Abstract-We introducerar en metod för att förutsäga när och var länktillägg/uppgraderingar måste ske i ett IP-stamnät. Med hjälp av SNMP statistik, insamlad kontinuerligt sedan 1999, beräknar vi aggregerad efterfrågan mellan två angränsande PoPs och titta på dess utveckling vid tid skalor större än en timme. Vi visar att IP stamnätstrafiken uppvisar synliga långsiktiga trender, starka periodiciteter och variation på flera tidsskalor. Vår metodik bygger på Wavelet multiresolution analys och linjära tidsserie modeller. Med hjälp av Wavelet multiresolutionsanalys jämnar vi ut de insamlade mätningarna tills vi identifierar den övergripande långsiktiga trenden. De fluktuationer runt den erhållna trenden analyseras ytterligare vid flera tidsskalor. Vi visar att den största variabiliteten i den ursprungliga signalen beror på dess fluktuationer på 12 timmars tidsskalan. Vi modellerar inter-PoP aggregat efterfrågan som en multipel linjär regression modell, bestående av de två identifierade komponenterna. Vi visar att denna modell står för 98 procent av den totala energin i den ursprungliga signalen, samtidigt som den förklarar 90 procent av variansen. Veckovis approximationer av dessa komponenter kan noggrant modelleras med låg-order AutoRegressive Integrated Moving Genomsnitt (ARIMA) modeller. Vi visar att prognostiseringen av den långsiktiga trenden och trafikfluktuationerna vid 12 timmars tidsskala ger korrekta uppskattningar för minst sex månader i framtiden.
Papagiannaki m.fl. införde en metod för att förutsäga när och var länktillägg/uppgraderingar måste ske i ett IP-stamnät REF.
Long-term forecasting of Internet backbone traffic: observations and initial models
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2003. Twenty-second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (IEEE Cat. No.03CH37428)', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2003. Twenty-second Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (IEEE Cat. No.03CH37428)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}