Publicado 2009-12-02
Palabras clave
- Autosimilaridad,
- dependencia a largo plazo,
- parámetro de Hurst,
- estimador de Whittle,
- periodograma
Cómo citar
Resumen
Este trabajo de investigación se orienta al análisis de un segmento de una LAN, con el fn de caracterizar el tráfco entrante y saliente a servidores para posteriormente contrastarlo mediante el uso de un simulador de tráfco. Para lograrlo, se registran datagramas de diferentes servidores correspondientes a protocolos comúnmente utilizados como el SMTP1, HTTP2, entre otros. Con dichos datagramas se determina el grado de auto-similitud y las características probabilísticas que presenta cada servidor, utilizando diferentes pruebas para cada caso. Una vez caracterizado el tráfco de los servidores, se utiliza una herramienta de simulación para conseguir un ambiente de tráfco similar al real.
Descargas
Referencias
W. Willinger, W. Leland, M. Taqqu and D. Wilson. On the self-similar nature of ethernet traffic. Proceedings of ACM SIGCOMM 93, 1993.
W. Castellanos, M. Chacón. Fundamentos teóricos y herramientas software para el modelado y la simulación de redes de comunicaciones. Reporte Interno. Unidades tecnológicas de Santander. 2005.
Network Simulator, [citado el 30 de junio, disponible en http://www.isi.edu/nsnam/
A. Popescu. Traffic self-similarity. in Proc. IEEE Int. Conf. Telecommunications, Bucharest, Romania, 1993.
EasyFit – Distribution Fitting Software, [citado el 30 junio de 2009, disponible en http://www.mathwave.com/
E. Altman, T. Jiménez. NS Simulator for Beginners. Universidad de los Andes, Mérida, Venezuela, and ESSI Sophia-Antipolis, France. 2003.
M. Molina, P. Castelli, G. Foddis, Web traffic modeling exploiting TCP connections temporal clustering through HTML-REDUCE, IEEE Network Vol.14 No.3, 2002. pp.46-55
E. Altman, T. Jiménez. NS Simulator for Beginners. Universidad de los Andes, Mérida, Venezuela, and ESSI Sophia-Antipolis, France. 2003. pp. 46