大规模网络IP流长分布统计与经验模型研究

"这篇论文是关于大规模网络中IP流长分布的统计模型研究，由吴桦、周明中和龚俭在2008年发表于《计算机工程》杂志第34卷第6期。作者通过对不同特征的大规模高速网络的TRACE数据进行分析，揭示了IP流的流长分布特征，并提出了一种新的经验模型，该模型在表达大规模网络IP流长分布时，精度优于Pareto模型，且复杂度低于双Pareto模型。论文还对模型的适用性进行了验证，探讨了模型参数范围和与现有模型的异同，并分析了产生这些差异的原因以及IP流长分布的未来发展趋势。" 在大规模网络环境中，IP流长分布是理解网络流量特性和行为的关键因素。传统上，Pareto模型常被用来描述这种分布，但随着网络规模的扩大和复杂性的增加，Pareto模型的精度逐渐显得不足。本文作者通过深入分析大量的TRACE数据，发现了不同IP流的流长分布有其特定的模式和规律。 提出的新的经验模型是对Pareto模型的一种改进，它能够更精确地刻画大规模网络中的IP流长分布。这种模型降低了复杂度，使得模型的计算和应用更为高效。通过比较新模型与实际TRACE数据的拟合程度，证明了新模型的有效性。此外，作者还对模型参数进行了讨论，确定了合理的取值范围，这对于理解和预测网络流量动态至关重要。 在分析模型异同的过程中，作者深入探讨了导致这些差异的可能原因，如网络拓扑结构、协议交互、用户行为等因素。这些讨论有助于我们更深入地理解网络流量的本质，对于网络规划、流量管理和安全策略的制定具有指导意义。 最后，论文展望了IP流长分布的发展趋势，可能包括更复杂的分布形态、更高的动态性以及更密集的数据交换。这为未来的网络研究提供了方向，也对网络技术的持续发展提出了新的挑战。 这篇论文通过深入的理论研究和实证分析，为大规模网络环境下的IP流长分布建模提供了一个新的视角，对于网络工程和研究领域具有重要的参考价值。