Título: Estudio sobre la distribución de tráfico autosimilar en redes Wi-Fi
Autores: Pérez, Santiago
Facchini, Higinio Alberto
Mercado, Gustavo
Taffernaberry, Juan Carlos
Bisaro, Luis
Fecha: 2012-11-06
2012-10
2012-10
Publicador: Unversidad Nacional de La Plata
Fuente:

Tipo: Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
Tema: tráfico
Wireless 802.11
Distribución Pareto
autosimilar
Architectures
Distributed
Ciencias Informáticas
sistema operativo
Descripción: Los modelos exactos del tráfico Ethernet y Wireless 802.11 son importantes para modelar las aplicaciones de capa superior y los buffers de memoria de switchs, APs y bridges. Los análisis de cola realizados suponiendo la naturaleza Poisson del tráfico de datos difieren significativamente del rendimiento observado en la realidad. Diversos estudios han demostrado que para algunos entornos el patrón de tráfico es autosimilar, en lugar de Poisson. Desde principios de los años 90 se comenzaron a publicar documentos referidos a la autosimilitud del tráfico de Ethernet. En este documento se analiza la distribución intertrama de secuencias de tráfico Wireless 802.11 de contenido diverso. Usando capturas de tráfico Wireless 802.11 realizadas en distinto momento, se han analizado y determinado los valores de los parámetros usando la distribución Pareto como modelo. Además, se ha determinando la bondad de ajuste de las muestras con Pareto, y de las muestras entre sí. Finalmente, se ha fectuado un contraste con el comportamiento y el valor de los parámetros Pareto de tráfico Ethernet de un estudio anterior. El presente trabajo desarrolla sucesivamente los siguientes apartados: 1) Introducción, 2) Modelos de Tráfico de Red, 3) Tráfico de Datos Ethernet Automisilar con Distribución Pareto, 4) Caso de Estudio Experimental de Tráfico Wireless 802.11, 5) Modelación con Distribución Pareto, 6) Comparación de los parámetros y las curvas de Distribución Pareto Ethernet y Wireless 802.11, y 7) Conclusiones.
Eje: Workshop Arquitectura, redes y sistemas operativos (WARSO)
Idioma: Español