ПРОГРАМНА ІМІТАЦІЙНА МОДЕЛЬ КОМП’ЮТЕРНОЇ МЕРЕЖІ З СИМУЛЯЦІЄЮ МУЛЬТИФРАКТАЛЬНОГО ТРАФІКУ НА ОСНОВІ ЛАНЦЮГА МАРКОВА
DOI:
https://doi.org/10.24025/2306-4412.4.2022.269137Ключові слова:
комп’ютерні мережі, програмна імітаційна модель, мережевий трафік, фрактальна ро-змірність, показник Херста, мультифрактальністьАнотація
У роботі представлено розроблену програмну імітаційну модель комп’ютерної мережі з симуляцією мультифрактального трафіку на основі ланцюга Маркова для тестування алгоритмів маршрутизації. Для генерації структури комп’ютерної мережі розроблено метод на основі теорії складних мереж. Для симуляції мережевого трафіку розроблено метод генерації мультифрактальної бінарної послідовності з використанням ланцюга Маркова. Комп’ютерна мережа у розробленій моделі представлена повнозв’язним неорієнтованим зваженим графом, в якому вузлами є маршрутизатори, а ребрами – мережеві зв’язки між ними. Вага ребер – величина, обернена до пропускної спроможності каналу зв’язку. Вузли містять черги, в яких розміщуються прийняті пакети перед визначенням маршруту їх відправлення та відправкою на наступний вузол. Час у моделі представлений дискретними ітераціями. Маршрутизація здійснюється на основі тих алгоритмів, які необхідно протестувати на моделі. Для симуляції мережевого трафіку у розробленій програмній імітаційній моделі запропоновано метод генерації бінарної мультифрактальної послідовності на основі ланцюгів Маркова зі стохастичним автоматом, який дозволив керувати фрактальною розмірністю бінарного ряду на різних масштабах.
Посилання
A.-L. Barabási, Network Science. Cambridge University Press, 2018. [Online]. Available: http://networksciencebook.com/
В. В. Пасічник, та Н. М. Іванущак, "Дослідження та моделювання складних мереж", Східно-Європейський журнал передових технологій, вип. 2, № 3 (44), с. 43-48, 2010.
V. А. Traag, Algorithms and Dynamical Models for Communities and Reputation in Social Networks. Springer International Publishing, 2014, p. 229. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-319-06391-1
D. J. Watts, and S. H. Strogatz, "Collective dynamics of "small-world" networks", Nature, vol. 393 (6684), pp. 440-442, 1998. [Online]. Available: https://www.nature.com/articles/30918
S. Robert, and J. Y. Le Boudec, "New models for pseudo self-similar traffic", Performance Evaluation, vol. 30 (1-2). pp. 57-68, 1997.
G. Horn, A. Kvalbein, J. Blomskøld, and E. Nilsen, "An empirical comparison of generators for self-similar simulated traffic", Performance Evaluation, vol. 64 (2), pp. 162-190, 2007.
T. Sobh, K. Elleithy, and A. Mahmood, Eds., Novel Algorithms and Techniques in Telecommunications and Networking. Springer, 2010, pp. 41-46.
H. M. Drieieva, O. A. Smirnov, O. M. Drieiev, and T. V. Smirnova, "A fractal analysis of a Markov chain based self-similar traffic generator", Central Ukrainian Scientific Bulletin, Engineering sciences, vol. 2 (33), pp. 161-172, 2019.
H. Drieieva, O. Drieiev, Ye. Meleshko, M. Yakymenko, and V. Mikhav, "A method of determining the fractal dimension of network traffic by its probabilistic properties and experimental research of the quality of this method", CEUR-WS, vol. 3171, pp. 1694-1707, Gliwice, Poland, 2022. [Online]. Available: http://ceur-ws.org/Vol-3171/paper120.pdf
Є. Мелешко, Г. Дрєєва, та В. Міхав, "Програмна імітаційна модель комп’ютерної мережі для тестування алгоритмів марштуртизації трафіку", на міжнар. наук.-техн. конф. "Автоматика, комп’ютерно-інтегровані технології та проблеми енергоефективності в промисловості і сільському господарстві (АКІТ-2022"). Кропивницький: Ексклюзив-Систем, 2022, с. 26-27.
A.-L. Barabási, and R. Albert, "Emergence of scaling in random networks", Science, vol. 286, no. 5439, pp. 509-512, 1999. [Online]. Available: https://doi.org/10.1126/science.286.5439.509
G. Millán, and G. Lefranc, "A fast multifractal model for self-similar traffic flows in high-speed computer networks", Information Technology and Quantitative Management (ITQM2013). Procedia Computer Science, 17, pp. 420-425, 2013.
E. Areström, and N. Carlsson, "Early online classification of encrypted traffic streams using multi-fractal features", in IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), 2019, pp. 84-89. doi: 10.1109/INFCOMW.2019.8845127.
V. J. Ribeiro, Z.-L Zhang, S. Moon, and C. Diot, "Small-time scaling behavior of Internet backbone traffic", Computer Networks, vol. 48, pp. 315-334, 2005. doi: 10.1016/j.comnet.2004.11.012
"Hurst exponent evaluation and R/S-analysis in Python", GitHub - Mottl/hurst. [Online]. Available: https://github.com/Mottl/hurst
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
URN
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Ганна Миколаївна Дрєєва, Олександр Миколайович Дрєєв, Єлизавета Владиславівна Мелешко, Ірина Валеріївна Миронець
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автори, які публікуються в цьому збірнику, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають збірнику право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License CC BY-NC, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи в цьому збірнику.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи в тому вигляді, в якому її опубліковано цим збірником (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати в складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи в цьому збірнику.
Політика збірника наукових праць дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
