인터넷의 사용자가 증가함에 따라 사용자의 인터넷 작업부하 유형을 파악하고 이를 수리적으로 표현하여 웹사이트에서 송수신되는 트래픽의 형태를 모델링하는데 적합한 통계적 분포를 제시할 필요가 있다. 독립적이고 불규칙적인 트래픽 추세를 고려할 때 어떤 t 시점에서 임의의 외부적 개입이 주어질 경우 파레토 분포를 이용한 수정된 모델을 가지고 트래픽 발생에 어느 정도 영향을 주는지를 알아본다.
According to the recent growth of the internet commercialization and differentiated QoS(quality of service), statistical traffic modeling is necessary for forecasting and controlling future network capacity. This paper reviews tile essential components in web workloads. And I propose adjusted internet traffic modeling using heavy-tailed distributions and intervention techniques.
