AUTOSIMILARIDAD PAPER 1

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Resumen—Se presenta detalles básicos de ancho de banda efectivo, control de congestión a múltiples escalas de tiempo y la predecibilidad de la duración de las conexiones.

Términos para indexación—Control de congestión a múltiples escalas de tiempo, encolamiento pesado, predecibilidad.

I. INTRODUCCIÓN
LA auto-similaridad permite determinar mediante modelos, el comportamiento de una red.La determinación del ancho de banda efectivo, es un valor que se busca en base a estos modelos, ya que este nos permite determinar el dimensionamiento que daremos a nuestra red, de acuerdo al ancho de banda que se prediga necesitará. En general se usan distribuciones de colas pesadas en base a la distribución de Pareto, en la primera parte de este paper se tiene información de los diferentesmodelos que se utilizan para determinar un ancho de banda efectivo en una red.
El control de congestión en escalas de tiempo, se lo define en escalas de corto y largo tiempo, se utiliza en modelos de retroalimentación. Se trata el protocolo SAC, el mismo que ayuda al control de congestión reactivo existente, ajustando el nivel de agresividad en función de la inactividad predicha.
Finalmente se tratala predicibilidad de la duración de las conexiones, se trabaja con distribución de pesadas, las cuales indican que las conexiones tienen un tiempo de vida corto, sin embargo el volumen de tráfico tiene contribuciones de pocos flujos con tiempos de vida largos. Describiendo cuales son las implicaciones en el diseño de una red.
II. Ancho de banda efectivo
El interés por conocer la necesidad realde ancho de banda que tiene un usuario de un sistema, de comunicaciones se manifiesta con la cantidad de modelos que permiten predecir dicho comportamiento, el trabajo estadístico para comprobar o descartar el sistema propuesto, así como simuladores, con los cuales se trabaja para comprobar o no dichos modelos.
Un estudio de tráfico, es una solución orientada al mejoramiento de la disponibilidadde la red y a la reducción de costos de operación de la misma, mejorando de esta manera la calidad de servicio.
El dimensionamiento de las redes de comunicación utilizan modelos: Markov y modelos de auto-similitud. Así en las redes de telefonía, el uso de la distribución de Poisson, que considera como variables independientes, los tiempos entre llegadas de los usuarios, la duración de lallamada, la longitud de los paquetes se acopla perfectamente a la realidad de las mismas.
En cambio las redes Ethernet se describen con modelos de auto-similaridad, estos cumplen modelos más elaborados, en los cuales la correlación decae exponencialmente con el tiempo por ejemplo: Proceso de Poisson Modulado por Markov (MMPP).
Estos nuevos modelos desarrollados para el tráfico de datos tienen encuenta la correlación existente entre los tiempos de llegada. Los procesos MMPP, se han utilizado en la modelación de tráfico de video con tasa variable de bits.
La variabilidad LRD, este tipo de procesos posee una compleja estructura de correlación que puede ser explotada para "predecir el futuro". Algunos investigadores han trabajado en modelos, movimiento browniano fraccional, fbm, sintetizadoaproximadamente mediante el multiplexaje de procesos on/off con distribuciones de cola pesada en sus períodos de actividad y/o inactividad). En particular, utilizamos la traza BC-pAug89 medida en la red Ethernet de Bellcore en 1989, para la cual se estableció su auto-semejanza.
Auto-similaridad o fractalidad, es que la propiedad de un objeto esta se preserva con respecto a un escalamientotemporal y/o espacial, y en un objeto auto-similar o fractal, sus partes magnificadas se asemejan a la forma del objeto completo, donde la semejanza se mide en algún sentido adecuado. Si se considera el tráfico observado como una traza de muestras perteneciente a algún proceso estocástico y restringe la similitud a ciertas estadísticas de las series temporales ajustadas en escala, se descubre...