Analysis and Modeling of Traffic at Ntopia Subscriber Network of Korea Telecom

KT의 Ntopia가입자 망 트래픽 분석 및 모델링

  • 주성돈 (아주대학교 전자공학과) ;
  • 이채우 (아주대학교 전자공학과)
  • Published : 2004.05.01

Abstract

As Internet technologies are mature, many new applications that are different characteristics are emerging. Recently we see wide use of P2P(Peer to Peer) applications of which traffic shows different statistical characteristics compared with traditional application such as web(HTTP) and FTP(File Transfer Protocol). In this paper, we measured subscriber network of KT(Korea Telecom) to analyze P2P traffic characteristics. We show flow characteristics of measured traffic. We also estimate Hurst parameter of P2P traffic and compare self-similarity with web traffic. Analysis results indicate that P2P traffic is much bustier than web traffic and makes both upstream traffic and downstream traffic be symmetric. To predict parameters related QoS such as packet loss and delays we model P2P traffic using two self-similar traffic models and predict both loss probability and mm delay then compare their accuracies. With simulation we show that the self-similar traffic models we derive predict the performance of P2P traffic accurately and thus when we design a network or evaluate its performance, we can use the P2P traffic model as reference input traffic.

인터넷이 발전하면서 이전에 존재하던 응용프로그램과는 다른 새로운 응용프로그램들이 등장하고 있으며, 이에 따라 트래픽의 특징 또한 변하고 있다. 그 결과 새로운 응용프로그램이 네트워크 성능에 미치는 영향도 변하고 있다. 현재 널리 사용되고 있는 P2P(Peer to Peer) 응용프로그램이 발생시키는 트래픽은 기존의 웹(HTTP)이나 FTP(File Transfer Protocol) 응용프로그램의 트래픽과 다른 통계적 특징을 보여주고 있다. 본 논문은 P2P 트래픽의 특징을 분석하기 위해 KT(Korea Telecom)의 가입자망 트래픽을 측정하였다. 측정된 트래픽을 플로우별로 분석을 하고, P2P 트래픽의 자기 유사성을 측정하고 웹 트래픽과 비교하였다. 분석 결과 P2P 트래픽은 기존의 웹 트래픽과 비교해 매우 버스트(burst)하였으며, P2P 응용프로그램들이 업스트림 트래픽과 다운스트림 트래픽을 대칭적으로 만들고 있었다. 네트워크에서 발생되는 패킷 손실과 지연 등 QoS 관련 파라미터를 예측하기 위해, 본 논문에서는 잘 알려진 자기 유사 트래픽 모델을 이용하여 P2P 트래픽을 모델링하고 트래픽 모델의 정확성을 검증하기위해 SSQ(Single Server Queue)를 이용하여 손실확률과 평균 지연시간을 비교하였다 시뮬레이션 결과 자기 유사 트래픽 모델은 P2P 트래픽의 성능을 잘 예측할 수 있었으며, 네트워크를 설계하거나 성능을 측정할 때 입력 트래픽으로서 이 트래픽 모델들을 사용할 수 있다.

Keywords

References

  1. 김명섭, 강훈정, 홍원기, 'Flow Grouping을 통한 P2P 트래픽 분석방법에 관현 연구', Proc. of KNOM 2003 Conference, Daejeon, Korea, May 22-23, 2003, pp. 210-218
  2. Kevin Thompson, Gregory J. Miller and Rick Wilder ' Wide-Area Internet Traffic Patterns and Characteristics,' IEEE Network, vol. 11(6) pp. 10-23, Nov-Dec. 1997 https://doi.org/10.1109/65.642356
  3. Kihong Park, Walter Willinger 'Self-Similar Network Traffic and Performance Evaluation,' JOHN WILEY & SONS, pp. 1-38, 2000
  4. W. E. Leland, M. S. Taqqu, W. Willinger and D. V. Wilson, 'On the self similar nature of Ethernet traffic (extension version),' IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 2(1), pp. 1-15, 1994 https://doi.org/10.1109/90.282603
  5. Mark E. Crovella and Azer Bestavros 'Self-Similarity in World Wide Web Traffic Evidence and Possible Causes,' IEEE ACM Transactions on Networking, pp.835-846 December 1997 https://doi.org/10.1109/90.650143
  6. O. Rose, 'Estimation of the Hurst Parameter of Long-Range Dependent Time Series,' Research Report, 1996
  7. P. Pruthi and A. Erramilli, 'Heavy-tailed ON/OFF Source Behaviour and Self-similar Traffic,' IEEE ICC'95, pp. 445-150, 1995 https://doi.org/10.1109/ICC.1995.525209
  8. Ronald G. Addie, timothy D. Neame, Moshe Zukerman, 'Modeling Superposition of Many Sources Generating Self Similar Traffic,' IEEE ICC'99, pp. 387-391, 1999 https://doi.org/10.1109/ICC.1999.767969
  9. Ronald G. Addie, Moshe Zukerman and Tim Neame 'Fractal Traffic : Measurements, Modeling and Performance Evaluation,' IEEE ICC'95, vol. 3, pp, 471-476, April 1998
  10. http://www.tcpdump.org/
  11. http://www.caida.org/tools/measurement/coralreef/