A Measurement of Self-Similarity Characteristic and Hurst Parameter on Real Time Operation Network

실시간 운영중인 네트워크 상에서 Self-Similarity 특성 및 Hurst 파라미터 측정

네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석으로 Poisson 또는 Markovian을 기본으로 하는 모델을 사용했을 경우는 단기간의 의존성을 고려한 결과로써 실제 관측된 트래픽의 결과와는 상당히 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 Self-Similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 Self-Similarity의 장기간 의존성을 나타내기 위해서 실제 네트워크에서 측정한 데이터를 사용하여 Hurst 파라미터 H의 값을 추정하고 실시간 운영중인 네트워크 상에서 어느 정도의 Self-Similarity특성을 가지고 있는지 분석한다