Оценка длины временного ряда для генерации самоподобного трафика с требуемым индексом Херста

Советов Б. Я., Татарникова Т. М., Цехановский В. В.

Читать статью полностью

  Оценка длины временного ряда для генерации самоподобного трафика с требуемым индексом Херста(605,71 KB)

Аннотация

Представлены результаты исследований, демонстрирующие влияние длины временного ряда самоподобного трафика на стабилизацию индекса Херста, определяемого методом нормированного размаха.

Ключевые слова:

генератор самоподобного сетевого трафика – self-similar network traffic generator; индекс Херста – Hurst index; длина дискретного временного ряда – discrete time series length; метод нормированного размаха – normalized range method; скачок индекса Херста – Hurst index jump; точка Херста – Hurst point.

Список литературы

1. Park, K. Self-Similar Network Traffic and Performance Evaluation / K. Park, W. Willinger. – New York: Wiley, 2000. – 576 p.

2. Jones, O. Estimating the Hurst Index of a Self-Similar Process via the Crossing Tree / O. Jones, Y. Shen // IEEE Signal Processing Letters. – 2004. – Vol. 11, No. 4. – P. 416–419.

3. Crovella, M. E. Self-similarity in world wide web traffic evidence and possible causes / M.E. Crovella, A. Bestavros // ACM SIGMETRICS. – 1996. – Vol. 5, No. 6. – P. 835–846.

4. Boeing, G. Visual Analysis of Nonlinear Dynamical Systems: Chaos, Fractals, Self-Similarity and the Limits of Prediction / G. Boeing // Systems. – 2016. – Vol. 4. – P. 37–54.

5. Long Range Dependence Analysis of Internet Traffic / C. Park [et al.] // Computer Networks. – 2005. – Vol. 48, No. 3. – P. 401–422.

6. Татарникова, Т. М. Оценка вероятностно-временных характеристик сетевых узлов с дифференциацией трафика / Т.М. Татарникова, А.В. Вольский // Информационно-управляющие системы. – 2018. – № 3 (94). – С. 54–60.

7. Sovetov, B. Ya. Storage scaling management model / B.Ya. Sovetov, T.M. Tatarnikova, E.D. Poymanova // Information and Control Sistems. – 2020. – Vol. 5. – P. 43–49.

8. Nash, D. Simulation of self-similarity in network utilization patterns as a precursor to automated testing of intrusion detection systems / D. Nash, D. Ragsdale // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part A: Systems and Humans. – 2001. – Vol. 31, No. 4. – P. 327–331.

9. Ramirez-Cobo, R. Bayesian analysis of a queeuing system with a long-tailed arrival process / R. Ramirez-Cobo, R.E. Lillo, M.P. Wiper // Communication in Statistics. –

2008. – Vol. 37. – P. 697–712.

10. Dobrescu, R. Self-similarity Tests for Internet Traffic / R. Dobrescu, D. Hossu, R. Ulrich // Control Engineering and Applied Informatics. – 2009. – Vol. 11, No. 4. – P. 11–17.

11. Idris, M. Y. Iterative Window Size Estimation on Self-Similarity Measurement for Network Traffic Anomaly Detection / M.Y. Idris, A.H. Abdullah, M.A. Maarof // International Journal of Computing & Information Sciences. – 2004. – Vol. 2, No. 2. – P. 84–91.

12. Tatarnikova, T. Evaluation and comparison of classical and fractal queuing systems / T. Tatarnikova, O. Kutuzov // 15th International Symposium on Problems of Redudancy in Information and Control Systems (REDUNDANCY 2016). – P. 155–157.