HTTP Traffic Modeling and Analysis with Statistical Process

통계적 분석을 이용한 HTTP 트래픽 모델링 및 분석

For efficient design and operation of a communication network, precise simulation of network characteristics is essential. This issue has been the focus of research by several groups. In this study, we first modeled the HTTP traffic which would be employed on simulation on the level of application using the real collected traffic data. There are two different viewpoints on the characteristics of web traffic pattern, Poisson distribution and self-similar characteristics. In our study, the results show that web traffic characteristics do not depend on only one type of distribution, but the traffic can be modeled as composition of these depending on the size of response of Web server. This implicates that the web traffic can be modeled as the combination of two characteristics. We also found that the characteristics of Web traffic rely on the properties of web servers. This result was deployed as a traffic generator in implementing the network simulator (NetDAS).

통신망을 효율적으로 설계하고 운영하기 위하여 통신망에 대한 구체적인 시뮬레이션이 필요하며 이에 관한 연구가 현재 활발히 이루어지고_ 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 시 요구되는 트래픽 모델을 수립하기 위하여 실제 수집된 트래픽 자료를 이용하여 HTTP 요구 수준에서 웹 트래픽을 모델링 한다. 그리고 또한 현재 논란이 되고 있는 인터넷 트래픽의 통계적인 특성이 포아송 과정을 따르는지 아니면 자기유사한(self-similar) 특성을 보이는지를 웹 트래픽의 특성 분석을 통해 알아보았다. 본 연구의 결과로 트래픽은 하나의 함수로 모델링 할 수 없었으며 특정 구간에서는 하나의 함수로, 그리고 다른 구간에서는 다른 함수로 모델링 될 수 있다는 사실을 알 수 있었으며, 그 모델링이 다르게 되는 영역은 HTTP서버의 특성에 따라서 달라진다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 본 연구와 관련된 통신망 시뮬레이터(NetDAS)의 웹 트래픽 생성기의 설계 및 구현에 이용할 수 있도록 하였다.