Caracterização de Tráfego Utilizando Classificação de Fluxos de Comunicação
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Publicações do PESC
A caracterização de tráfego é hoje um importante instrumento para o planejamento e gerenciamento das redes de computadores. Entretanto, ainda não existe um consenso sobre métricas e metodologias a serem adotadas. O presente trabalho propõe uma nova metodologia para a classificação dos fluxos de comunicação em N classes. Importantes resultados foram obtidos através do estudo de caso feito na Rede Rio de Computadores, a rede acadêmica e de pesquisa do Estado do Rio de Janeiro. Foram identificadas, as distribuições estatísticas dos diversos tipos de tráfego em função dos seus tamanhos, durações e taxas. Apesar de alguns trabalhos da literatura abordarem tais características, existem poucos estudos sobre como essas variáveis estão relacionadas. Nesta tese é feito um estudo sobre a correlação de tais medidas, indicando os impactos e as possíveis causas do comportamento observado. É apresentada também uma análise sobre quais aplicações são responsáveis pela maior parte do tráfego da rede, assim como comparações dos resultados obtidos com aqueles decorrentes de outros trabalhos existentes na literatura.
Traffic characterization is an important tool for the planning and management of computer networks. However, there is still no agreement about what metrics and methodologies should be used. This dissertation article proposes and presents a new classification methodology for the network flows in N possible classes. To validate the methodology, a case study with Rede Rio de Computadores, the research and academic network of the State of Rio de Janeiro, was performed, and important results were obtained. The statistical distributions of the various types of traffic as a function of the size, duration and rate were identified. Although some works in the literature have focused on these characteristics, there is still a lack of research on how these variables are related. This thesis studies the traffic correlation of these measurements, indicating the impacts and possible causes for the observed behavior. An analysis of which applications are responsible for the majority of the network traffic and comparisons of results obtained from other existing works in the literature are also performed.