیک ایجاد شده به‌طور طبیعی از تجمع بسیاری از منابع روشن/خاموش ناشی می‌شود.
فرایند توزیع پارتو:
فرایند توزیع پارتو زمان‌های ورود داخلی را به صورت مستقل و یکسان توزیع می‌کند. به‌طور کلی اگر X یک متغیر تصادفی با توزیع پارتو باشد، پس احتمال اینکه X بزرگتر از تعدادی عدد x باشد توسط P (X> x) = (x / x_m) -k برای همه x ≥ x_m که k پارامتر مثبت استش و x_m حداقل مقدار ممکن Xi است بدست می‌آید. توزیع احتمال و توابع چگالی به صورت زیر نشان داده می‌شوند: F (t) = ۱ - (α / t) β جایی که α، β ≥ 0 & t ≥ α f (t) = βαβ t-β-۱ پارامترهای β و α به ترتیب پارامترهای شکل و محل هستند. توزیع پارتو برای مدل ورود خودمشابه در ترافیک بسته بکار می‌رود. همچنین از آن به عنوان توزیع توانی، نمایی مضاعف یاد می‌شود. دیگر ویژگی‌های مهم مدل این است که توزیع پارتو هنگامی که β≥۲ دارای واریانس بی‌نهایت است و هنگامی که β≤۱ است، به میانگین بی‌نهایت دست می‌یابد.
فرایند توزیع ویبول:
فرایند توزیع شده ویبول بسیار سنگین است و می‌تواند نرخ ثابت در دوره روشن و طول دوره روشن/خاموش مدل کند، هنگامی که ترافیک خودمشابه را با تسهیم منابع روشن خاموش تولید می‌کند. تابع توزیع در این حالت با استفاده از: F (t) = 1 - e- (t / β) α t> 0 و تابع چگالی توزیع وایبول به صورت زیر داده می‌شود: f (t) = αβ-α tα- 1 e - (t / β) α t> 0 که پارامترهای β ≥ ۰ و α> ۰ به ترتیب پارامترهای مقیاس و مکان هستند. توزیع ویبول به توزیع نرمال نزدیک است. برای β≤۱ تابع چگالی توزیع L شکل است و برای مقادیر β> ۱، زنگ شکل است. این توزیع نرخ شکست را با گذشت زمان افزایش می‌دهد. برای β> ۱، نرخ شکست با گذشت زمان کاهش می‌یابد. در، β = ۱، نرخ شکست ثابت است و طول عمر به‌طور نمایی توزیع می‌شود.
مدلهای خودهمبسته:
مدل خود همبسته یکی از گروه‌های فرمول‌های پیش‌بینی خطی است که تلاش می‌کند خروجی y_n سیستم را بر اساس مجموعه قبلی خروجی‌های {y_k} که k <n و ورودی‌های x_n و {x_k} که k <n است، پیش‌بینی کند. تغییرات جزئی در نحوه محاسبه پیش‌بینی‌ها وجود دارد که بر اساس آن، چندین مدل مختلف ایجاد می‌شود. اساساً، هنگامی که مدل فقط به خروجی‌های قبلی سیستم بستگی دارد، از آن به عنوان یک مدل خودهمبسته یاد می‌شود. اگر فقط به ورودی‌های سیستم بستگی داشته باشد، به عنوان یک مدل میانگین متحرک (MAM) شناخته می‌شود. سرانجام، مدل‌های میانگین خودهمبسته-متحرک آن‌هایی هستند که برای پیش‌بینی خروجی فعلی به ورودی و خروجی بستگی دارند. مدل خود همبسته نظم p که با AR (p) مشخص می‌شود، فرم زیر را دارد: Xt = R1 Xt-1 + R2 Xt-2 +. . . + Rp Xt-p + Wt که Wt نویز سفید است، Ri اعداد واقعی هستند و Xt اعداد تصادفی همبسته را تجویز می‌کنند. عملکرد همبستگی خودکار فرایند AR(P) بسته به واقعی یا خیالی بودن ریشه‌ها مدل شامل امواج سینوسی میرایی است. مدل خود همبسته گسسته سفارش p، که به عنوان DAR (p) نشان داده می‌شود، یک توالی ثابت از متغیرهای تصادفی گسسته با توزیع احتمال و با یک ساختار همبستگی خودکار مشابه مدل خودتنگرسی ترتیب p تولید می‌کند. [۳]
مدل‌های رگرسیون:
مدلهای رگرسیون صریحاً متغیر تصادفی بعدی را در توالی توسط متغیرهای قبلی در یک پنجره زمانی مشخص و یک میانگین متحرک نویز سفید تعریف می‌کنند. [۵]
مدل‌های TES:
مدلهای تبدیل-گسترش-نمونه (TES) مدلهای رگرسیون غیر خطی با محاسبات مدول -۱ هستند. هدف آنها گرفتن همبستگی خودکار و توزیع حاشیه ای داده‌های تجربی است. مدل‌های TES از دو فرایند اصلی TES تشکیل شده‌است: TES + و TES–. TES + یک توالی تولید می‌کند که در تأخیر ۱ همبستگی مثبت دارد، در حالی که TES– در تأخیر ۱ همبستگی منفی ایجاد می‌کند.