Застосування методу Ateb-прогнозування для дослідження зразків високороздільного відеотрафіку

Ключові слова: Ateb-функція; прогнозування збурень; потоки даних; комп'ютерна мережа; методи прогнозування

Анотація

Наведено результати поточного стану зростання відеотрафіку у світі. За допомогою зібраних статистичних даних показано, що цей процес призводить до збільшення завантаження комп'ютерних мереж. Показано, що на сьогодні забезпечення аналізу переваг та недоліків особливостей функціонування сучасних комп'ютерних мереж, а також розвитку методів прогнозування інтенсивності потоків трафіку, методів маршрутизації в комп'ютерних мережах є важливими та невідкладними завданнями. Згідно з прогнозами, обсяг світового трафіку зросте у 4 рази, на приблизно 33 % щороку, а відео з таких платформ, як: YouTube, Netflix, Amazon Prime, Facebook та інших сервісів, становитимуть основну частину майбутнього трафіку. Саме тому необхідно спрогнозувати тренди високороздільного відеотрафіку, що дасть змогу здійснити адаптивне управління мережевим обладнанням, а також зменшити затримки передавання даних. Подано посилання на процес конструювання прогнозу тренду високороздільного відеотрафіку, що був попередньо розроблений. Комп'ютерне імітаційне моделювання показало, що природа цього трафіку є самоподібною, тому метод можна успішно застосувати для прогнозування пульсацій відеотрафіку типів 1080p60, 4k, 1080p, але для 8k метод необхідно доопрацювати. Для оцінювання самоподібності відеотрафку було використано параметр Херста.

Біографія автора

О. Ю. Федевич, Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів

канд. техн. наук, асистент, кафедра автоматизованих систем управління

Посилання

Cajueiro, Daniel, & Tabak, Benjamin. (2005). The rescaled variance statistic and the determination of the Hurst exponent. Mathematics and Computers in Simulation, 70, 172–179. https://doi.org/10.1016/j.matcom.2005.06.005

Cisco website. (2018). Index, Cisco Visual Networking. "Forecast and methodology, 2015– 2020 white paper." Retrieved 1st June (2017). Accessed 20 Dec 2018.

Demydov, I., Dronyuk, I., Fedevych, O., & Romanchuk, V. (2019). Traffic Fluctuations Optimization for Telecommunication SDP Segment Based on Forecasting Using Ateb-Function. Data-Centric Business and Applications, Evolvements in Business Information Processing and Management, 20, 71–88. Springer, Berlin. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94117-2_4

Fedevych, O., Dronyuk, I., & Lizanets, D. (2018). Researching Measured and Modeled Traffic with Self-Similar Properties for Ateb-Modeling Method Improvement. In P. Gaj, M. Sawicki, G. Suchacka, A. Kwiecień (Eds), Computer Networks. CN 2018. Communications in Computer and Information Science, 860. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92459-5_2

Kastrinakis, Marios, Badawy, Ghada, Smadi, Mohammed N. & Koutsakis, Polychronis. (2017). Video frame size modeling for user-generated traffic in an enterprise-like environment. Computer Communications, 109, 24–37. https://doi.org/10.1016/j.comcom.2017.05.008

Liew, C. H, Kodikara, C., & Kondoz, A. M. (2005). Video Traffic Model for MPEG4 Encoded Video 62nd IEEE VTS Vehicle Technology Conference, 3, 1854–1858. http://doi.org/10.1109/VETECF.2005.1558427

Mandelbrot, B. B. (1982). The Fractal Geometry of Nature. W. H. Freeman, New York, 550 p. https://doi.org/10.1119/1.13295

Sandvine website. (2018a). Downstream traffic statistic. https://www.sandvine.com/. Accessed 18 Oct 2018.

Sklar, B. (2001). Digital Communications: Fundamentals and Applications. (2nd ed.). Prentice Hall P T R, New Jersey.

Statista website. (2018b). Most popular online video properties in the United States. https://www.statista.com/. Accessed 15 Sep 2018.

Susmit Bagchi. (2017). Computational Analysis of Network ODE Systems in Metric Spaces. An Approach. Journal of Computer Science, Science Publications, 13(1), 1–10. https://doi.org/10.3844/jcssp.2017.1.10

Tanwir, Savera, & Perros, Harry G. (2014). VBR Video Traffic Models. Wiley, 148 p.

Опубліковано
2019-10-31
Як цитувати
Федевич, О. Ю. (2019). Застосування методу Ateb-прогнозування для дослідження зразків високороздільного відеотрафіку. Науковий вісник НЛТУ України, 29(8), 125-129. https://doi.org/10.36930/40290823
Розділ
Інформаційні технології