Self-similar Teletraffic in a Smart World

Lokshina, Izabella; Zhong, Hua; Lanting, Cees J. M.

doi:10.1007/978-3-030-19069-9_5

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“…O primeiro trabalho a identificar a autossimilaridade no tráfego foi [Leland et al 1994]. Usando certa quantidade de dados e uma análise estatística, a pesquisa demonstrou que o tráfego apresenta dependência de longo alcance (LRD -Long Range Dependence), que é um fenômeno estatístico mostrado em processos autossemelhantes [Yu et al 2016], contrastando com os processos de dependência de curto alcance (SRD -Short Range Dependence), adotados anteriormente, que perdem sua explosão e se achatam quando as escalas de tempo são alteradas [Lokshina et al 2020]. De fato, o tráfego da rede apresenta autossimilaridade estatística ao manter suas explosões em diferentes escalas de tempo (LRD), conforme visto na Figura 1.…”

Section: Autossimilaridadeunclassified

Análise do RED e sua Influência na Autossimilaridade do Tráfego de Rede

Moraes

Callado

2022

Anais Do XXVII Workshop De Gerência E Operação De Redes E Serviços (WGRS 2022)

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Com a descoberta de que o tráfego da rede possui a característica de autossimilaridade, alguns estudos buscaram diminuí-la, pois essa característica causa alguns efeitos negativos, como maior atraso na fila e congestionamento do tráfego. Entre os fatores trabalhados nas últimas décadas estão algoritmos de gerenciamento de filas, como Random Early Detection (RED). No entanto, os pesquisadores não estudaram a influência do RED na auto-similaridade mais profundamente. Afinal, esse algoritmo possui quatro parâmetros configuráveis (o peso da fila, a probabilidade máxima de queda e os limiares mínimo e máximo), que, quando modificados, podem levar a uma alteração no desempenho e, consequentemente, na autossimilaridade. Portanto, este artigo pretende verificar a influência do RED na auto-similaridade. Para isso, desenvolvemos um padrão para auxiliar na configuração dos limiares de RED. Também, mostramos o impacto de diferentes arranjos de limite na autossimilaridade e no desempenho do tráfego de rede. Além disso, comparamos algumas das melhores configurações de RED com Droptail.

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Section: Autossimilaridadeunclassified

Análise do RED e sua Influência na Autossimilaridade do Tráfego de Rede

Moraes

Callado

2022

Anais Do XXVII Workshop De Gerência E Operação De Redes E Serviços (WGRS 2022)

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Revisiting State-of-the-Art Applications of the Blockchain Technology: Analysis of Unresolved Issues and Potential Development

Lokshina

Lanting²

2020

Studies in Systems, Decision and Control

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Evaluation of Strategic Opportunities and Resulting Business Models for SMEs

Lokshina

Lanting²,

Durkin

2020

Advances in Business Strategy and Competitive Advantage

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This chapter focuses on ubiquitous sensing devices, enabled by Wireless Sensor Network (WSN) technologies, that cut across every area of modern day living, affecting individuals and businesses and offering the ability to measure and understand environmental indicators. The proliferation of these devices in a communicating-actuating network creates the internet of things (IoT). The IoT provides the tools to establish a major global data-driven ecosystem with its emphasis on Big Data. Currently, business models may focus on the provision of services, i.e., the internet of services (IoS). These models assume the presence and development of the necessary IoT measurement and control instruments, communications infrastructure, and easy access to the data collected and information generated. Different business models may support creating revenue and value for different types of customers. This chapter contributes to the literature by considering, innovatively, knowledge-based management practices, strategic opportunities and resulting business models for third-party data analysis services.

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Self-similar Teletraffic in a Smart World

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Análise do RED e sua Influência na Autossimilaridade do Tráfego de Rede

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