互联网规划中的自相似性与缓冲区大小规划
1 引言
互联网流量的特性对网络规划有着深远的影响。随着互联网的快速发展,流量模式越来越复杂,传统的流量模型已经不足以准确描述现代互联网流量的行为。特别是,互联网流量表现出的自相似性和长期依赖(LRD)特性,使得传统的基于泊松过程的流量模型显得过于简单。本文将探讨这些特性对路由器和服务器缓冲区大小规划的影响,并介绍最新的研究成果。
2 贝尔核心轨迹
早在1990年左右,贝尔实验室的研究人员就开始关注互联网流量的特性。通过对互联网数据包的长期测量,他们发现了互联网流量的自相似性。这种自相似性意味着,无论是在短时间内还是长时间内,流量的波动模式都呈现出相似的统计特性。具体来说,流量的波动不是随机的,而是存在一定的规律性。
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 自相似性 | 无论时间尺度如何,流量的波动模式相似 |
| 长期依赖性 | 未来的流量与过去的流量存在相关性 |
这些特性对网络规划有着重要的意义,尤其是在缓冲区大小规划方面。传统的流量模型假设流量是独立同分布的,但实际上,互联网流量的自相似性和长期依赖性使得流量的波动更加复杂,这对缓冲区的设计提出了更高的要求。
3 分形与自相似性
分形理论和自相似性在描述互联网流量方面有着重要的应用。分形理论研究的是自
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