Modelado de Tráfico en Series de Tiempo para Redes de Datos
Pronosticando Valores Futuros de Tráfico
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En las redes modernas de comunicaciones es importante poder aplicar modelos matemáticos para explicar la relación que existe entre la capacidad de la red, el tráfico y el nivel de desempeño que la misma puede alcanzar. Como dicho tráfico es de naturaleza estadística, se suele representar mediante algún proceso estocástico adecuado, con lo que se constituyen diferentes modelos de tráfico. Los modelos de tráfico no correlacionados ofrecen una gran tratabilidad matemática pero no son capaces de capturar muchas de las características más relevantes del tráfico moderno, en particular ...
En las redes modernas de comunicaciones es importante poder aplicar modelos matemáticos para explicar la relación que existe entre la capacidad de la red, el tráfico y el nivel de desempeño que la misma puede alcanzar. Como dicho tráfico es de naturaleza estadística, se suele representar mediante algún proceso estocástico adecuado, con lo que se constituyen diferentes modelos de tráfico. Los modelos de tráfico no correlacionados ofrecen una gran tratabilidad matemática pero no son capaces de capturar muchas de las características más relevantes del tráfico moderno, en particular las asociadas con la autocorrelación observada en el tráfico real. El diagnóstico y monitoreo de la red son elementos claves para proveer desempeño a la red. En particular el pronóstico de tráfico de red es esencial para su dimensionamiento y tareas de ingeniería de tráfico. Este trabajo pretende desarrollar un Modelo estadístico con series de tiempo, que permita estimar pronósticos futuros de tráfico en las Redes de Comunicaciones modernas, haciendo uso de la predecibilidad del tráfico para poder realizar un control más oportuno y eficiente en forma integrada a diferentes niveles de la red.
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