De senaste mätningarna på Internet har visat på överraskande skalegenskaper. De två vi fokuserar på i detta dokument är en självliknande skalning av Internettrafikens sprängmönster och, i vissa sammanhang, en skalfri struktur i nätets topologi för sammankoppling. Dessa resultat har lett till ett antal föreslagna modeller eller "förklarande" av sådana "framträdande" fenomen. Många av dessa förklaringar åberopar begrepp som fraktaler, kaos eller självorganiserad kritik, främst därför att dessa begrepp är nära förknippade med storsinta lagar och maktlagar. Vi undersöker dessa kritiska-baserade förklaringar av själv-liknande skalning beteende-av båda trafikflöden via Internet och Internets topologi-för att se om de verkligen förklarar de observerade fenomenen. För att göra det kommer vi att ha en enkel valideringsram som syftar till att testa om en föreslagen modell bara är suggestiv, eftersom den kan reproducera fenomenet av intresse men inte nödvändigtvis fångar och införliva den verkliga underliggande orsaken, eller till och med förklarande, genom att den också fångar orsakssambandsmekanismerna (varför och hur, utöver vad). Vi hävdar att ramen kan utgöra en grund för att utveckla en användbar, konsekvent och kontrollerbar teori om stora nät som Internet. Genom att tillämpa ramverket finner vi att även om de föreslagna kritiska-baserade modellerna kan producera de observerade fenomenen ''uppenbara''', misslyckas de tyvärr som sunda förklaringar till varför ett sådant skalningsbeteende uppstår på Internet. T odays Internet är ett utmärkt exempel på ett storskaligt, mycket konstruerat, men ändå mycket komplext system. Den kännetecknas av en enorm grad av heterogenitet på vilket sätt man än ser ut och fortsätter att genomgå betydande förändringar med tiden. När det gäller storleken, i mitten av 2001, bestod Internet av cirka 120 miljoner värdar, eller slutpunkter, och mer än 100.000 distinkta nätverk, totalt miljontals routrar och länkar ansluter värdarna till routrar och routrar till varandra. Dessa länkar skiljer sig mycket åt i fråga om hastighet (från långsamma modemanslutningar till höghastighetsförbindelser med bakben) och teknik (t.ex. trådbunden, trådlös och satellitkommunikation). I den största skalan är Internet uppdelat i autonoma system (AS). Varje system är en samling routrar och länkar under en enda administrativ domän. Det globala Internet består för närvarande av flera tusen separata larmsystem, sammankopplade för att ge användarna illusionen om ett enda sömlöst uppkopplat nät som kan tillhandahålla en universell dataleveranstjänst. Grunden för den allestädes närvarande anslutningen är ett datagram (paket) leveransmekanism kallas Internet Protocol, eller IP. Trots alla ansträngningar som ägnas åt att förstå dagens Internet är det fortfarande förvånande hur ofta nätverksforskare observerar ''uppenbara fenomen''-mätningsdrivna upptäckter som kommer som en fullständig överraskning, inte kan förklaras eller förutses inom ramen för de traditionellt betraktade matematiska modellerna, och som i hög grad förlitar sig på Internets storskaliga natur, med föga hopp om att möta dem när man överväger småskaliga IP-nätverk. Ett exempel på en sådan upptäckt var att uppmätta trafikhastigheter på länkar på Internet (dvs. antal paket eller byte som passerar en given länk per tidsenhet) uppvisar liknande (eller ''fractal-like'') beteende: ett segment av trafikhastighetsprocessen mätt på någon tidsskala ser ut eller beter sig som en lämpligt skalad version av trafikhastighetsprocessen mätt över en annan tidsskala [se ref. 1 och uppföljningsstudier (ref. 2 och 3)]. Dessa empiriska studier beskriver relevanta statistiska egenskaper hos den tidsmässiga dynamiken i uppmätta trafikhastighetsprocesser och ger gott om bevis för att dessa spår överensstämmer med asymptotiska andra ordningens självlikhet eller, motsvarande, långdistansberoende (LRD); d.v.s. med autokorrelationer som förfaller som en effekt för tillräckligt stora fördröjningar. Dessa empiriska rön stod i skarp kontrast till vad traditionellt använda modeller antog om verklig Internettrafik, nämligen exponentiellt snabbt sönderfallande autokorrelationer och, i sin tur, ett klassiskt vitt bullerbeteende vid mätning av trafikhastigheter över stora tidsskalor. Ett nyare exempel på ett framväxande fenomen gäller Internet AS-grafen, en aspekt av Internets topologi som beskriver nätverksanslutning på nivån för enskilda anslutna system. En nyligen genomförd empirisk studie (4) av Internets AS-topologi rapporterade att vertex-distributionen av ögonblicksbilder av den uppmätta AS-anslutningskurvan följer en kraftlag. Detta konstaterande innebär att, medan de flesta av de anslutna systemen har en vertex grad av ett eller två, sannolikheten för att stöta på ett fåtal anslutna system som är mycket anslutna är betydande. Denna data-drivna observation är återigen i skarp kontrast till de traditionellt ansedda typerna av topologi modeller (5, 6), som ger vertex grad fördelningar som sönderfaller exponentiellt snabbt, i huvudsak utesluter förekomsten av höggradiga hörn och ger mest sannolikhet för ''typiska' nod grader i ordningen av den genomsnittliga nod graden av grafen. Däremot kan ingen sådan föredragen eller ""typisk" nodgrad identifieras för power-law vertex grad fördelningar och, på grund av denna avsaknad av en karakteristisk skala, de resulterande strukturerna kallas skalfria nätverk. Upptäckten av Internettrafikens självliknande skalningsbeteende över stora tidsskalor, påståendet om internettopologins skalfria egenskaper på AS-nivå, liksom andra framväxande fenomen såsom Internetstockningarnas skenbara intermittenta karaktär (7), och de rapporterade multifractalskalningsegenskaperna hos Internettrafiken över små tidsskalor (8), har väckt förnyat intresse för Internetmodellering. Efterföljande forskningsverksamhet och matematiska modelleringsarbete Detta dokument är resultatet av Arthur M. Sackler
Det har visat sig att en modell som troget reproducerar nodgradsfördelningen inte kan fånga alla viktiga egenskaper hos en graf REF.
Scaling phenomena in the Internet: critically examining criticality.
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}