Název:
Analýza a modelování provozu v datových sítích
Překlad názvu:
Analysis and modeling of network data traffic
Autoři:
Paukeje, Ján ; Novotný, Vít (oponent) ; Růčka, Lukáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2012
Jazyk:
slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [slo][eng]
Diplomová práca pojednáva o modelovaní sieťovej prevádzky so zameraním na spracovanie pomocou analýzy časových radov. Rozoberá charakteristické vlastnosti sieťovej prevádzky, predovšetkým prevádzky HTTP. Prvé kapitoly sú venované teórii, ktorá popisuje časové rady a ich základné modely, lineárne AR, MA, ARMA, ARIMA a nelineárne ARCH a GARCH. V ďalších kapitolách sú definované pojmy ako sebe-podobnosť a dlhodobá závislosť. Je demonštrované zlyhanie konvenčných modelov pri zachytení týchto špecifických vlastností dátovej prevádzky. Na základe štúdia je v 6. kapitole podrobne popísaný vybraný zmiešaný ARIMA/GARCH model a postup pri stanovení jeho parametrov. V praktickej časti je popísaný postup pri konštrukcii a prispôsobení modelu sieťovej zachytenej prevádzke využívajúc prostredie Matlab. Po stanovení modelu je vykonaná predikcia niekoľkých pozorovaní, ktorá je následne porovnaná so skutočnými hodnotami.
Theses deals with network traffic modeling focused on elaboration by time series analysis. The nature of network traffic is discussed above all http traffic. First three chapters are theoretical, which describes time series and basic models, linear AR, MA, ARMA, ARIMA and nonlinear ARCH. Other chapters define terms like self-similarity and long range dependence. It is demonstrated a failure of conventional models which cannot capture these specific properties of network data traffic. On the basis of study in chapter 6. is closely described the combined ARIMA/GARCH model and its parameter estimation procedure. Applied part of this theses deals with procedure of estimation and fitting the estimation model to observed network traffic. After an estimation a few future values are predicted on the basis of estimated model. These predicted values are consequently compared with real data.
Klíčová slova:
ARIMA; GARCH; HTTP; network traffic modeling; self-similarity; time series analysis
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/9087