Search academic texts

Information × Registration Number 0825U000426, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 05-07-2023 popup.evolution o Title Models and methods of analysis and routing of fractal-like traffic in computer networks Author Hanna Drieieva, popup.head Meleshko Yelyzaveta V. popup.head Iryna V. Myronets popup.opponent Serhii Gnatyuk popup.opponent Maryna O. Yevdokymenko popup.review Lavdanskyi Artem O. popup.review Volodymyr Palahin Description Важливою науково-практичною задачею є підвищення якості обслуговування у комп’ютерних мережах під час високої інтенсивності мережевого трафіку та пікових навантаженнях на маршрутизатори шляхом зменшення кількості втрачених мережевих пакетів. Як показало проведене дослідження методів маршрутизації трафіку, прогнозування завантаженості мережевих пристроїв з метою перенаправлення трафіку на менш завантажені за прогнозами пристрої є перспективним способом зменшення кількості втрачених IP-пакетів під час пікових навантажень на мережу. Оскільки мережевий трафік має свої певні властивості та особливості й може бути різних типів та з різними варіаціями властивостей, то було досліджено можливість та ефективність застосування різних методів прогнозування часових рядів для прогнозування завантаженості маршрутизаторів. Проведене дослідження показало, що реальний комп’ютерний трафік має фрактальні властивості, а також може бути персистентним або антиперсистентним залежно від типу мереж та інформації, що у них передається. Оскільки використання фрактальних часових рядів для математичного опису мережевого трафіку дозволяє моделювати такі його властивості, як наявність трендів, персистентність та антиперсистентість, які притаманні реальному трафіку та дозволяють робити моделі більш реалістичними, то було вирішено використовувати переважно фрактальний аналіз та синтез трафіку. Отже, метою дисертаційної роботи є зменшення ймовірності втрати IP-пакетів при високій інтенсивності трафіку за рахунок розробки і застосування моделей та методів фрактального аналізу й адаптивної маршрутизації трафіку. Проведено дослідження та порівняльний аналіз моделей та методів роботи комп’ютерних мереж, а також методів аналізу, моделювання, прогнозування та маршрутизації мережевого трафіку. Удосконалено математичну модель мережевого фракталоподібного трафіку, яка відрізняється від відомих представленням трафіку на рівні “пакет є” – “пакета немає” на вході маршрутизатора та запропонованими ланцюгами Маркова, які описують ймовірності станів генератора трафіку як стохастичного скінченного автомата, що дало змогу одержати рівняння для імітаційного моделювання фрактального та мультифрактального трафіків. Розроблено метод генерації мережевого фрактального трафіку, який відрізняється від відомих можливістю налаштовувати фрактальну розмірність та інтенсивність трафіку перед його генерацією, а отже, моделювати різні типи трафіку. Вперше розроблено метод аналізу мережевого фракталоподібного трафіку, який відрізняється від відомих використанням нової міри визначення фрактальної розмірності бінарного трафіку, що дозволило зв’язати аналітично його статистичні та фрактальні властивості, підвищити точність визначення фрактальної розмірності та зменшити кількість арифметичних операцій при фрактальному аналізі. Проведена оцінка якості та ефективності запропонованих методів і моделей шляхом проведення експериментів на програмній імітаційній моделі. Розроблено алгоритми моделювання структури комп’ютерної мережі та генерації фрактального мережевого трафіку, що дають можливість моделювати комп’ютерні мережі різної архітектури для тестування якості роботи алгоритмів маршрутизації. Розроблено алгоритми для аналізу фрактальних властивостей трафіку та алгоритми для прогнозування ймовірності втрати мережевих пакетів маршрутизатором на основі статистичних та фрактальних властивостей вхідного трафіку, що дають змогу удосконалювати алгоритми маршрутизації. Запропонований метод аналізу мережевого фракталоподібного трафіку з більшою точністю та однозначністю результатів визначає фрактальну розмірність трафіку незалежно від довжини досліджуваного ряду, на відміну від відомого методу на основі R/S-аналізу, а також має меншу кількість арифметичних операцій. Зокрема, запропонований метод дає менший відсоток відхилення від середнього значення показника Херста, а саме 1,8% , на відміну від 2,5% для R/S-аналізу. Розроблено алгоритм адаптивної маршрутизації трафіку з застосуванням додаткової метрики для визначення найкоротших шляхів передачі мережевих пакетів, представленої прогнозованою ймовірністю втрати мережевого пакету маршрутизатором, яка визначається новим методом на основі вимірюваних значень фрактальної розмірності та інтенсивності вхідного трафіку. Запропонований удосконалений метод адаптивної маршрутизації дає змогу зменшувати кількість втрачених мережевих пакетів під час високої інтенсивності трафіку, зокрема, при інтенсивності 0,8 в середньому на 23% для персистентного трафіку, на 17% –для випадкового трафіку та на 1,5% – для антиперсистентного трафіку; конкретні значення покращень залежать від параметрів мережі. Практичне значення отриманих результатів підтверджено відповідними актами впровадження. Registration Date 2025-02-05 popup.nrat_date 2025-02-05 Close