The KIPS Transactions:PartC (정보처리학회논문지C)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Traffic Volume Prediction for e-Commerce Systems

전자상거래 시스템의 트래픽량 예측에 관한 연구

  • 김정수 (광운대학교 경영정보학과 경영정보학)
  • Received : 2010.07.21
  • Accepted : 2010.11.23
  • Published : 2011.02.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The applicability of network-based computing depends on the availability of the underlying network bandwidth. Such a growing gap between the capacity of the backbone network and the end users' needs results in a serious bottleneck of the access network in between. As a result, ISP incurs disadvantages in their business. If this situation is known to ISP in advance, or if ISP is able to predict traffic volume end-to-end link high-load zone, ISP and end users would be able to decrease the gap for ISP service quality. In this paper, simulation tools, such as ACE, ADM, and Flow Analysis, were used to be able to perceive traffic volume prediction and end-to-end link high-load zone. In using these simulation tools, we were able to estimate sequential transaction in real-network for e-Commerce. We also imported virtual network environment estimated network data, and create background traffic. In a virtual network environment like this, we were able to find out simulation results for traffic volume prediction and end-to-end link high-load zone according to the increase in the number of users based on virtual network environment.

네트워크 기반의 적절한 컴퓨팅은 네트워크 대역폭의 가용성에 의존한다. 백본 네트워크 용량과 액세스 네트워크 상에 심각한 버틀넥이 발생하여 ISP 사업자와 고객 간의 갭이 발생된다면 그만큼 ISP 사업자는 사업에 불이익을 초래할 수 있다. 이러한 상황이 발생되기 이전 ISP 사업자가 트래픽량 예측과 종단간 오버로드가 높은 링크 구간을 감지할 수 있다면 ISP 사업자와 고객 간의 갭은 그만큼 줄어 들 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문은 트래픽량 예측과 종단간 오버로드가 높은 링크 구간을 감지 가능한 소프트웨어로 ACE, ADM, Flow Analysis를 소개한다. 이들 툴을 이용하여 전자상거래의 연속적인 트랜잭션을 실망에서 측정한 후 측정된 네트워크 데이터를 가상 망 환경에 임포트하고 백그라운드 트래픽을 생성한다. 이와 같은 가상 망 환경을 토대로 점차적인 사용자 수 증가에 따른 트래픽량 예측과 링크 로드가 높은 구간을 시뮬레이션 결과로 알 수 있었다.

Keywords

References

  1. Z. U. M. Abusina, S. M. S. Zabir et. al "An engineering approach to dynamic prediction of network performance from application logs," International Journal of Network Management, Vol.15, pp.151-162, 2005. https://doi.org/10.1002/nem.554
  2. 김영신, 허의남, 김일중, 황준, “병렬 연결 간의 트래픽 간섭 현상 분석 및 대역폭 예측,” 한국인터넷정보학회논문지, Vol.7, No.1, pp.131-141, 2006.
  3. A. Eswaradass, X. H. Sun, M. Wu, "Network Bandwidth Predictor(NBP): A system for online network performance forecasting," Proc. of 19th International Parallel and Distributed Processing Symposium, 2005.
  4. Y. Luo, N. Ansari, "Limited sharing with traffic prediction for dynamic bandwidth allocation and QoS provisioning over ethernet passive optical network," Journal of Optical Networking, Vol.4, Issue 9, pp.561-572, 2005. https://doi.org/10.1364/JON.4.000561
  5. P. Salvador, A. Nogueira, R. Valadas, "Local area network modeling for performance prediction," Proceedings of the 32nd IEEE Conference on Local Computer Networks, pp.249-251, 2007. https://doi.org/10.1109/LCN.2007.16
  6. W. Cui, M. A. Bassiouni, "Virtual private network bandwidth management with traffic prediction," Computer Networks: The International Journal of Computer and Telecommunications Networking, Vol.42, Issue 6, pp.765-778, 2003. https://doi.org/10.1016/S1389-1286(03)00217-2
  7. 김현우 외 4인, “IEEE 802.16e 네트워크 환경에서 ARIMA 트래픽 예측을 사용한 대역폭 프로비저닝,” 한국ITS학회논문지, Vol.8, No.1, pp.92-101, 2009.
  8. A. Lygizou et. al "A prediction-based scheduling mechanism for interconnection between Wimax and Satellite networks interactive network," International Journal of Autonomous and Adaptive Communications Systems, Vol.2, No.2, pp.107-127, 2009. https://doi.org/10.1504/IJAACS.2009.024414
  9. B. Upase, M. Hunukumbure, S. Vadgama, "Radio network dimensioning and planning for Wimax networks," FUJITSU Sci. Tech. J., pp.435-450, 2007.
  10. 문주선, 낭종호, “생태계 모방 시스템을 위한 OMNeT++기반 병렬 시뮬레이터의 설계 및 PC 클러스터 상에서의 성능 분석,” 정보과학회논문지, Vol.34, No.9, 2007.
  11. 한국전자통신연구원, “차세대 국방정보통신망 최적화 설계 연구,” 국방부 프로젝트, 2004.
  12. 김정수, “전자상거래 시스템의 서비스 품질 측정과 예측에 관한 연구,” 박사학위논문, 광운대학교, 2005.
  13. OPNET, "Flow Analysis," Modeler Product Documentation Release 14.5.
  14. K. G. Coffman, A. M. Odlyzko, "Internet growth: Is there a "Moore's Law" for data traffic?," AT&T Labs - Research, 2000.
  15. Cisco, "Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2009-2014," Cisco White Paper, 2010.
  16. OPNET, "WiMAX (802.16e)," Modeler Product Documentation Release 14.5.