文献类型：期刊文献

中文题名：基于对数无限可分级串框架Web网络流量分析

英文题名：Web Traffic Analysis Based on Log-Infinitely Divisible Cascades

作者：程华[1];邵志清[1];房一泉[1];黄建华[1]

机构：[1]华东理工大学计算机科学与工程系,上海200237

年份：2005

卷号：41

期号：31

起止页码：112

中文期刊名：计算机工程与应用

外文期刊名：Computer Engineering and Applications

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2004】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：国家自然科学基金资助项目(编号:60373075);教育部科学技术研究重点项目(编号:01077);教育部优秀青年教师资助计划

语种：中文

中文关键词：对数无限可分级串;扩展自相似性;尺度;Web流量

外文关键词：log-infinitely divisible cascades, extended self-similarity, scale, Web traffic

摘要：由于Web流量占据了网络流量的主要成分,它的尺度特性必然对整体流量特性产生一定的影响。而对数无限可分级串框架能描述数据流全范围下的多尺度行为,因此可在该框架下分析Web流量与TCP流量的多尺度行为。通过几个对比实验,发现Web流量并不一定就决定了TCP流量的尺度特性,异质的非Web流量的尺度分段交接点大于同质的Web流量的交接点。而且在相近的时间内,Web流量的尺度特性不受一些异常流量的影响,是相对稳定的。
Web traffic,which predominates in network traffic,should have effects on the scaling properties of whole traffic.The log-infinitely divisible cascades method in scale analysis of turbulence could describe the multi-scaling behavior of data in full range,which we used to study the scaling properties of web traffic and TCP traffic.Based on several designed experiments,it is leant that web traffic could not definitely decide the scaling properties of TCP traffic,and the scaling joint of non-web traffic which is heterogeneous in protocols is larger than that of homogeneous web traffic.The scaling properties of web traffic are relatively steady,which could not be influenced by abnormal traffics.