现代网络业务流的几个基本定律

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2007, Vol. 35 ›› Issue (5): 54-59.

现代网络业务流的几个基本定律

陈云龙叶梧冯穗力

华南理工大学电子与信息、学院，广东广州 510640

收稿日期:2006-03-14 出版日期:2007-05-25 发布日期:2007-05-25
通信作者: 陈云龙(1961-)，男，在职博士生，东莞理工学院副教授，主要从事宽带网络流量建模及性能分析方面的研究. E-mail:cheny1@dgut.edu.cn
作者简介:陈云龙(1961-)，男，在职博士生，东莞理工学院副教授，主要从事宽带网络流量建模及性能分析方面的研究.
基金资助:
广东省自然科学基金资助项目(3139)

SeveraI EssentiaI Laws Required by Modern Network Traffic

Chen Yun-long Ye Wu Feng Sui-li

School of Electronic and Information Engineering， South China Univ. of Tech. , Guangzhou 510640 , Guangdong , China

Received:2006-03-14 Online:2007-05-25 Published:2007-05-25
Contact: 陈云龙(1961-)，男，在职博士生，东莞理工学院副教授，主要从事宽带网络流量建模及性能分析方面的研究. E-mail:cheny1@dgut.edu.cn
About author:陈云龙(1961-)，男，在职博士生，东莞理工学院副教授，主要从事宽带网络流量建模及性能分析方面的研究.
Supported by:
广东省自然科学基金资助项目(3139)

摘要/Abstract

摘要： 为了采用有物理意义的参数，在多个时间尺度下对现代网络业务流进行建模，考察了网络流量长相关(LRD) 的基本特征，提出了业务流中满足的几个基本定律，揭示了在流量中描述LRD 定量关系的参数C_γ( 或C_f) 、流量聚集级m 、平均到达率λ 之间的基本关系，并通过实际测量的数据加以验证.所提出的定律表明: (1)流量确实存在LRD 行为;(2) 平均到达率(TCP 和IP 流等)与参数C_γ( 或C_f) 存在一定的统计定量关系.

关键词: 因特网, 业务流, 自相似, 长相关, 流量模型

Abstract:

In order to model the modern network traffics in multi-time scales which enables the parameters to have physics meanings , the basic characteristics of the long-range dependence (LRD) in network traffics are investigated, and several essential laws required by modern network traffics are proposed. The relationships among the parameters such as Cγor cf that describes the quantitative LRD , the traffic aggregated level m and the average arrival rate λ in long-range dependence traffic are then revealed , followed by verification with real measured data. The proposed laws include the opinions that there exists LRD in network traffics indeed , certain statistically-quantitative relationships between the average arrival rate involving the TCP and IP levels , etc. and the parameter C_γor C_f.

Key words: Internet, network traffic, self-similarity, long-range dependence, traffic model

陈云龙叶梧冯穗力. 现代网络业务流的几个基本定律[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2007, 35(5): 54-59.

Chen Yun-long Ye Wu Feng Sui-li. SeveraI EssentiaI Laws Required by Modern Network Traffic[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2007, 35(5): 54-59.

[1]	高红霞陈展鸿曾润浩罗澜陈安马鸽. 基于组稀疏残差约束的自适应强噪声图像复原[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2018, 46(8): 11-18.
[2]	吴敏. 关于测度的重分形分析[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2012, 40(10): 142-145.
[3]	张连明刘孙东. 基于网络演算的有损分形整形器及其性能模型[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2009, 37(5): 90-93，105.
[4]	陈楚许勇张凌 . 一种新的分形序列生成方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2009, 37(1): 113-118.
[5]	李旭涛金连文高学尹明 . 水下图像的多尺度分数列维稳定运动模型[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2008, 36(9): 81-85.
[6]	徐百平瞿金平宋建谢芳彭响方. 周期性混沌混合自相似行为的表征[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2008, 36(11): 57-62.
[7]	谢明叶梧冯穗力宋晖. 自相似业务流下的排队性能分析[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2006, 34(1): 24-28.