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International Journal of Innovation and Applied Studies
ISSN: 2028-9324     CODEN: IJIABO     OCLC Number: 828807274     ZDB-ID: 2703985-7
 
 
Thursday 25 April 2024

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From the effectiveness of dynamic traffic modeling of multiservice networks, to the congestion reaction hypothesis by adaptive traffic compression


[ De l’efficacité de la modélisation dynamique du trafic des réseaux multiservices, à l’hypothèse de la réaction à la congestion par la compression adaptative du trafic ]

Volume 39, Issue 3, May 2023, Pages 1200–1208

 From the effectiveness of dynamic traffic modeling of multiservice networks, to the congestion reaction hypothesis by adaptive traffic compression

ILUNGA MBUYAMBA Elisée1 and Tshibengabu Kalonji Simon2

1 Institut Supérieur de Techniques Appliquées (ISTA), Kinshasa, RD Congo
2 Institut Supérieur de Techniques Appliquées (ISTA), Kinshasa, RD Congo

Original language: French

Copyright © 2023 ISSR Journals. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract


Abstract: In this paper, we first describe the general principle of dynamic modelling, the effectiveness of which in analyzing the traffic of multiservice networks is one of the main objects of this study. By showing how this technique can be applied to obtain the elementary Markovian system: of the queue M/M/1/∞; we partly answer the big problem on the management of the QoS in the case of an isolated node then of a network. We then focus on the principles of traffic control of multiservice networks, drawing inspiration from existing work in the literature and from policies for managing congestion phenomena defined in recommendations I.371 of the ITU-T and ATM-Forum UNI specification V3.1. As a possible solution to this problem, we have evoked the hypothesis of the reaction to congestion by dynamic traffic compression, in the event of the appearance of a phenomenon of congestion exceeding any prediction. The progress of this hypothesis will have the merit of resurfacing and increasing the interest of resorting to compression as a solution to the problem of congestion, in particular for wireless networks; since radio resources are scarce and shared.

Author Keywords: Dynamic Traffic Modeling, Multiservice Networks, Congestion, Compression, QoS..


Abstract: (french)


Dans cet article, nous décrivons tout d’abord le principe général de la modélisation dynamique dont l’examen de l’efficacité dans l’analyse du trafic des réseaux multiservices constitue l’un des objets principaux de cette étude. En montrant comment cette technique peut être appliquée pour obtenir le système élémentaire markovien: de la file d’attente M/M/1/∞; nous répondons en partie à la grande problématique sur la gestion de la QoS dans le cas d’un nœud isolé puis d’un réseau. Nous nous intéressons ensuite aux principes du contrôle de trafic des réseaux multiservices, en nous inspirant de travaux existants dans la littérature et de politiques de gestion des phénomènes de congestion défini dans les recommandations I.371 de l’UIT-T et ATM-Forum UNI spécification V3.1. Comme solution possible à cette problématique, nous proposons l’hypothèse de la réaction à la congestion par compression adaptative du trafic, en cas d’apparition d’un phénomène de congestion dépassant toute prédiction. Le progrès de cette hypothèse aura le mérite de resurgir et accroitre l’intérêt du recours à la compression comme solution à la problématique de congestion, en particulier pour les réseaux sans fil; étant donné que les ressources radio sont rares et partagées.

Author Keywords: Modélisation dynamique du trafic, Réseaux multiservices, Congestion, Compression, QoS..


How to Cite this Article


ILUNGA MBUYAMBA Elisée and Tshibengabu Kalonji Simon, “From the effectiveness of dynamic traffic modeling of multiservice networks, to the congestion reaction hypothesis by adaptive traffic compression,” International Journal of Innovation and Applied Studies, vol. 39, no. 3, pp. 1200–1208, May 2023.