Automated Extraction of Network Traffic Models Suitable for Performance Simulation
Automated Extraction of Network Traffic Models Suitable for Performance Simulation
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自动提取适合性能仿真的网络流量模型
DOI：
10.1145/2851553.2851570
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Klaus Schilling
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Piotr Rygielski;Viliam Simko;Felix Sittner;Doris Aschenbrenner;Samuel Kounev;Klaus Schilling
由于虚拟化，数据中心正日益变得更大、更具活力。为了在这样的动态环境中利用诸如Palladio组件模型或笛卡尔建模语言等性能建模和预测技术，有必要使模型提取自动化。由于模型的大小和细节级别，手动构建和维护此类模型不再可行。本白皮书的重点是流量模型，它是网络基础设施的重要组成部分。我们的目标是使用笛卡尔网络基础设施建模方法将真实的流量转储分解成适合于性能预测的模型。主要的挑战是在保持原始信号形状的同时，以简单业务生成器的形式有效地对任意信号进行编码。我们表明，一个典型的15分钟长的TCPDUMP轨迹可以被压缩到其原始大小的0.4-15%，而对于所检查的69个轨迹中的大多数，提取误差的相对中位数接近于0%。
Data centers are increasingly becoming larger and dynamic due to virtualization. In order to leverage the performance modeling and prediction techniques, such as Palladio Component Model or Descartes Modeling Language, in such a dynamic environments, it is necessary to automate the model extraction. Building and maintaining such models manually is not feasible anymore due to their size and the level of details. This paper is focused on traffic models that are an essential part of network infrastructure. Our goal is to decompose real traffic dumps into models suitable for performance prediction using Descartes Network Infrastructure modeling approach. The main challenge was to efficiently encode an arbitrary signal in the form of simple traffic generators while maintaining the shape of the original signal. We show that a typical 15 minute long tcpdump trace can be compressed to 0.4-15% of its original size whereas the relative median of extraction error is close to 0% for the most of the 69 examined traces.
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