Proposta de um modelo para análise de desempenho do escalonador WFQ alimentado com tráfego LRD

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Nabas, Kleber Kendy Horikawa
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/123
Resumo: Internal routers of telecommunication networks employ a variety of queue management and packet discarding techniques. The development of models for analyzing performance of different protocols and devices is made difficult by the self-similar nature of network traffic. Traffic self-similarity stems from the action of predominant protocols and end-to-end congestion control systems, which are key factors in determining the behavior of data flow between layers of the TCP/IP protocol stack. This thesis proposes analytical models that allow for the evaluation of a (DiffServ, IntServ, IP, Multi Protocol Label Switching etc.) network node's performance at a low computational cost. Only TCP traffic is considered, since it accounts for most of current Internet traffic and therefore exhibits self-similar characteristics. Models were developed for the WFQ scheduler with Poisson and self-similar traffic inputs. The former is based on a bi-dimensional Markov chain representing the behavior of the WFQ scheduler with two input flows with different priorities. The latter consists in two separate queues whose service rates are tuned so as to simulate the behavior of a WFQ scheduler. M[X]/M/1/B queues are used to account for the self-similar nature of traffic. As a result, it is shown that the second model accurately estimates performance metrics for certain ranges of parameter values, as confirmed by NS-2 simulations.
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