Caracterización de fuentes y sumideros en la intranet de la UIS

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dc.contributor.advisorGualdron Gonzalez, Oscar
dc.contributor.authorGómez Martínez, Jorge Alberto
dc.date.accessioned2024-03-03T17:38:01Z
dc.date.available2009
dc.date.available2024-03-03T17:38:01Z
dc.date.created2009
dc.date.issued2009
dc.description.abstractEste trabajo de maestría propone el análisis de un segmento de la Intranet UIS, con el fin de modelar su comportamiento y posteriormente obtener resultados cercanos mediante el uso de simuladores de tráfico. Para lograr esto, se recogen datagramas de servidores con protocolos comúnmente utilizados como el SMTP (Simple Mail Transfer Protocol), HTTP (Hypertext Transfer Protocol), entre otros. Con dichos datagramas se determina el grado de auto-similitud y las características probabilísticas que presenta el segmento de red, utilizando diferentes pruebas para cada caso. Las pruebas se realizan a cinco días de tráfico, que incluye: cálculo del parámetro de Hurst mediante el estimador de Whittle y periodograma para diferentes escalas de tiempo, para cada servidor y para el tráfico agregado de todos los servidores; una comparación de correlación de cada servidor contra el tráfico agregado; pruebas de bondad de ajuste para obtener la función de densidad de probabilidad del tráfico de algunos servidores y del tráfico agregado. Una vez obtenido el modelo del segmento de red, se utiliza una herramienta de simulación para conseguir un ambiente de tráfico similar al real. Se presenta además en este documento: algunos simuladores de tráfico, se hace especial énfasis en el Network Simulator 2 con el cual se desarrolló la simulación de esta investigación; distintas técnicas para calcular el parámetro de Hurst; descripción para realizar pruebas de bondad de ajuste.
dc.description.abstractenglishThis work consists of an analysis of a traffic segment from UIS Intranet, heading to model its behavior and later get similar results by using a traffic simulation tool. To achieve this, datagrams are collected from servers with commonly used protocols such as SMTP (Simple Mail Transfer Protocol) and HTTP (Hypertext Transfer Protocol). The datagrams are then used to determine the degree of self-similarity of the net segment and its probabilistic characteristics, different tests are used for each case. The tests are done over five traffic days, which include: Hurst parameter calculation using Whittle estimator and periodogram for different time scales, at each server and the aggregated traffic of all servers; a correlation comparison of each server versus the aggregated traffic; goodness of fit test to get the traffic probability density function of some servers and the aggregated traffic. Once the net segment model is obtained, a simulation tool is used to get a similar traffic environment to the real net traffic. In this document there are also introduced: a few traffic simulation tools, special emphasis is made on the Network Simulator 2 which is used to develop the simulation for this investigation; different Hurst parameter calculation methods; description about goodness of fit tests.
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ingeniería Electrónica
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/22875
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programMaestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectAleatoriedad
dc.subjectAuto similaridad
dc.subjectDependencia a largo plazo
dc.subjectEstimador de Whittle
dc.subjectParámetro de Hurst
dc.subjectperiodograma
dc.subjectprueba de bondad de
dc.subject.keywordRandomness
dc.subject.keywordSelf-similarity
dc.subject.keywordLong range dependence
dc.subject.keywordWhittle estimator
dc.subject.keywordHurst parameter
dc.subject.keywordperiodogram
dc.subject.keywordgoodness of fit
dc.titleCaracterización de fuentes y sumideros en la intranet de la UIS
dc.title.englishSource and sink characterization in uis intranet3
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestria
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