تاریخچه مدل‌های ترافیک شبکه
مدل‌های ترافیک غیر خودمشابه

مدل‌های اولیه ترافیک از مدل‌های مخابراتی مشتق شده و بر روی سادگی تجزیه و تحلیل متمرکز شده‌اند. آنها معمولاً با این فرض کار می‌کنند که جمع‌آوری ترافیک از تعداد زیادی از منابع باعث صاف کردن انفجارها می‌شود. با افزایش تعداد منابع ترافیکی، این انفجار کاهش می‌یابد.
مدل توزیع پواسون:
یکی از پرکاربردترین و قدیمی‌ترین مدل‌های ترافیک، مدل پواسون است. توزیع پواسون بدون حافظه مدل غالب است که برای تجزیه و تحلیل ترافیک در شبکه‌های تلفنی سنتی استفاده می‌شود. فرایند پواسون به عنوان یک فرایند تجدید مشخص می‌شود. در یک فرایند پواسون، زمان‌های ورود به صورت نمایی با یک پارامتر نرخ λ توزیع می‌شوند: P {An ≤ t} = 1 - exp (-λt). توزیع پواسون اگر ورود از تعداد زیادی از منابع مستقل باشد که از آنها به عنوان منابع پواسون یاد می‌شود، توزیع مناسب است. توزیع دارای یک میانگین و واریانس برابر با پارامتر λ است. توزیع پواسون می‌تواند به عنوان یک شکل محدود کننده از توزیع دوجمله ای تجسم یابد، و همچنین به‌طور گسترده‌ای در مدل‌های صف استفاده می‌شود. تعدادی از خصوصیات جالب ریاضی وجود دارد که توسط فرایندهای پواسون به نمایش گذاشته شده‌است. در درجه اول، برهم نهی فرآیندهای مستقل پواسون منجر به یک فرایند جدید پواسون می‌شود که نرخ آن مجموع نرخ فرآیندهای مستقل پواسون است. بعلاوه، ویژگی افزایش مستقل، فرایند پواسون را بی حافظه می‌کند. فرآیندهای پواسون در سناریوهای برنامه‌های ترافیکی متشکل از تعداد زیادی جریان مستقل ترافیکی است. دلیل استفاده از این قضیه از قضیه پالم ناشی می‌شود که بیان می‌کند در شرایط مناسب، تعداد زیادی جریان مستقل چندگانه به فرایند پواسون نزدیک می‌شوند زیرا تعداد فرایندها رشد می‌کند، اما نرخ‌های فردی برای ثابت نگه داشتن نرخ کل کاهش می‌یابد. تجمع ترافیک همیشه به یک فرایند پواسون منجر نمی‌شود. دو فرض اصلی که مدل پواسون ارائه می‌دهد عبارتند از: ۱. تعداد منابع بی‌نهایت است. ۲. الگوی ورود ترافیک تصادفی است.
مدل‌های ترافیک مرکب پواسون:
در مدل ترکیبی پواسون، مدل پایه پواسون گسترش یافته‌است تا دسته‌های بسته هارا را به یک باره تحویل دهد. زمان ورود بین گروهی به صورت نمایی توزیع می‌شود، در حالی که اندازه دسته از نظر ریاضی هندسی است، این مدل دارای دو پارامتر λ، میزان ورود و ρ در (۰٬۱)، پارامتر دسته ای است؛ بنابراین، میانگین تعداد بسته‌ها در یک گروه ۱/ ρ است، در حالی که میانگین زمان رسیدن بین گروهی ۱/ λ است. میانگین ورود بسته‌ها در طول دوره tλ/ ρ است. مدل ترکیبی پواسون برخی از مزایای تحلیلی مدل پواسون خالص را به اشتراک می‌گذارد: مدل هنوز بی حافظه است، تجمع جریان‌ها همچنان (مرکب) پواسون است و محاسبه معادله حالت پایدار هنوز هم کاملاً ساده است، اگرچه پارامترهای دسته ای مختلف برای جریانهای مختلف اشتقاق را پیچیده می‌کند.
مدل‌های مارکوف و مارکوف تعبیه شده:
مدلهای مارکوف تلاش می‌کنند تا فعالیتهای یک منبع ترافیک را در یک شبکه، توسط تعداد محدودی از حالات، مدل کنند. دقت مدل به صورت خطی با تعداد حالات مورد استفاده در مدل افزایش می‌یابد. با این حال، پیچیدگی مدل نیز با افزایش تعداد حالات به تناسب افزایش می‌یابد. یک جنبه مهم از مدل مارکوف - ویژگی مارکوف بیان می‌کند که حالت بعدی (آینده) فقط به وضعیت فعلی بستگی دارد. به عبارت دیگر، احتمال حالت بعدی که با برخی متغیرهای تصادفی Xn + 1 نشان داده می‌شود، فقط به حالت فعلی که با Xn نشان داده شده‌است بستگی دارد و نه به حالت Xi دیگر، جایی که i<n است. مجموعه متغیرهای تصادفی با اشاره به حالت‌های مختلف {Xn} به عنوان یک زنجیره مارکوف گسسته شناخته می‌شود.
قطار بسته:
تلاش دیگر برای تهیه یک مدل ترافیک سنگین در مدل قطار بسته Jain و Routhier یافت می‌شود. این مدل اصولاً به این منظور طراحی شده‌است که تشخیص می‌دهد مکان آدرس برای تصمیم‌گیری مسیریابی اعمال می‌شود. یعنی بسته‌هایی که به موقع به هم می‌رسند اغلب به مقصد یکسانی می‌روند. در ایجاد یک مدل ترافیکی که امکان تجزیه و تحلیل آسان‌تر محل را فراهم می‌کند، نویسندگان مفهوم قطار بسته، توالی بسته‌ها از یک منبع، سفر به مقصد یکسان (با پاسخ‌ها در جهت مخالف) را ایجاد کرده‌اند. دنباله‌ها به صورت اختیاری به تریلرهای پشت سر هم تقسیم می‌شوند. ترافیک بین یک منبع و یک مقصد معمولاً شامل یک سری پیام‌های رفت و برگشت است؛ بنابراین، یک سری بسته به یک جهت می‌روند، به دنبال آن یک یا چند بسته پاسخ، و به دنبال آن یک سری جدید در جهت اولیه حرکت می‌کنند. پس از آن مقدار ترافیک یک برهم نهی از قطار بسته هاست است که رفتار قابل توجهی را ایجاد می‌کند. این امر مفهوم کلی ترکیب مدل پواسون را اصلاح می‌کند که مشخص می‌کند که بسته‌ها به گروه‌ها رسیده‌اند با تجزیه و تحلیل اینکه چرا به گروه‌ها می‌رسند و توصیف بهتری از ویژگی‌های گروه. سرانجام، نویسندگان نشان دادند که زمان ورود بسته توزیع پواسون نیست، که منجر به مدلی شد که از تغییرات در موضوع پواسون دور می‌شود. مدل دنباله بسته با پارامترهای زیر و توزیع احتمالات مرتبط با آنها مشخص می‌شود:
میانگین زمان رسیدن بین قطار
میانگین زمان ورود بین اتومبیل
اندازه متوسط کامیون (در مدل تریلر پشت سر هم)
اندازه قطار متوسط
مدل قطار برای تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی ترافیک واقعی طراحی شده‌است، نه برای تولید بارهای مصنوعی برای شبیه‌سازی؛ بنابراین، ادعای کمی در مورد امکان اجرای قطارهای بسته‌ای برای تولید ترافیک مصنوعی مطرح شده‌است. با توجه به پارامترها و توزیع‌های دقیق، تولید باید ساده باشد، اما به استخراج این پارامترها پرداخته نشده‌است.