2 research outputs found
Anà lisi espai-temporal multiresolució de matrius de teletrà nsit
En aquest document, es mostra la importà ncia de les matrius de teletrà nsit, les seves caracterÃstiques i el mode en que són tractades a nivell matemà tic a través de models de difusió. Les matrius de teletrà nsit, corresponents al volum d'informació que es transfereix d'un node d'una xarxa a qualsevol dels altres nodes, tenen molta rellevà ncia en l'enginyeria de xarxes, especialment pel que fa a la recerca de models predictius del comportament d'aquestes. Els estudis realitzats amb matrius de teletrà nsit, conjuntament amb models matemà tics com las wavelets de difusió, permeten caracteritzar el comportament d'una xarxa, fent prediccions sobre el seu comportament i el que és de vital importà ncia pels operadors de les xarxes, configurar l'encaminament de forma adient. En el document es mostraran els conceptes matemà tics més rellevants per justificar la utilització de les wavelet de difusió a més de mostrar altres operadors amb els que s'ha treballat fins el moment per comparar-los amb el desenvolupat en aquest treball. S'ha realitzat un estudi en què s'ha aplicat un operador de difusió basat en el model de gravetat incorporant en el cà lcul un valor de correlació temporal mesurat sobre les matrius. S'ha obtingut un operador que aconsegueix millors resultats que els obtinguts fins el moment amb altres operadors de difusió. Els resultats obtinguts, amb dades reals de les xarxes Abilene (xarxa nord-americana) i Geant (xarxa acadèmica europea) s'han mostrat des de las perspectives de l'error quadrà tic mig (MSE), i des de l'à mbit de la compressibilitat de l'energia de la matriu en la mÃnima quantitat de coeficients en el domini transformat.. S'ha obtingut uns resultats bons, tot i aixà hauran de ser verificats per estudis més amplis, degut a la falta de capacitat de cà lcul disposada
Modelling of traffic matrices with multiresolution analysis techniques
Les matrius de trà nsit consisteixen en un conjunt de dades que permeten caracteritzar una xarxa relacionant cada parella de node ingrés i node de sortida amb el volum de trà nsit que hi circula. Entre d'altres coses, les matrius de trà nsit ens permeten modelar la demanda de trà nsit, detectar anomalies, predir el comportament d'una xarxa i configurar-la adientment. En aquest treball de fi de carrera s'analitzen mostres d'aquestes matrius de trà nsit, veient algunes de les seves aplicacions i caracterÃstiques (detecció d'anomalies, balanceig de cà rrega, la seva evolució en el temps, etc), a més de presentar la manera com podem obtenir aquestes dades, quins són els problemes més tÃpics en aquesta presa de mesures i com actuar quan les dades son incompletes (inferència), tot i que aquest tema no sigui l'objectiu principal. Amb l'objectiu de trobar nous, i bons, models de matrius de trà fic utilitzem les denominades wavelets de difusió, una variant relativament nova de les transformades wavelets tradicionals que ens permeten caracteritzar una xarxa i veure la "difusió" dels fluxos de trà fic sobre la mateixa. Per això hem de construir un operador de difusió fiable que ens permeti obtenir millors resultats que els que obtenim amb els models usats actualment. Presentarem alguns operadors existents i proposarem un nou operador que també té en compte la correlació temporal que hi ha en les sèries de mostres. Un cop obtingut l'operador veurem com afecta a la difusió sobre alguns exemples i analitzarem la compressibilitat i l'error subseqüent que indueixen. Els resultats dels experiments s'han obtingut amb dades d'Abilene (xarxa nord-americana) i de GÈANT (xarxa acadèmica europea), xarxes que degut a la seva magnitud treballen amb una gran quantitat de dades i sobre les quals resulta molt més interessant trobar patrons de comportament que permetin predir-los