Прогнозування мережевого трафіку на основі методу канонічного розкладання випадкового процесу

We studied the problem of forecasting network traffic in TCP/IP networks based on statistical observational data. We determined that existing protocols (SNMP, RMON) do not provide long-term forecasting, which is necessary for network upgrades. Regression methods (AR, ARMA, ARIMA, SARIMA), which are the basis of protocols, use only a sequence of values of forecasted series, which makes long-term forecasting impossible. We made a conclusion that there is no universal effective method for forecasting time sequences that describe traffic of a computer network.We developed the model of a forecast of network traffic taking into account features of accumulation of statistical data: presence of a priori trajectories, a posteriori character of forecasting, finiteness of variance. We applied the apparatus of the canonical expansion of a random process, taking into account heterogeneity of traffic. We developed a mathematical apparatus to solve the problem of extrapolation of implementation; we obtained expressions for the estimation of an extrapolation error, and expressions for the reconstruction of a posteriori random process based on modeling. We took into account accuracy of a priori measurements, which makes it possible to use this model in networks with a minimum of diagnostic data. It provides accurate determination of parameters of a random process at control points and the minimum standard approximation error in the intervals between these points.Application of the proposed method based on the canonical decomposition of random processes provides a solution to the problem of long-term forecasting of network traffic. A comparative analysis of forecasting methods indicates that the method of canonical decomposition of a random process comes close to intelligent forecasting methods.Исследуется проблема прогнозирования сетевого трафика в сетях ТСР/ІР на основе статистических данных наблюдений. Определено, что существующие протоколы (SNMP, RMON) не предусматривают долгосрочного прогнозирования, которое необходимо для модернизации сети. Регрессионные методы (AR, ARMA, ARIMA, SARIMA), которые лежат в основе протоколов, используют лишь последовательность значений прогнозируемого ряда, что делает невозможным долгосрочное прогнозирование. Сделан вывод об отсутствии универсального эффективного метода прогнозирования временных последовательностей, которыми описывается трафик компьютерной сети.Разработана модель прогноза сетевого трафика с учетом особенностей накопления статистических данных: наличия априорных траекторий, апостериорного характера прогнозирования, конечности дисперсии. Применяется аппарат канонического разложения случайного процесса с учетом неоднородности трафика. Разработан математический аппарат решения задачи экстраполяции реализации, получены выражения для оценки погрешности экстраполяции, выражения для восстановления апостериорного случайного процесса на основе моделирования. Учитываются погрешности априорных измерений, что позволяет применять данную модель в сетях при минимуме диагностических данных. Обеспечивается точное определение параметров случайного процесса в точках контроля и минимум среднего квадрата ошибки приближения в промежутках между этими точками.Применение предложенной методики на основе канонического разложения случайных процессов обеспечивает решение задачи долгосрочного прогнозирования сетевого трафика. Сравнительный анализ методов прогнозирования свидетельствует о приближении метода канонического разложения случайного процесса к интеллектуальным методам прогнозированияДосліджується проблема прогнозування мережевого трафіку у мережах ТСР/ІР на основі статистичних даних спостережень. Визначено, що існуючі протоколи (SNMP, RMON) не передбачають довготривалого прогнозування, яке є необхідним для модернізації мережі. Регресійні методи (AR, ARMA, ARIMA, SARIMA), які лежать в основі протоколів, використовують лише послідовність значень прогнозованого ряду, що унеможливлює довгострокове прогнозування. Зроблено висновок про відсутність універсального ефективного методу прогнозування часових послідовностей, якими описується трафік комп’ютерної мережі.Розроблено модель прогнозу мережевого трафіку з урахуванням особливостей накопичення статистичних даних: наявності апріорних траєкторій, апостеріорного характеру прогнозування, скінченності дисперсії. Застосовується апарат канонічного розкладання випадкового процесу з урахуванням неоднорідності трафіку. Розроблено математичний апарат вирішення задачі екстраполяції реалізації, одержано вирази для оцінки похибки екстраполяції, вирази для відтворення апостеріорного випадкового процесу на основі моделювання. Враховуються похибки апріорних вимірювань, що дозволяє застосовувати зазначену модель у мережах при мінімумі діагностичних даних. Забезпечується точне визначення параметрів випадкового процесу у точках контролю та мінімум середнього квадрата похибки наближення у проміжках між цими точками.Застосування запропонованої методики на основі канонічного подання випадкових процесів забезпечує вирішення задачі довгострокового прогнозування мережевого трафіку. Порівняльний аналіз методів прогнозування свідчить про наближення методу канонічного розкладання випадкового процесу до інтелектуальних методів прогнозуванн

Прогнозування мережевого трафіку на основі методу канонічного розкладання випадкового процесу

We studied the problem of forecasting network traffic in TCP/IP networks based on statistical observational data. We determined that existing protocols (SNMP, RMON) do not provide long-term forecasting, which is necessary for network upgrades. Regression methods (AR, ARMA, ARIMA, SARIMA), which are the basis of protocols, use only a sequence of values of forecasted series, which makes long-term forecasting impossible. We made a conclusion that there is no universal effective method for forecasting time sequences that describe traffic of a computer network.We developed the model of a forecast of network traffic taking into account features of accumulation of statistical data: presence of a priori trajectories, a posteriori character of forecasting, finiteness of variance. We applied the apparatus of the canonical expansion of a random process, taking into account heterogeneity of traffic. We developed a mathematical apparatus to solve the problem of extrapolation of implementation; we obtained expressions for the estimation of an extrapolation error, and expressions for the reconstruction of a posteriori random process based on modeling. We took into account accuracy of a priori measurements, which makes it possible to use this model in networks with a minimum of diagnostic data. It provides accurate determination of parameters of a random process at control points and the minimum standard approximation error in the intervals between these points.Application of the proposed method based on the canonical decomposition of random processes provides a solution to the problem of long-term forecasting of network traffic. A comparative analysis of forecasting methods indicates that the method of canonical decomposition of a random process comes close to intelligent forecasting methods.Исследуется проблема прогнозирования сетевого трафика в сетях ТСР/ІР на основе статистических данных наблюдений. Определено, что существующие протоколы (SNMP, RMON) не предусматривают долгосрочного прогнозирования, которое необходимо для модернизации сети. Регрессионные методы (AR, ARMA, ARIMA, SARIMA), которые лежат в основе протоколов, используют лишь последовательность значений прогнозируемого ряда, что делает невозможным долгосрочное прогнозирование. Сделан вывод об отсутствии универсального эффективного метода прогнозирования временных последовательностей, которыми описывается трафик компьютерной сети.Разработана модель прогноза сетевого трафика с учетом особенностей накопления статистических данных: наличия априорных траекторий, апостериорного характера прогнозирования, конечности дисперсии. Применяется аппарат канонического разложения случайного процесса с учетом неоднородности трафика. Разработан математический аппарат решения задачи экстраполяции реализации, получены выражения для оценки погрешности экстраполяции, выражения для восстановления апостериорного случайного процесса на основе моделирования. Учитываются погрешности априорных измерений, что позволяет применять данную модель в сетях при минимуме диагностических данных. Обеспечивается точное определение параметров случайного процесса в точках контроля и минимум среднего квадрата ошибки приближения в промежутках между этими точками.Применение предложенной методики на основе канонического разложения случайных процессов обеспечивает решение задачи долгосрочного прогнозирования сетевого трафика. Сравнительный анализ методов прогнозирования свидетельствует о приближении метода канонического разложения случайного процесса к интеллектуальным методам прогнозированияДосліджується проблема прогнозування мережевого трафіку у мережах ТСР/ІР на основі статистичних даних спостережень. Визначено, що існуючі протоколи (SNMP, RMON) не передбачають довготривалого прогнозування, яке є необхідним для модернізації мережі. Регресійні методи (AR, ARMA, ARIMA, SARIMA), які лежать в основі протоколів, використовують лише послідовність значень прогнозованого ряду, що унеможливлює довгострокове прогнозування. Зроблено висновок про відсутність універсального ефективного методу прогнозування часових послідовностей, якими описується трафік комп’ютерної мережі.Розроблено модель прогнозу мережевого трафіку з урахуванням особливостей накопичення статистичних даних: наявності апріорних траєкторій, апостеріорного характеру прогнозування, скінченності дисперсії. Застосовується апарат канонічного розкладання випадкового процесу з урахуванням неоднорідності трафіку. Розроблено математичний апарат вирішення задачі екстраполяції реалізації, одержано вирази для оцінки похибки екстраполяції, вирази для відтворення апостеріорного випадкового процесу на основі моделювання. Враховуються похибки апріорних вимірювань, що дозволяє застосовувати зазначену модель у мережах при мінімумі діагностичних даних. Забезпечується точне визначення параметрів випадкового процесу у точках контролю та мінімум середнього квадрата похибки наближення у проміжках між цими точками.Застосування запропонованої методики на основі канонічного подання випадкових процесів забезпечує вирішення задачі довгострокового прогнозування мережевого трафіку. Порівняльний аналіз методів прогнозування свідчить про наближення методу канонічного розкладання випадкового процесу до інтелектуальних методів прогнозуванн

Pseudorapidity densities of charged particles with transverse momentum thresholds in pp collisions at √ s = 5.02 and 13 TeV

The pseudorapidity density of charged particles with minimum transverse momentum (pT) thresholds of 0.15, 0.5, 1, and 2 GeV/c is measured in pp collisions at the center of mass energies of √s=5.02 and 13 TeV with the ALICE detector. The study is carried out for inelastic collisions with at least one primary charged particle having a pseudorapidity (η) within 0.8pT larger than the corresponding threshold. In addition, measurements without pT-thresholds are performed for inelastic and nonsingle-diffractive events as well as for inelastic events with at least one charged particle having |η|2GeV/c), highlighting the importance of such measurements for tuning event generators. The new measurements agree within uncertainties with results from the ATLAS and CMS experiments obtained at √s=13TeV.

Neutral to charged kaon yield fluctuations in Pb – Pb collisions at sNN\sqrt{s_{\rm NN}} = 2.76 TeV

We present the first measurement of event-by-event fluctuations in the kaon sector in Pb – Pb collisions at $\sqrt{s_{\rm NN}}$ = 2.76 TeV with the ALICE detector at the LHC. The robust fluctuation correlator ν$_{dyn}$ is used to evaluate the magnitude of fluctuations of the relative yields of neutral and charged kaons, as well as the relative yields of charged kaons, as a function of collision centrality and selected kinematic ranges. While the correlator ν$_{dyn}$[K$^+$,K$^−$] exhibits a scaling approximately in inverse proportion of the charged particle multiplicity, ν$_{dyn}$[K$_S^0$,K$^\pm$] features a significant deviation from such scaling. Within uncertainties, the value of ν$_{dyn}$[K$_S^0$,K$^\pm$] is independent of the selected transverse momentum interval, while it exhibits a pseudorapidity dependence. The results are compared with HIJING, AMPT and EPOS–LHC predictions, and are further discussed in the context of the possible production of disoriented chiral condensates in central Pb – Pb collisions

First study of the two-body scattering involving charm hadrons

This article presents the first measurement of the interaction between charm hadrons and nucleons. The two-particle momentum correlations of $pD^-$ and $\bar{p}D^+$ pairs are measured by the ALICE Collaboration in high-multiplicity pp collisions at $\sqrt{s}$ = 13 TeV. The data are compatible with the Coulomb-only interaction hypothesis within (1.1–1.5)σ. The level of agreement slightly improves if an attractive nucleon $(N)\bar{D}$ strong interaction is considered, in contrast to most model predictions which suggest an overall repulsive interaction. This measurement allows for the first time an estimation of the 68% confidence level interval for the isospin I=0 inverse scattering length of the $N\bar{D}$ state $f_{0,I=0}^{-1}$∈[-0.4,0.9] fm$^{-1}$, assuming negligible interaction for the isospin I=1 channel

Measurement of the angle between jet axes in Pb−-Pb collisions at sNN=5.02\sqrt{s_{\rm NN}} = 5.02 TeV

International audienceThis letter presents the first measurement of the angle between different jet axes (denoted as ${\Delta}R$) in Pb$-$Pb collisions. The measurement is carried out in the 0$-$10% most-central events at $\sqrt{s_{\rm NN}} = 5.02$ TeV. Jets are assembled by clustering charged particles at midrapidity using the anti-$k_{\rm T}$ algorithm with resolution parameters $R=0.2$ and $0.4$ and transverse momenta in the intervals $40 < p_{\rm T}^{\rm ch jet} < 140$ GeV/$c$ and $80 < p_{\rm T}^{\rm ch jet} < 140$ GeV/$c$, respectively. Measurements at these low transverse momenta enhance the sensitivity to quark$-$gluon plasma (QGP) effects. A comparison to models implementing various mechanisms of jet energy loss in the QGP shows that the observed narrowing of the Pb$-$Pb distribution relative to pp can be explained if quark-initiated jets are more likely to emerge from the medium than gluon-initiated jets. These new measurements discard intra-jet $p_{\rm T}$ broadening as described in a model calculation with the BDMPS formalism as the main mechanism of energy loss in the QGP. The data are sensitive to the angular scale at which the QGP can resolve two independent splittings, favoring mechanisms that incorporate incoherent energy loss

First measurement of the ∣t∣|t|-dependence of incoherent J/ψ\psi photonuclear production

International audienceThe first measurement of the cross section for incoherent photonuclear production of J/$\psi$ vector meson as a function of the Mandelstam $|t|$ variable is presented. The measurement was carried out with the ALICE detector at midrapidity, $|y|<0.8$, using ultra-peripheral collisions of Pb nuclei at a centre-of-mass energy per nucleon pair $\sqrt{s_{\mathrm{NN}}} = 5.02$ TeV. This rapidity interval corresponds to a Bjorken-$x$ range $(0.3$$-$$1.4)\times 10^{-3}$. Cross sections are reported in five $|t|$ intervals in the range $0.04<|t|<1$~GeV$^2$ and compared to the predictions of different models. Models that ignore quantum fluctuations of the gluon density in the colliding hadron predict a $|t|$-dependence of the cross section much steeper than in data. The inclusion of such fluctuations in the same models provides a better description of the data