Sicher rechnen fürs Netz : Verifizierte Verkehrsmodellierung und -analyse in Dienste integrierenden Kommunikationsnetzen
Die Messung sowie Modellierung, Analyse und Simulation des Datenverkehrs im Internet ist Ziel zahlreicher Arbeiten, die sich mit Elementen oder der Gesamtsicht eines IP-basierten Netzes beschäftigen. Die hier präsentierten Techniken führen auf eine adäquate Modellierung von korreliertem Datenverkehr, wie er im Internet zum Beispiel in Form von Videoübertragungen häufig anzutreffen ist. Der Einsatz eines Optimierungsverfahrens führt auf stochastische Prozessmodelle mit wenigen Zuständen. Diese lassen sich mittels effizienter Methoden verifiziert analysieren, um gesicherte Angaben zur Dienstgüte zu erhalten.
In this article, the authors present a means for the adequate modeling of video traffic in service-integrating communication networks using semi-Markov processes. This type of stochastic process is able to reflect two important characteristics of video traffic: The distribution and the autocorrelation. The model parameters are computed from given data traces using genetic programming in combination with an evolutionary optimization method. The semi- Markov models can be efficiently analyzed using different factorization approaches. On the one hand, we consider the polynomial factorization relying on the computation of roots of the so-called characteristic polynomial. On the other hand, we apply the Wiener-Hopf factorization, which considers two-phase distributions. Numerical instabilities, such as round-off errors, are likely to occur and can lead to wrong results. These difficulties are handled using verification techniques relying on intervals as basic computation units instead of floating-point numbers. This way, reliable results can be achieved, such as the buffer overflow probability at a network element, e.g. a switch or router.
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