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Modelagem de tráfego auto-similar Utilizando Redes de Petri Thiago Souto Maior.

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Apresentação em tema: "Modelagem de tráfego auto-similar Utilizando Redes de Petri Thiago Souto Maior."— Transcrição da apresentação:

1 Modelagem de tráfego auto-similar Utilizando Redes de Petri Thiago Souto Maior

2 Processo Sugerido Simbolizamos o tráfego como o processo de chegada de células num enlace particionado (slotted link) Variável randômica representando o número de células no t th slot de tempo A chegada de celulas são moduladas por uma n-state discrete time Markov chain

3 Cadeia de Markov A cadeia sugerida pela solução é representada pela matriz:

4 Parâmetros da Cadeia n: Número de estados da cadeia Influencia na precisão do modelo com relação à auto- similaridade Valores de 4, 5 ou 6 são suficientes para um bom resultado q: Utilizado para obter o tempo médio entre chegadas de pacotes e para determinar a carga do sistema: Quanto mais próxima de 1 maior a carga

5 Parâmetros da Cadeia a: É utilizado para obter o parâmetro de Hurst desejado Sempre valem as regras: q < a a > 0

6 Parâmetros da Cadeia Tabela de parâmetros já calculados em função do n e do H, tomando uma carga fixa de 0.05 nHaq 40.70 0.75 0.80 0.85 2.65 4.97 10.27 28.49 0.4418 50.70 0.75 0.80 0.85 0.90 2.60 4.38 6.70 12.97 85.61 0.5764 60.70 0.75 0.80 0.85 0.90 1.99 3.22 4.80 8.21 50.02 0.6737

7 Representação da cadeia por uma Rede de Petri T 1,a T 2,a T 3,a T 4,a T 1,4 T 1,3 T 1,2 Rede de Petri que representa uma cadeia de Markov com n=4

8 Formas alternativasde geração de tráfego auto-similar Utilização de hiper-exponenciais Hiper exponenciais podem ser utilizadas para modelar tempos entre chegadas independentes Oferecem boa variabilidade Podem representar distribuições heavy-tailed Precisam de um procedimento de fitting para ajustar os parâmetros de tempo entre chegadas e o H

9 Conclusões Devido ao pequeno número de parâmetros e uma representação conveniente (gráfica e matemática), esta abordagem é um bom começo para construir modelos que se aproximam de um tráfego auto-similar

10 Referências The Pseudo Self-Similar Traffic Model: Application and Validation, Khayari, R. A. et al New Models for Pseudo Self Similar Traffic, Stephan Robert et al Modeling and Evaluation of Pseudo Self- Similar Traffic with Infinite-State Stochastic Petri Nets, Alexander Ost et al


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