Original title: Analýza a modelování provozu v datových sítích
Translated title: Analysis and modeling of network data traffic
Authors: Paukeje, Ján ; Novotný, Vít (referee) ; Růčka, Lukáš (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2012
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: ARIMA; GARCH; HTTP; network traffic modeling; self-similarity; time series analysis

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/9087

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-588990


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses