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Distribuições de Caudas Pesadas e Aplicações em Redes de Computadores

Distribuições de Caudas Pesadas e Aplicações em Redes de Computadores. Diogo de Carvalho Pedrosa Janine de Aguiar Loureiro Marcilia Andrade Campos. Crescimento da Internet Entender a natureza do tráfego Melhorar o desempenho da rede. Motivação. Poisson x Tráfico Internet.

Gabriel
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Distribuições de Caudas Pesadas e Aplicações em Redes de Computadores

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  1. Distribuições de Caudas Pesadas e Aplicações em Redes de Computadores Diogo de Carvalho Pedrosa Janine de Aguiar Loureiro Marcilia Andrade Campos

  2. Crescimento da Internet Entender a natureza do tráfego Melhorar o desempenho da rede Motivação

  3. Poisson x Tráfico Internet

  4. P(X > x) ~ x- x  , 0 < < 2 Variância infinita Valores grandes com probabilidade não desprezível Caudas Pesadas

  5. Função de Densidade: onde Função de Distribuição Acumulada: onde Esperança Matemática: com Variância: com Distribuição de Pareto

  6. Distribuição de Pareto Parâmetro K=10 • = 1,0  = 0,5  = 0,1

  7. P(X > x) Exponencial x Pareto

  8. Número de conexões numa rajada (burst) de uma seção FTP Tamanho das rajadas em bytes Tamanho dos arquivos no sistema Unix Tempo de CPU consumido por processos Unix Variáveis que seguem a distribuição de Pareto

  9. Distribuição do tamanho dos documentos na Web

  10. Tamanho dos arquivos na Web - Número de pedidos de arquivos - Número de arquivos transferidos - Número de arquivos únicos Período off – período a estação não está recebendo dados Tamanho de uma conexão WWW

  11. Popularidade dos documentos em função de seus tamanhos

  12. Distribuição de Weibull Parâmetro  =1  = 0,1  = 0,4  = 0,7  = 1,0 (Exponencial)

  13. Período on – período de transmissão de arquivos Web Variável que segue a distribuição de Weibull

  14. Distribuição Lognormal Parâmetro  =0  = 0,5  = 1,0  = 1,5

  15. Tamanho de conexões TELNET em pacotes Variável que segue a distribuição Lognormal

  16. Importância das distribuições de caudas pesadas em redes de computadores. Tráfego auto-similar. Conclusões

  17. Parceria da UFPE com a UFC. Objetivos: - Analisar - Modelar - Controlar - Prever Projeto AUTO-SIM

  18. N. L. Johnson, S. Kotz, N. Balakrishnan, “Continuos Univariate Distributions”, volume 1, 1994. J. K. Patel, C. H. Kapadia, D. B. Owen, “Handbook of statistical distribuitions”, volume 20, 1976. M. A. Campos, J. L. C. Silva e P. R. F. Cunha, “Modelagem Estocástica de Tráfego de Redes de Alta Velocidade”. Jornada de Atualização de Informação, XXI SBC. http://www.dcc.ufmg.br/pos/html/espg98/anais/cristina/cristina.html. http://www.dcc.unicamp.br/~9772294/Research/Tese.html. M. E. Crovella, A. Bestravos, M. S. Taqqu, “Heavy-tailed Probability Distributions in the World Wide Web”, A Pratical Guide To Heavy Talis: Statistical Techniques and Applications, Birkhauser, Boston, 1998. Bibliografia

  19. Carlos R. Cunha, Azer Bestavros e Mark E. Crovella, “Characteristics of WWW Client-based Traces”, Techinical ReportBU-CS-95-010, Boston University Computer Science Department, 1995. Vern Paxson e Sally Floyd, “Wide-Area Traffic: The Failure of Poisson Modeling”, IEEE/ACM Transactions on Networking, 3(3), pgs. 226-244, junho de 1995. Vern Paxson e Sally Floyd, “Why we don´t Know How to Simulate The Internet”, Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference, Atlanta, GA, 1997. Walter Willinger e Vern Paxson, “Where the Mathematics meets the Internet”, Notices of American Mathematical Society, 45(8), pgs. 961-970, setembro de 1998. Bibliografia

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