Relationship between Hurst Parameters and Amount Variations of Network Traffic

ネットワークトラフィックに自己相似性があることが指摘されて以来,モデリングを含めた種々のトラフィック解析がなされている.当該時系列に厳密な意味での自己相似性が存在する場合,自己相似性はハーストパラメータH(0.5<H<1)で表されるが,実トラフィックはネットワークのアーキテクチャ,プロトコル,ないしは稼働状況により,常に理論的な意味での自己相似過程に従っているとは考え難い.本研究では,1年以上の長期間に渡り連続して測定したトラフィックをR/S解析により調査してみた.その結果,Hの値はトラフィック量変化にも依存して変わることが推測された.The Analysis of the network traffic, including the model construction, has been practiced since a self-similarity was detected in the traffic flow. In case a stationary process obeys a 2nd order self-similar process in a strict sense, the process is characterized by a Hurst parameter H (0.5<H