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Tipo: Artigo de Evento
Título: Análise de tendência de tráfego origem destino em redes IP utilizando estatística multivariada
Autor(es): Silva, Arnoldo Nunes da
Silva, Jorge Luiz de Castro e
Maia, José Everardo Bessa
Cunha, Paulo Roberto Freire
Palavras-chave: Fluxos oridem-destino (OD);Estatística multivariada;Redes IP
Data do documento: 2008
Instituição/Editor/Publicador: XIII Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços
Citação: SILVA, Arnoldo Nunes da; SILVA, Jorge Luiz de Castro e.; MAIA, José Everardo Bessa; CUNHA, Paulo Roberto Freire. Análise de tendência de tráfego origem destino em redes IP utilizando estatística multivariada. In: WORKSHOP DE GERÊNCIA E OPERAÇÃO DE REDES E SERVIÇOS, 13, 2008, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: SBC, 2008, p. 177-188.
Resumo: O conhecimento antecipado da tendência de comportamento do tráfego auxilia o administrador de redes nas tarefas de operação e planejamento. O tráfego nos enlaces e nós da rede é formado pela superposição de fluxos origem-destino (OD), de acordo com uma matriz de roteamento, que gera uma estrutura multivariada, podendo atingir alta dimensionalidade. A análise simultânea das tendências de crescimento de grupos de fluxos OD com comportamentos semelhantes permite prever futuros congestionamentos na rede. Este trabalho aplica estatística multivariada na análise e previsão de fluxos de tráfego OD. Trabalhos anteriores mostraram que utilizando análise de componentes principais é possível modelar os fluxos usando um pequeno número de componentes, chamados de autofluxos. Este trabalho propõe uma metodologia para analisar o comportamento dos fluxos OD e sua tendência de crescimento em redes de backbone. Os experimentos realizados com dados reais da rede européia GEANT mostram resultados satisfatórios.
Abstract: Anticipating the trend of the traffic behavior may help the network administration in many of the operational and planning tasks. Traffic through links and nodes is composed by superposition of origin destination (OD) flows, according to a routing matrix, which creates a multivariate structure and high dimension matrices. The analysis at one time of growth trend of OD flows with similar behaviors may help prevent future network congestion. This paper uses multivariate Statistics to analyze and forecast the traffic of OD flows. Previous papers have shown that OD flows can be modeled by using few components, called eigenflows in a principal components analysis. This work proposes a methodology to analyze the OD flows behavior and its growth trend in backbone networks. The experiments performed with actual data from the GEANT network show suitable results.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24480
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
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