Метод управления трафиком IPTV
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Анализ известных методов управления трафиком IPTV показывает, что большинство из них не обеспечивают желаемую равномерность загрузки сетей в силу того, что они не учитывают характер самоподобия сетевого трафика. Построенная на основе временных интервалов математическая модель разброса времени доставки пакета учитывает время задержки между устройствами при передаче по сети, время задержки на каждом промежуточном коммутаторе сети и время дополнительной задержки коммутатора при загрузке, но не учитывает фрактальный характер процесса в сети.
Известная математическая модель разброса пакета на основе временных интервалов также не учитывает фрактальность процесса в сети IPTV.
Задача заключается в заблаговременном формировании оценок прогноза задержки для различных моментов времени. Для решения такой задачи предлагается математическая модель оценки прогноза с учетом самоподобия трафика IPTV и на основе полученной математической модели новый (проактивный) метод управления трафиком IPTV. Оптимальная оценка прогноза задержки для определенного момента времени, определена с учётом параметра самоподобия или Херста. Имитационное моделирование процессов сети IP показало, что предложенный метод управления трафиком IPTV работает эффективно при введении двух дополнительных пороговых значений оценки прогноза задержек.
Библ. 9.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
Addie R, Zukerman M., Neame T. (1995), “Fractal Traffic: Measurements, Modelling and Performance Evaluation, Proceeding of IEEE INFOCOM’95”.
Banya E.N. (2008), “Computer networks, Tutorial: Publishing House K.” Korneichuk. P. 264.(Rus)
Bogdanova N.V. (2008), “The method that is capable of pіdvischennya efektivnostі upravlіnnya telekomunіkatsіynimi seines”. The Abstract. Kiev. (Rus)
Dmitry Tarasov (2012), “Studies performance monitoring system of next generation networks.” The Abstract. St. Petersburg. (Rus)
Gorodetsky A. J., Zaborowski In. C. (2000), “Informatics. Fractal processes in computer networks: a training manual”. St. Petersburg: St. Petersburg State University, P. 100. (Rus)
Makolkin, M. A. (2012), “Methods for assessing service quality IPTV: Tutorial”. Publishing House of the SUT. P. 16. (Rus)
Olifer V.G., Olifer N.A. (2002), "Computer networks. Principles, technologies, protocols, 2nd ed.” St. Peter Press, P. 680 (Rus)
Willinger W., Taqqu M. S., Erramilli A. (1996), “A Bibliographical Guide to Self-Similar Traffic and Performance Modelling for Modern High-Speed Networks, Stochastic Networks.” Theory and Applications, Oxford University Press. P. 128.
Stallings W. (2003), “Modern computer networks.” [2nd ed.], [Lane. from English.]. Peter, P. 783 (Series "Classic computer science»). (Rus)
