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Erschienen in:
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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Self-Similar Network Traffic Modelling Using Fractal Point Process-Markovian Approach

verfasst von : Rajaiah Dasari, Ramesh Renikunta, Malla Reddy Perati

Erschienen in: Fractals, Wavelets, and their Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Several recent Internet traffic measurement studies reported that traffic in modern high-speed networks is a self-similar process. If the stochastic self-similar network traffic models do not accurately represent the real traffic, then the network performance may be over estimated or underestimated, and it causes degradation of Internet router performance. Therefore, it is decisive for an appropriate design of a router. In this paper, we investigate mean waiting time and tail probability of network router with pseudo self-similar traffic input. We use Fractal Point Process (FPP) as input process since it emulates self-similar traffic. However, this process is asymptotic in nature and has less effective in queueing based performance analysis. Therefore, for queueing analysis Markov modulated Poisson process (MMPP) is fitted for FPP. FPP involves another parameter Fractal Onset Time (FOT) besides Hurst parameter. Effect of FOT on tail probability and mean waiting time is examined.

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Metadaten
Titel
Self-Similar Network Traffic Modelling Using Fractal Point Process-Markovian Approach
verfasst von
Rajaiah Dasari
Ramesh Renikunta
Malla Reddy Perati
Copyright-Jahr
2014
Buch
Fractals, Wavelets, and their Applications

Print ISBN: 978-3-319-08104-5

Electronic ISBN: 978-3-319-08105-2

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08105-2_27