Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа

Диссертация: Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

С помощью разработанной методики были получены статистические данные макроуровня отдельно взятой сети доступа, позволяющие утверждать, что количество переданных байт в исходящем из сети доступа направлении незначительно меньше, чем число принятых байт во входящем направлении. Также было установлено, что, приблизительно, по 45% всего объёма TCP-трафика приходится на веб-приложения и передачу… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Анализ тенденций развития мультисервисных сетей доступа и аналитических моделей веб-трафика
    • 1. 1. Анализ тенденций развития технологий сетей доступа
      • 1. 1. 1. Тенденции развития Ethernet
      • 1. 1. 2. Тенденции развития xDSL, FTTx + GPON
      • 1. 1. 3. Тенденции развития DOCSIS
    • 1. 2. Анализ тенденций изменения трафика в сетях доступа с учётом WEB
      • 1. 2. 1. Переход к динамическим веб-страницам — AJAX
      • 1. 2. 2. Распространение информации — веб-синдикация
      • 1. 2. 3. Развитие создаваемых пользователями веб-ресурсов
      • 1. 2. 4. Создание веб-сервисов с помощью перекрёстных источников информации
      • 1. 2. 5. Внедрение онлайн-приложений
      • 1. 2. 6. Другие факторы изменения трафика в сетях доступа
    • 1. 3. Особенности передачи данных
  • приложений средствами протокола TCP
    • 1. 4. Особенности передачи данных
  • приложений средствами протокола UDP
    • 1. 5. Сравнительный анализ моделей TCP-трафика
    • 1. 6. Сравнительный анализ моделей HTTP-трафика
    • 1. 7. Анализ моделей самоподобного трафика
    • 1. 8. Постановка задачи
  • Выводы
  • Глава 2. Разработка методики сбора и обработки статистических данных для анализа характера HTTP-трафика
    • 2. 1. Задачи анализа HTTP-трафика при различных уровнях детализации
    • 2. 2. Аналитическое сравнение различных инструментов мониторинга и исследования сетевого трафика
    • 2. 3. Методика сбора и обработки статистических данных
      • 2. 3. 1. Принципиальное описание методики
      • 2. 3. 2. Логическая схема обработки статистических результатов
      • 2. 3. 3. Техническая реализация и измерительный стенд
    • 2. 4. Анализ обобщённых статистических результатов
    • 2. 5. Анализ детальных статистических характеристик HTTP-трафика
      • 2. 5. 1. Исследование интенсивности организации TCP-сессий
      • 2. 5. 2. Исследование распределения количества HTTP-запросов в рамках ТСР-сессии
      • 2. 5. 3. Исследование распределения временного интервала между запросами в рамках ТСР-сессии
      • 2. 5. 4. Исследование распределения размера HTTP-запросов
      • 2. 5. 5. Исследование распределения размера HTTP-ответов
  • Выводы
  • Глава 3. Разработка имитационной модели и исследование параметров качества обслуживания HTTP-трафика в сети доступа
    • 3. 1. Общие сведения
    • 3. 2. Сравнительный анализ комплексов имитационного моделирования НТТР-трафика
    • 3. 3. Описание структуры, функциональных блоков и алгоритма работы имитационной модели
      • 3. 3. 1. Управляющий скрипт имитационной модели: функциональные блоки, алгоритм, листинг
      • 3. 3. 2. Модуль генерации псевдослучайных чисел
      • 3. 3. 3. Модуль обработки взаимодействия по протоколу TCP (FullTCP)
      • 3. 3. 4. Модуль обработки HTTP-трафика
    • 3. 4. Описание исходных данных для имитационной модели
    • 3. 5. Верификация имитационной модели
      • 3. 5. 1. Сравнение имитационной модели со стандартными моделями М/М/1/100 и M/D/1/oo
    • 3. 6. Сравнительный анализ имитационной модели HTTP-трафика и модели M/M/1/R
    • 3. 7. Выявление значимого фактора отличия характеристик имитационной модели от модели M/M/1/R
    • 3. 8. Анализ характера распределения времени задержки HTTP-пакета в очереди опорного маршрутизатора
    • 3. 9. Исследование характеристик качества обслуживания при переменной интенсивности HTTP-трафика
      • 3. 9. 1. Зависимость характеристик качества обслуживания от параметров равномерного распределения вторичного потока TCP-сессий
      • 3. 9. 2. Зависимость характеристик качества обслуживания от параметра зависимого соотношения первичного и вторичного потока TCP-сессий
      • 3. 9. 3. Зависимость характеристик качества обслуживания от параметра интенсивности первичного потока TCP-сессий
  • Выводы
  • Глава 4. Разработка аналитического метода оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика
    • 4. 1. Общие сведения
    • 4. 2. Анализ структуры и параметров HTTP-трафика
      • 4. 2. 1. Анализ модели маршрутизатора
      • 4. 2. 2. Анализ параметров потока HTTP-трафика
      • 4. 2. 3. Анализ параметров обслуживания HTTP-трафика
    • 4. 3. Построение и анализ модели обслуживания HTTP-трафика
      • 4. 3. 1. Исследование модели в нестационарном режиме
      • 4. 3. 2. Анализ модели в стационарном режиме
    • 4. 4. Исследование обслуживания HTTP-трафика с помощью моделей с групповым поступлением заявок
      • 4. 4. 1. Исследование потока с учётом группировки HTTP-пакетов
      • 4. 4. 2. Метод расчёта задержки пакетов в очереди маршрутизатора на основе модели Mw/M/l/oo
      • 4. 4. 3. Метод расчёта задержки пакетов в очереди маршрутизатора на основе модели Mw/D/l/oo
    • 4. 5. Исследование модели с учётом самоподобных характеристик HTTP-трафика
  • Выводы

Разработка метода оценки параметров качества обслуживания НТТР-трафика в мультисервисных сетях доступа (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

По данным Минкомсвязи России рост числа пользователей сети Интернет в России за 2008 г. составил 34%, в 2009;2010 гг. рост замедлился и общее число пользователей по прогнозам специалистов к концу 2010 г. достигнет 45 миллионов человек. Более 15 миллионов домохозяйств по всей России используют широкополосный доступ (ШПД) в сеть Интернет и по прогнозам аналитиков это число к 2012 г. увеличится до 25 миллионов. Таким образом, в ближайшей перспективе будет происходить активный рост сетей широкополосного доступа, заменяющих собой коммутируемый доступ.

Как показал анализ тенденций развития технологий ШПД с учётом статистики их использования в современных сетях, наиболее перспективными являются Ethernet и ADSL (Asymmetric Digital Subscriber Line — асимметричная цифровая абонентская линия) с учётом построения сети согласно концепции FTTx (Fiber То The х — оптоволоконная сеть до адресата) с использованием GPON (Gigabit Passive Optical Network — гигабитная пассивная оптоволоконная сеть). Данные технологии позволяют обеспечить достаточную пропускную способность пользовательского канала для услуги «triple-play» в HD-качсстве (High Definition — высокое разрешение). При этом сохраняется ключевое влияние на характеристики качества обслуживания трафика опорного маршрутизатора сети доступа и необходимость дифференцированного обслуживания пакетов данных различных сервисов.

Кроме того, в современных телекоммуникационных сетях передачи данных происходят характерные изменения структуры основного типа трафика — HTTP (Hypertext Transfer Protocol — протокол передачи гипертекста). Данные изменения обусловлены переходом к концепции предоставления сервисов WEB2.0 и выражаются в количественной и качественной трансформации веб-сервисов, влияющей на пользовательский НТТР-трафик. Повышается уровень интерактивности веб-ресурсов, что приводит к увеличению объёмов данных, получаемых пользователями, и к снижению предела задержки комфортного пользования. Совместно с развитием технологий организации ШПД, это приводит к необходимости исследования трафика в современных сетях доступа на предмет обеспечения качества обслуживания с учётом специфики новых веб-сервисов.

Среди работ зарубежных учёных, исследующих проблемы построения моделей HTTP-трафика и оценки параметров качества обслуживания, следует отметить работы Avrachenkov К., Crovella М., Moschoiios I., Padhye J., Shuai L. и др. В России этой проблеме посвящены работы Самуйлова К. Е., Неймана В. И., Кучерявого Е. А., Яновского Г. Г., Шелухина О. И. и других.

Существующие модели TCP- (Transmission Control Protocol — протокол управления передачей) и HTTP-трафика не позволяют в должной мере определить зависимость характеристик качества обслуживания современных веб-сервисов от пропускной способности канала опорного маршрутизатора сети доступа, поэтому задача разработки модели оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика при заданной пропускной способности опорного канала сети доступа является актуальной.

Объектом исследования является процесс обслуживания HTTP-трафика в мульти-сервисных сетях доступа.

Предметом исследования являются статистические характеристики НТТР-трафика, обусловленные воздействием WEB2.0, которые оказывают значительное влияние на качество обслуживания, и, в то же время, не поддаются исследованию с помощью существующих методов, что приводит к необходимости разработки новых методов оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика в мультисервисных сетях доступа.

Цель работы и задачи исследования. Цель диссертации состоит в разработке метода оценки параметров качества обслуживания веб-трафика в современных сетях доступа с учетом влияния сервисов WEB2.0.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

• проведён анализ существующих моделей оценки пропускной способности и параметров качества обслуживания TCPи HTTP-трафика;

• проведено измерение и обработка результатов HTTP-трафика в современной сети доступа с целью выявления новых особенностей, вызванных переходом на WEB2.0;

• при помощи имитационного моделирования исследовано влияние статистических характеристик HTTP-трафика на качество обслуживания с целью выявления наиболее значимых факторов;

• разработан метод аналитической оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика в сетях доступа с использованием различных стандартных моделей телетрафика.

Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы теории вероятности и математической статистики, теории массового обслуживания и имитационного моделирования.

Достоверность результатов. Достоверность результатов обеспечивается адекватностью используемых методов математической статистики и теории вероятностей, верификацией имитационной модели с использованием результатов измерений на сети провайдера доступа, а также сравнением аналитических результатов с результатами имитационного моделирования.

Научная новизна результатов.

1. Статистический анализ результатов измерений трафика в сети доступа позволил выявить существенно новую характеристику HTTP-трафика, вызванную переходом на WEB2.0: принцип зависимой организации ТСР-сессий.

2. Проведённое имитационное моделирование процессов обслуживания позволило установить, что наиболее существенное влияние на качество обслуживания НТТР-трафика оказывает групповой характер поступления пакетов, формируемый вебсервером.

3. Имитационное моделирование позволило исследовать параметры качества обслуживания HTTP-пакетов в опорном маршрутизаторе в широком диапазоне значений интенсивности поступающей нагрузки и установить, что задержка HTTP-пакетов в буфере маршрутизатора может быть описана распределением Вейбулла.

4. Разработанный метод аналитической оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика на основе модели M’xVd/1/oo позволяет получить значительно более точную оценку, нежели модель M/M/1/R или модель P/P/1/R. Верификация имитационным моделированием показала, что аналитическая оценка, полученная с помощью модели M^/D/l/co, превышает исходное значение на 5−10%, в то время как оценка, полученная с помощью моделей M/M/1/R и P/P/1/R, превышает исходное значение в несколько раз.

Личный вклад. Все основные научные положения и выводы, составляющие содержание диссертации, разработаны соискателем самостоятельно.

Практическая ценность и реализация результатов работы. Разработанная методика проведения измерений трафика на сетях доступа и обработки результатов позволяет провайдерам услуг доступа в Интернет оперативно и эффективно проводить измерения с целью эксплуатационного контроля сети доступа. Аналитический метод оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика позволяет оценить задержку пакетов при заданной интенсивности трафика и пропускной способности каналов. Разработанный метод оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика в мультисервисной сети доступа реализован в ЗАО «ДАТАТЕЛ» и используется в ООО «Инлайн Технолоджис». Полученные теоретические результаты применяются в учебном процессе МТУ СИ.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Международных форумах информатизации (МФИ, МТУСИ, Москва, 2006, 2008, 2009 гг.), на международной конференции Finnish-Russian University Соoperation program in Telecommunications (FRUCT, Санкт-Петербург, 2007 г.), на Отраслевых научно-технических конференциях (ОНК, Москва, 2007, 2009 гг.), на 9-ой международной конференции Next Generation Wired/Wireless Networking (NEW2AN, Санкт-Петербург, 2009 г.), на международном конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям (AIS-IT'10, Дивноморское, 2010 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, в том числе 2 работы в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, внесённых в перечень журналов и изданий, утверждённых ВАК.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие положения:

1. Характеристики HTTP-трафика существенно изменяются за счет перехода сети Интернет на WEB2.0, использования новых браузеров и увеличения объемов информации, скачиваемой пользователями с серверов за каждый ответ: a. поток TCP-сессий для передачи HTTP-трафика можно представить с помощью двух потоков: первичный, создаваемый пользователями, и вторичный зависимый поток, генерируемый веб-браузером через короткие интервалы времениb. размер поступающих HTTP-ответов адекватно описывается совокупностью распределений: Вейбулла (в области малых значений) и гамма распределения с 3-мя параметрами (в области больших значений).

2. Результаты имитационного моделирования демонстрируют непригодность оценки параметров качества обслуживания HTTP-трафика с помощью классических моделей M/M/1/R и M/D/1/co: рассчитанная средняя задержка меньше в 5−15 раз, а вероятность потерь пакетов вследствие переполнения буфера — в 2−100 раз.

3. Увеличение интенсивности TCP-сессий за счет дополнительных соединений, создаваемых браузерами, опосредованно увеличивает количество передаваемых пакетов, ухудшая параметры качества обслуживания: при соотношении 'А в числе первичных и вторичных TCP-соединений вероятность потерь вследствие переполнения буфера увеличивается в 10−15 раз, по отношению к потерям при среднестатистическом значении этого параметра Уг.

4. Увеличение суммарной интенсивности HTTP-трафика в условиях ограниченной пропускной способности на величину 25% приводит к троекратному увеличению задержек пакетов в очереди и десятикратному увеличению процента потерянных пакетов.

5. Наиболее точную оценку задержки HTTP-пакетов в очереди маршрутизатора позволяет получить модель с групповым поступлением заявок M[xVd/1/co: полученная верхняя граница превышает результат имитационного моделирования не более чем на 5−10%. Модель М[х]/М/1/оо позволяет получить верхнюю границу, превышающую исходное значение на 20−40%.

Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из списка сокращений, введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и трёх приложений. Работа содержит 160 страниц машинописного текста, в том числе 53 рисунка и 22 таблицы.

Список литературы

включает в себя 146 наименований. Приложения размещены на 17 страницах.

Основные результаты диссертационной работы можно сформулировать следующим образом:

1. Разработана методика сбора и обработки статистических данных мультисервисного трафика в сети доступа с использованием стандартных служебных заголовков передаваемых пакетов и механизма хранения на основе реляционных баз данных. Использованная техническая реализация алгоритма включает открытые программные продукты с максимальной производительностью производящие полный комплекс обработки данных, позволяющий получить статистические данные разного уровня детализации для различных типов трафика.

2. С помощью разработанной методики были получены статистические данные макроуровня отдельно взятой сети доступа, позволяющие утверждать, что количество переданных байт в исходящем из сети доступа направлении незначительно меньше, чем число принятых байт во входящем направлении. Также было установлено, что, приблизительно, по 45% всего объёма TCP-трафика приходится на веб-приложения и передачу данных в пиринговых сетях, что подтверждается современными концепциями развития сети «Интернет»: переход на WEB2.0 приложения и неконтролируемый децентрализованный обмен мультимедийными файлами.

3. При помощи разработанной методики были уточнены статистические данные микроуровня предложенной модели HTTP-трафика, опираясь на сессионной принцип описания трафика. Было показано, что TCP-сессии для передачи HTTP-данных организуются через временные промежутки согласно двум зависимым распределениям (экспоненциальному и равномерному) с коэффициентом '/г, а HTTP-ответы при среднем размере 8 Кб определяются двумя «длиннохвостыми» распределениями (гамма и Вейбулл).

4. На основе уточнённых характеристик генерации HTTP-трафика была разработана имитационная модель на базе комплекса имитационного моделирования NS2 и программного модуля РаскМЕМЕ. Различные вариации базовой имитационной модели позволили проанализировать параметры качества передачи HTTP-трафика в динамически изменяющихся условиях сети и получить все необходимые данные для расчёта параметров производительности СМО (маршрутизатора).

5. При помощи имитационного моделирования были установлены зависимости средней задержки пакета в очереди маршрутизатора и процента потерь пакетов от коэффициента использования канала. Дополнительные имитационные модели позволили выдвинуть предположение, что причина расхождения оценок параметров качества обслуживания с соответствующими оценками стандартных моделей телетрафика заключается в групповом характере поступления пакетов HTTP-трафика, вызванного алгоритмом работы веб-сервера.

6. Выявлено, что влияющим параметром на характеристики качества обслуживания HTTP-трафика является интенсивность первичных TCP-сессийпараметры, определяющие вторичный поток, оказывают косвенное влияние. По результатам моделирования удалось установить, что 25%-ное увеличение интенсивности первичных ТСР-сессий исследуемого генератора HTTP-трафика при ограниченной пропускной способности увеличивает среднюю задержку пакета втрое и процент потери пакетов в десять раз.

7. Построенная модель М/М/1/100 для HTTP-трафика продемонстрировала, что расчётное значение средней задержки пакета в очереди маршрутизатора в 10−15 раз меньше, нежели оценочное значение из имитационной модели. На основе этих результатов было подтверждено выдвинутое ранее предположение о значимости влияния группового поступления пакетов на параметры качества обслуживания,.

8. Использование математических моделей Mw/M/l/oo и Mw/D/l/co, описывающих групповое поступление заявок, позволило получить верхние оценки для средней задержки пакета в очереди маршрутизатора. Расчётные данные, полученные с использованием формул для модели превышают время задержки, полученное из имитационного моделирования, не более чем на 20−40%. Для модели M[x]/D/l/oo данное расхождение не превышает 10%.

9. Разработанная методика сбора и обработки статистики используется компанией «ИНЛАЙН Технолоджис» на этапе обследования мультисервисных сетей с целью получения адекватных статистических параметров трафика различных приложений. Имитационная модель HTTP-трафика реализована в компании «ДАТАТЕЛ» на этапе проектирования сетей и прогнозирования уровня обслуживания веб-трафика.

Заключение

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Бакланов И. NGN: принципы построения и организации. — М.: Эко-Трендз, 2008. — 400 с.
  2. Г. П. Лекции по математической теории телетрафика. М.: Изд-во РУДН, 2004.- 190 с.
  3. А. Стандарт DOCSIS 3.0 // Электронный журнал. М.: Мультимедиа, 2008. http://www.telemultimedia.ru/art.php?id=288 (20.02.2011).
  4. П.П., Печинкин A.B. Теория массового обслуживания // Учебник. М.: РУДН, 1995. — 529 с.
  5. Е.С. Курс теории случайных процессов. М.: Наука, 1996. — Изд. 2-е.— 399 с.
  6. Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. — 576 с.
  7. Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и сё инженерные приложения // Учебное пособие для втузов. М.: Высшая школа, 2000. — Изд. 2-е. — 383 с.
  8. А., Симонина А., Яновский Г. Анализ характеристик сетей NGN с учётом самоподобия трафика // Электросвязь. М.: Электросвязь, 1997. — № 12. — С.23−26.
  9. И.И., Скороход A.B. Теория случайных процессов. М: Наука, 1973.-Т.2.- 640 с.
  10. .В. Курс теории вероятностей // Учебник. М.: Наука, 1988. — Изд. 6-е. — 448 с.
  11. .В., Коваленко И. Н. Введение в теорию массового обслуживания // Учебник. М.: Наука, 1987. — Изд. 2-е. — 336 с.
  12. .В., Хинчин А. Я. Элементарное введение в теорию вероятностей // Учебник. М.: Наука, 1970. Изд. 7-е. — 168 с.
  13. А., Гольдштейн Б. Softswitch. Спб.: БХВ-Петербург, 2006. — 368 с.
  14. В.Ю. Мультисервисные сети связи. — М.: Инсвязьиздат, 2007. — 166 с.
  15. В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В. А. Исследование самоподобных свойств HTTP-трафика // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУСИ, 2009. — С. 13−14.
  16. В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В. А. Исследование статистических характеристик веб-трафика в мультисервисной сети провайдера // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». -М.: МТУСИ, 2008. -С.15−17.
  17. В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В. А. Исследование трафика WEB2.0 в сети доступа в Интернет // Электросвязь. М.: Электросвязь, 2009. — № 10. — С.41−44.
  18. В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В. А. Модель вероятностной генерации НТТР-трафика PackMIME // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУ СИ, 2006. — С.34.
  19. В.Ю., Пилюгин A.B., Маньков В. А. Статистические характеристики трафика современного провайдера доступа в Интернет // T-Comm. — М.: Медиа паблишер, 2008,-№ 4.-С. 54−57.
  20. Кох Р., Яновский Г. Г. Эволюция и конвергенция в электросвязи. М.: Радио и связь, 2001.-280 с.
  21. Е.А. Управление трафиком и качество обслуживания в сети Интернет. -М.: Наука и техника, 2004. 336 с.
  22. B.C., Степанов С. Н. Телетрафик мультисервисных сетей связи. М.: Радио и связь, 2000. — 320 с.
  23. B.C., Пшеничников А. П., Харкевич А. Д. Теория телетрафика // Учебник для вузов. М.: Связь, 1979. — 224 с.
  24. В.А., Пилюгин В. А. Особенности работы TCP в мультисервисных сетях ADSL доступа // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУ СИ, 2009. — С. 15.
  25. МГТС переходит на ADSL2+ // Открытые системы. М.: Открытые системы, 2008. Источник: http://www.osp.ru/nets/2008/03/4 888 903/ (20.02.2011).
  26. М. Кабельный широкополосный доступ. Субъективный взгляд // Тез. докл. на 8-ой международной конференции Состояние и перспективы развития Интернета в России. -М., 2007.
  27. В.А., Самуйлов К. Е., Яркина Н. В. Теория телетрафика мультисервисных сетей. М.: Изд-во РУДН, 2007. — 192 с.
  28. В. Новое направление в теории телетрафика // Электросвязь. М.: Электросвязь, 1998. — № 7. — С.27−30.
  29. Ногл М. TCP/IP // Учебник. Пер. с английского. М.: ДМК Пресс, 2001. 480 с.
  30. . Широкая полоса в домах россиян: технологии и барьеры, статистика и перспективы // Connect! Мир связи. М.: Connect!, 2006. № 7. (Электронное издание). Источник: http://www.connect.ru/article.asp?id=6864. (20.02.11)
  31. В., Олифер Н. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы // Учебник для вузов. Спб.: Питер, 2007. — Изд. 3-е. — 960 с.
  32. Описание технологии DOCSIS 2.0, 2008. Источник: http://www.broadband.org.ua/content/view/267/491/ (20.02.2011).
  33. В.А. Прикладная математика в системе Mathcad. Спб.: Лань, 2008. — Изд. 2-е.-352 с.
  34. A.B. Анализ параметров производительности СМО для группового поступления HTTP-пакетов // Сборник трудов конференции «Телекоммуникационные и вычислительные системы». М.: МТУ СИ, 2009. — С. 16−17.
  35. A.B., Деарт В. Ю. Модель HTTP-трафика для сети Интернет эпохи WEB2.0 // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT' 10″. Научное издание в 4-х томах. М.: Физматлит, 2010. — Т.1. -С.556−562.
  36. Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления для втузов. М.: Наука, 1985. — Т.2. — Изд. 13-е. — 560 с.
  37. Россия: интернет-аудитория выросла до 44 млн человек // Cnews. М.: Cnews, 2009. Электронный журнал. Источник: http://internet.cnews.ru/news/line/index.shtral72010/10/05/411 062 (20.02.2011).
  38. Россия: проникновение интернета 44% // Cnews. — М.: Cnews, 2009. Электронный журнал. Источник: http://internet.cnews.ru/news/top/index.shtml72009/04/21/344 946 (20.02.2011).
  39. Россия: ШПД растет за чертой двух столиц // Cnews. М.: Cnews, 2008. Электронный журнал. Источник: http://www.cnews.ru/news/top/index.shtml72008/10/01/320 882. (20.02.2011).
  40. И.С. Математическая статистика практикум на ПЭВМ на основе пакета программ Statgraphics. М.: МТУ СИ, 1994. — 4.1. -23 с.
  41. И.С. Математическая статистика практикум на ПЭВМ на основе пакета программ Statgraphics. М.: МТУ СИ, 1996. — 4.2. — 31 с.
  42. И.С. Статистический анализ данных с использованием Excel 97/2000 // Учебное пособие. М.: МТУ СИ, 2001. — Ч. 1. — 28 с.
  43. И.С. Статистический анализ данных с использованием Excel 97/2000 // Учебное пособие. М.: МТУ СИ, 2003. — 4.2. — 50 с.
  44. С.Н. Основы телетрафика мультисервисных сетей. М.: Эко-Трендз, 2010. — 392 с.
  45. С.Н., Столяр Н. Ф. Разработка алгоритмов оценки основных показателей качества обслуживания мультисервисных потоков сообщений на корпоративных сетях связи // Деп. ЦНТИ Инфорсвязь. М.: Информсвязь, 2005. — № 2262. — С.47−74.
  46. Ю.Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. М.: Инфра-М, 1995. -Изд. 3-е. — 544 с.
  47. А. Протоколы Интернета. Спб.: БХВ-Петербург, 2003. — 528 с.
  48. О.И., Тенякшев A.M., Осин А. В. Фрактальные процессы в телекоммуникациях. М.: Радиотехника, 2003. — 480 с.
  49. Alcatel 7342 FTTU // Handbook Alcatel-Lucent University. M.: Alcatel University, 2007. — 83 с.
  50. Alcatel PON Passive Optical Network // Handbook Alcatel-Lucent University. — M.: Alcatel University, 2007. — 59 c.
  51. Almeida V., Oliveira A. On the Fractal Nature of WWW and Its Application to Cache Modeling // Technical Report. Boston, USA, 1996.
  52. Altman E., Jimenez T. NS simulator for beginners // Lecture notes. Merida, Venezuela, 2004.- 146 p.
  53. Anagnostakis K., Ioannidis S., Miltchev S. et al. Efficient Packet Monitoring for Network Management // In Proceedings of IFIP/IEEE Network Operations and Management Symposium. Philadelphia, USA, 2002. — P.423−436.
  54. Arlit M., Tai J. Workload Characterization of the 1998 World Cup Web Site // Internet Systems and Applications Laboratory HP Laboratories. California, USA, 1999. 90 p.
  55. Avrachenkov K., Ayesta U., Brown P. Batch Arrival Processor-Sharing with Application to Multi-Level Processor-Sharing Scheduling // In Queueing Systems: Theory and Applications archive. -NJ, USA, 2005. Vol.50, Issue 4. — P.459−480.
  56. Baba Y. A Unified Analysis to the Queue Length Distributions in Mx (k)/G/1/N and GI/Mym/1/N Queues // Science reports of the Yokohama National University. Yokohama, Japan, 1996. — Section I, Vol.43. — P.43−54.
  57. Barford P., Crovella M. Generating representative Web workloads for network and server performance evaluation // In proceedings of the ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. NY, USA, 1998,-Vol.26, Issue 1.-P. 151−160.
  58. Barford P., Crovella M. A performance evaluation of hyper text transfer protocols // In ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. NY, USA, 1999. -Vol.27, Issue 1. — P. 188−197.
  59. Brakmo L. S., O’Malley S. W., L. L. Peterson. TCP Vegas: New techniques for congestion detection and avoidance // In proceeding ACM SIGCOMM Computer Communication Review. Arizona, USA, 1994. — Vol.4, Issue 4. — P.24−35.
  60. Casilari E., Gonzalez F.J., Sandoval F. Modeling of HTTP Traffic // In IEEE communications letters. Malaga, Spain, 2001. — Vol.5, No.6. — P.272−274.
  61. Cisco IOS Flexible NetFlow // Cisco. California, USA, 2008. Website: http://www.cisco.com/en/US/prod/collateral/iosswrel/ps6537/ps6555/ps6601/ps6965/produ ctdatasheet0900aecd804b590b. html (2.20.2011).
  62. Choi H.-K., Limb J.O. A Behavioral Model of Web Traffic // In proceedings ICNP'99 Seventh International Conference on. Washington, USA, 1999. — P.327−334.
  63. Choi B.D., Kim Y.C., Shin Y.W. The Mx/G/1 queue with queue length dependent service times // In Journal of Applied Mathematics and Stochastic Analysis. Seoul, Korea, 2001. -Vol.14, Issue 4. — P.399−419.
  64. Choudhury G., Madhuchanda P. Analysis of a two phases batch arrival queuing model with Bernoulli vacation schedule // In Revista investigacio operacional. Assam, India, 2004. — Vol.25, No.3. — P.217−228.
  65. Choudhury G. An M7G/1 queueing system with a setup period and a vacation period // In Queueing Systems: Theory and Applications archive. NJ, USA, 2000. — Vol.36, Issue 1/3. — P.23−38,
  66. Cranor C., Gao Y., Johnson T. et al. Gigascope: high performance network monitoring with an SQL interface // In proceedings of the 2002 ACM SIGMOD international conference on Management of data. NY, USA, 2002. — P.623−623.
  67. Cranor C., Johnson T., Spatscheck O. Gigascope: How to monitor network traffic 5Gbit/sec at a time // Presentation at ATT labs research. 2003. 29 p.
  68. Crovella M., Taqqu M., Bestavros A. Heavy-tailed probability distributions in the World Wide Web // A practical guide to heavy tails: statistical techniques and applications. -Cambridge, USA, 1998.-P.3−25.
  69. Crovella M., Bestavros A. Self-similarity in World Wide Web Traffic: Evidence and Possible Causes // In proceedings Networking, IEEE/ACM Transactions. -NJ, USA, 1997. Vol.5, Issue 6. — P.835−846.
  70. Crovella M., Krishnamurthy B. Internet Measurement: Infrastructure, Traffic and Applications. NY, USA, 2006. — 520 p.
  71. Dang T.D., Sonkoly B., Molnar S. Fractal analysis and modeling of VoIP traffic // In proceedings of Telecommunications Network Strategy and Planning Symposium. Budapest, Hungary, 2004.-P. 123−130.
  72. Danzig P., Jamin S. A Library of TCP Internetwork Traffic Characteristics // USC Technical Report USC-CS-91−495. California, USA, 1991.
  73. Davies J., Thomas L. Windows Server 2003: TCP/IP Protocols and Services // Technical Reference. Washington, USA, 2003. Ed.2-nd. — 768 p.
  74. Fall K., Varadham K. The ns Manual // The VINT Project documents. Berkeley, USA, 2009. 430 p. Website: http://www.isi.edu/nsnam/ns/doc/index.html (2.20.2011).
  75. Fisk M., Varghese G. Agile and scalable analysis of network events // In Proceedings of the 2-nd ACM SIGCOMM Workshop on Internet Measurement. NY, USA, 2002. — P.285−290.
  76. Floyd S. Simulator tests // Lawrence Berkeley Laboratory One Cyclotron Road. Berkeley, USA, 1997.
  77. Garret J. Ajax: A New Approach to Web Applications. 2005. Website: http://www.adaptivepath.com/ideas/essays/archives/385.php (2.20.2011).
  78. GPSS World 11 Руководство пользователя. Пер. с английского. Казань: Мастер-лайн, 2002.-384 с.
  79. GPSS World // Учебное пособие. Пер. с английского. Казань: Мастер-лайн, 2002. — 272 с.
  80. Hernandez-Campos F., Jeffay К., Donelson Smith F. Tracking the Evolution of Web Traffic: 1995−2003 // In proceedings of the Modeling, Analysis and Simulation of Computer Telecommunications Systems. -NC, USA, 2003. P. 16−25.
  81. Hopkins A. Optimizing Page Load Time. Website: http://www.die.net/musings/pageloadtime/ (2.20.2011).
  82. Fielding R., Berners-Lee Т., Frystyk H. Hypertext Transfer Protocol HTTP/1.0 // RFC 1945. 1996.
  83. Fielding R» Gettys J., Mogul J. Hypertext Transfer Protocol HTTP/1.1 // RFC 2616. 1999.
  84. Jacobson V. Congestion avoidance and control // In proceeding ACM SIGCOMM Computer Communication Review. Berkley, USA, 1988. — Vol.18, Issue 4. P.314−329.
  85. Jacobson V. Modified TCP congestion avoidance algorithm // Note sent to end2end-interest mailing list. 1990.
  86. Jain R. The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling. NY, USA, 1991. 685 p.
  87. Jiang H., Dovrolis C. Why is the Internet Traffic Bursty in Short Time Scales? // In proceedings of the ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. NY, USA, 2005. Vol.33, Issue 1. — P.241−252.
  88. Kawasaki N. Takagi H. Waiting time analysis for Mx/G/1 priority queues with/without vacations under random order of service discipline // In Journal of Applied Mathematics and Stochastic Analysis. Japan, 2000. — P.365−392.
  89. L’Ecuyer. Good parameters and implementations for combined multiple recursive random number generators // Operations Research. Maryland, USA, 1999. — Vol.47, Issue 1. — P. 159−164.
  90. Leland W., Taqqu M., Willinger W. et al. On the self-similar nature of Ethernet traffic // In proceedings of IEEE/ACM Transactions on Networking. NJ, USA, 1994. — Vol.2, Issue 1. -P.1−15.
  91. Mah B. An Empirical Model of HTTP Network Traffic // Proceedings of the INFOCOM '97 Sixteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Washington, USA, 1997. — P.592.
  92. Misra V., Gong W., Towsley D. Stochastic Differential Equation Modeling and Analysis of TCP-Window size Behavior // In Proceedings of IFIP Performance'99. 1999.
  93. Mogul J.C. The Case for Persistent-Connection HTTP // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. NY, USA, 1995. — Vol.25, Issue 4. — P.299−313.
  94. Nagle J. Congestion control in IP/TCP internetworks // RFC 896. 1984.
  95. NetFlow & Network-Based application recognition // Cisco Systems, ITD product management. November, 2003.
  96. Network performance objectives for IP-based services. ITU-T Recommendation Y.1541 // http://www.itu.int/rec/T-REC-Y.1541−200 602-I/cn. February, 2006.
  97. Nielsen J. Response Times: The Three Important Limits // Excerpt from Chapter 5 of book Usability Engineering. Published by Morgan Kaufmann, San Francisco. 1994.
  98. Norros I. On the use of Fractional Brownian in the theory of connectionless networks // IEEE J.Sel. Areas Coramun, 13, 953−962, 1995.
  99. Norros I. Studies on a model of connectionless traffic based on Fractional Brownian motion // on Applied Probability in Engineering, Computer and Communication Sciences, 1993.
  100. O’Reilly T. What Is WEB2.0 Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software // http://www.oreillynet.eom/lpt/a/6228, 2005.
  101. Padhye J., Firoiu V., Towsley D., Kurose J. Modeling TCP Throughput: A Simple Model and its Empirical Validation // In proceedings ACM SIGCOMM Computer Communication Review, Volume 28, Issue 4. 1998. P. 303−314.
  102. Park K., Willinger W. Self-Similar network traffic: an overview // In Self-Similar Network Traffic and Performance, John Wiley & Sons. 2002.
  103. Parvez N., Mahanti A., Williamson C. TCP NewReno: Slow-but-Steady or Impatient // In proceedings of Communications, 2006. ICC '06. IEEE International Conference on. June, 2006.-P. 716−722.
  104. Pro WEB2.0 Mashups. Apress, 2008. p.3−19.
  105. Riley G. The Georgia Tech Network Simulator // In proceedings of the ACM SIGCOMM workshop on Models, methods and tools for reproducible network research. 2003. P.5−12.
  106. Riley G. Using the Georgia Tech Network Simulator // Department of Electrical and Computer Engineering. 2008.
  107. Sawashima H., Hori Y., Sunahara H. Characteristics of UDP Packet Loss: Effect of TCP Traffic. Japan, 1997. Website: http://www.isoc.org/inet97/proceedings/F3/F3l.HTM (2.20.2011).
  108. Shuai L., Xie G., Yang J. Characterization of HTTP Behavior on Access Networks in WEB2.0 // In proceedings ICT 2008. June, 2008. P. 1−6.
  109. Smith D., Hernandez Campos F., Jeffay K., Ott D. What TCP/IP Protocol Headers Can Tell Us About the Web // In proceedings ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review, Volume 29, Issue 1. June, 2001. P. 245−256.
  110. Squillante M.S., Yao D.D., Zhang L. Web Traffic Modeling and Web Server Performance Analysis // In proceedings the ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review archive. Volume 27, Issue 3. December, 1999. P.24−27.
  111. Sweetster A. A Comparison of System Dynamics and Discrete Event Simulation. Washington, DC 20 006−2873, Andersen Consultng. 2002. P. 8.
  112. TCP Slow Start, Congestion Avoidance, Fast Retransmit, and Fast Recovery Algorithms. RFC 2001. http://www.ietf.org/rfc/rfc2001.txt7number-2001. January, 2001.
  113. The State of WEB2.0 // http://Web2.socialcomputingjournal.com/thestateofWeb20.htm/. April, 2006.
  114. Transmission control protocol. RFC 793 // http://www.ietf.org/rfc/rfc0793.txt?number=793. September, 1981.
  115. Understanding and using selective packet discard // http://www.cisco.com/web/about/security/intelligence/spd.html.
  116. Varga A. The OMNet++ discrete event simulation system // In proceedings of the European Simulation Multiconference. June, 2001. -P. 319−324.
  117. Watson D., Malan G. R., Jahanian F. An extensible probe architecture for network protocol performance measurement // Software—Practice & Experience, Volume 34, Issue 1. January, 2004.-P. 47−67.
  118. Why Mashups = (REST + 'Traditional SOA') * WEB2.0 // http://blog.sherifmansour.com/?p=187. December, 2007.
  119. Wiegle M. PackMime-HTTP: Web Traffic Generation in NS2 // http://www.isi.edu/nsnam/ns/doc/node552.html. 2007.
  120. Cooper R. Introduction to queueing theory. Second Edition NY, USA, 1981. — 347 p.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?