Nätverkstrafik uppstår från superposition av Origin-Destination (OD) flöden. En grundlig förståelse av OD-flöden är därför nödvändig för att modellera nätverkstrafik och för att ta itu med en mängd olika problem, bland annat trafikteknik, beräkning av trafikmatriser, kapacitetsplanering, prognostisering och upptäckt av anomalier. Hittills har dock OD-flöden inte studerats noga, och det är mycket lite känt om deras egenskaper. Vi presenterar den första analysen av kompletta uppsättningar OD-flödestider, tagna från två olika stamnät (Abilene och Sprint-Europe). Med hjälp av Principal Component Analysis (PCA), finner vi att uppsättningen av OD flöden har liten inneboende dimension. I själva verket, även i ett nätverk med över hundra OD flöden, kan dessa flöden noggrant modelleras i tid med hjälp av ett litet antal (10 eller mindre) oberoende komponenter eller dimensioner. Vi visar också hur man använder PCA för att systematiskt bryta ner strukturen för OD-flödestider i tre huvudbeståndsdelar: vanliga periodiska trender, kortvariga sprickbildningar och buller. Vi ger en inblick i hur de olika föreningarna bidrar till den övergripande strukturen av OD-flöden och undersöker i vilken utsträckning denna nedbrytning varierar över tid.
De empiriska grunderna för tillämpning av PCA på anomali detektionsfältet finns i REF, där författarna utför en analys av flera trafikmätningar som tagits över två stamnät (Abilene och Geant) visar, med hjälp av PCA, att dessa mätningar har en liten inneboende dimension.
Structural analysis of network traffic flows
{'venue': "SIGMETRICS '04/Performance '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}