Contribution à la résolution du problème de matrice de trafic

Contributions to the traffic matrix problem

• Auteur / Autrice : Dimitri Marakov
• Direction : Gerardo Rubino
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Télécom Bretagne

Mots clés

Mots clés contrôlés

Télécommunications -- Trafic

Résumé

La matrice de trafic Origine Destination représente le volume de trafic entre chaque source et chaque destination sur un réseau. Elle est utile pour le dimensionnement du réseau, la définition du routage, etc. . . Elle ne peut pas être obtenue directement, mais doit au contraire être estimée, par des méthodes le plus souvent statistiques, partir du volume de trafic agrégé sur chacun des liens du réseau. Les méthodes existantes font des hypothèses réductrices sur les modèles de trafic; le trafic est le plus souvent considéré comme stationnaire et poissonnien. Le sujet de cette thèse est de généraliser les techniques existantes pour des modèles de trafic plus réalistes, et de valider les algorithmes proposés sur du trafic réel dans le cas d'un réseaux local et d' un réseau de cœur, utilisant un simulateur des réseaux large bande, développé dans le cadre du projet.

This thesis addresses the traffic matrix estimation problem. Knowledge about the origin-destination (OD) traffic matrix (TM) allows us to solve problems in network engineering; the OD traffic matrix gives us a valuable information about who is communicating with whom in a network, at any given time. Traffic analysis, based on detailed packet or flow level measurements, usually not available throughout a large network due to hardware limitations or/and security reasons. An alternative approach is to use mathematical and statistical techniques for the estimation using the incomplete data accessible via SMNP. In my PhD thesis I describe the traffic data collection and, perform a critical evaluation of existing and novel methods for TM estimation on the real and synthetic data, and test the statistical and non-statistical methods. I discuss the weaknesses and strengths of the various methods, and highlight differences in the results for the simulated traffic and the real one obtained from European and American subnetworks. This research also addresses the variability of Internet traffic in backbone networks is essential for the creation of the better traffic model (vital for the estimation techniques), to better plan and manage existing networks, as well as to design next generation networks. I show the difference between the real traffic in high-bandwidth networks with the classic and most commonly used traffic models, propose a high-bandwidth TM simulation technique which can help with the evaluation of the traffic matrix algorithms in the case when the real TM necessary for the algorithms verification is difficult to obtain. .