Abstract-We introducerar en ny metod för modellering av nätverkstrafik, bestående av en semi-experimentell metod som kombinerar modeller med data, och en klass av punktprocesser, klustermodeller, för att representera processen för paket ankomst på ett fysiskt meningsfullt sätt. Vågor används för att undersöka andra ordningens statistik, och särskild uppmärksamhet ägnas modellering av långdistansberoende och frågan om stor variation i små skala. Vi analyserar på djupet egenskaperna hos flera stora spår av paketdata, och fastställer otvetydigt påverkan av nätverksvariabler såsom ankomstmönster, durationer och volymer av TCP-flöden, och interna flödesstruktur. Vi visar att modellering på sessionsnivå inte är relevant på paketnivå. Våra resultat tyder naturligtvis på användning av klustermodeller. Vi definierar en klass där TCP-flöden är direkt modellerade, och varje modellparameter har en direkt betydelse i nätverkstermer, vilket gör att modellen kan användas för att förutsäga trafikegenskaper när nätverk och trafik utvecklas. Klassen har den viktigaste fördelen av att vara matematiskt dragbar, i synnerhet dess spektrum är känt och kan enkelt beräknas, dess våget spektrum härledas, inter-arrival fördelningar kan erhållas, och det kan simuleras på ett enkelt sätt. Modellen återger de viktigaste andra ordning funktioner och resultat jämförs mot en enkel svart box punkt alternativ. Diskretionerna med modellen diskuteras och förklaras, och förbättringar beskrivs. Elefanten och mössen betraktar trafikflödena på nytt i ljuset av våra upptäckter.
En färsk studie bekräftar vår slutsats att skalstrukturen på små skalor har sitt ursprung i paketmönstren inom flödena REF.
Cluster Processes, a Natural Language for Network Traffic
{'venue': 'IEEE Transactions on Networking', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}