Spår som samlats in på övervakade platser runt Internet innehåller representativ prestandainformation om de vägar deras sonder korsar. Grundläggande mätattribut, såsom fördröjning och förlust, är lätta att samla in och ger ett sätt att både bygga och validera empiriska prestandamodeller. Uppgiften att analysera och ta fram resultatslutsatser från mätningarna är dock fortfarande en utmaning. I idealfallet syftar prestandamodellering till att hitta en uppsättning fristående parametrar för att beskriva, sammanfatta, profilera och enkelt visa nätverksprestanda status åt gången. Detta kan leda till tillhandahållande av meningsfull information för att ta itu med fel- och prestandahanteringstillämpningar och därmed ge input till nätförsörjning, trafikteknik och prestandaprognoser. I detta arbete presenterar vi Weibull Blandning Modell, en metod för att karakterisera endto-end nätverksfördröjning mätningar inom några enkla, exakta, representativa och hanterbara parametrar med hjälp av en ändlig kombination av Weibull distributioner, med alla ovannämnda fördelar. Modellparametrarna är relaterade till meningsfulla fördröjningsegenskaper, såsom genomsnittlig topp- och svansbeteende i en daglig profil, och kan på bästa sätt hittas med hjälp av en iterativ algoritm som kallas Förväntning Maximering. Studier av sådan parameterutveckling kan återspegla aktuell arbetsbelastningsstatus och alla möjliga nätverkshändelser som påverkar paketdynamiken, med ytterligare tillämpningar i nätverkshanteringen. Dessutom presenteras ett självförsörjande förfarande för att genomföra Weibull Mixing Model, tillsammans med en uppsättning matchande exempel på verkliga GPS-synkroniserade mätningar tagna över Internet, donerade av RIPE NCC.
Andra visade att end-to-end nätverksfördröjning mätningar kan modelleras med hjälp av en ändlig kombination av Weibull distributioner REF.
Weibull mixture model to characterise end-to-end Internet delay at coarse time-scales
{'venue': 'IEE Proceedings - Communications', 'journal': 'IEE Proceedings - Communications', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}