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Presentación

Caracterización de Tráfico

Caracterización de Tráfico Modelos Fuentes

TráficoApéndices

Importancia de Modelar Tráfico

Introducción

Temas

Modelos de Fuentes de Tráfico


Apéndices

Bibliografía

Conclusiones


Se estudiarán diferentes tipos de tráfico que se transmiten através de las redes de computadores actuales (ATM, Internet), utilizando modelos matemáticos para su caracterización.

Los modelos propuestos se pueden utilizar como herramientas de diseño de nuevas redes o para la medición del rendimiento en redes ya existentes.


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Bibliografía

Conclusiones

Introducción: Situación Actual

Existen numerosos modelos que intentan capturar las principales características de las cargas de tráfico que reflejan los comportamientos actuales y/o futuros de las personas y los servicios.

Predecir exactamente los tipos de tráfico que existirán en el futuro es obviamente muy difícil y dependerá tanto de la tecnología, como la economía, políticas gubernamentales y factores sociológicos que se entremezclen.


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Bibliografía

Conclusiones

Introducción: Situación Actual

En esta presentación se hará referencia a algunos modelos tradicionales que capturan la naturaleza del comportamiento de algunos tráficos actuales.


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Bibliografía

Conclusiones

Introducción

Originalmente las redes de computadores fueron diseñadas, fundamentalmente, para soportar aplicaciones de procesamiento de datos que, aunque requieren un servicio de transporte fiable, no son muy exigentes en cuanto a otros parámetros de calidad de servicio como retardo, caudal (throughput), tasa de pérdidas, etc.

RED


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Bibliografía

Conclusiones

Introducción

El desarrollo de nuevas tecnologías ha permitido la evolución de las redes, dotándolas de la capacidad de satisfacer simultáneamente los requisitos de tráficos de muy diversa naturaleza.

RED ATM

La aparición de nuevos servicios y aplicaciones que involucran tráfico en tiempo real (voz, vídeo, etc.); y que, por su naturaleza, poseen exigentes necesidades de ancho de banda, requieren de la preocupación respecto de los parámetros calidad antes mencionados.


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Bibliografía

Conclusiones

Introducción

Las nuevas redes de alta velocidad deben ser capaces de dar un servicio que garantice determinada calidad, por esta razón, resulta crucial la realización de análisis cuantitativos que evalúen la calidad de servicio (Quality of Service: QoS) ofrecida por estas nuevas tecnologías.

Uno de los principales problemas que se plantean a la hora de realizar una rigurosa evaluación de las prestaciones de una red de comunicaciones es la modelación del tráfico de entrada a la red.


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Conclusiones

Introducción

El concepto de la red ATM involucra la satisfacción de las exigencias de calidad de servicio (QoS) que esperan los usuarios conectados.

En una red ATM, a cada conexión del usuario se le asigna un conjunto de parámetros de tráfico y de Calidad de Servicio, de acuerdo con las peticiones de dicho usuario. [Clasificación de servicios]

Red ATM


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Conclusiones

Importancia de Modelar el Tráfico

Modelo de fuente de

tráficoRed ATM

Resultados que modelan el

comportamiento de la red

Evaluar el rendimiento de la red y con ello saber si se proporciona el nivel de calidad de servicio adecuado.

Tener una herramienta útil para el diseño de nuevas redes

Obtener modelos para diferentes tipos de fuentes de tráfico permite:


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Conclusiones

Importancia de Modelar el Tráfico

• Dimensionamiento• Estudio de Pérdidas de celdas• Estudio del Retardo de celdas• Estudio de la Variación del retardo entre celdas• Control de Admisión de la Conexión• Administración de Recursos de la red• Control de Congestión

Áreas donde es

crucial modelar el

tráfico


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Bibliografía

Conclusiones


Contexto ATM :

Clasificación de las Fuentes de Tráfico :

Tipo de InformaciónResolución TempoTemporización Info

Revisión general

•Según Temporización de la Información

•Según Resolución Temporal

•Según Tipo de Información• Voz• Datos• Video


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Bibliografía

Conclusiones

Contexto ATM

En una red de computadores se transmite información proveniente de diferentes fuentes de tráfico, por lo que su comportamiento de emisión no es el mismo en cada caso.

Por ejemplo, el tráfico de celdas para la transferencia de un archivo de datos es muy distinta al tráfico que se genera en una video conferencia.

CELDA

RED



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Conclusiones

Contexto ATM: Según temporización de la información

Existen diferentes tipos de tráfico según la temporización de la información:

Tráfico CBR : Tasa de Bit Constante. (Constant Bit Rate).

El tráfico CBR permite la transmisión de un flujo continuo de bits de información, tales como tráfico de voz y de vídeo, el cual exige que se asigne un ancho de banda constante a la conexión por el tiempo que dure la transmisión.

Duración de la conexión



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Conclusiones

Según temporización de la información

Existen diferentes tipos de tráfico según la temporización de la información:

Tráfico CBR : Tasa de Bit Constante. (Constant Bit Rate).

El tráfico CBR permite la transmisión de un flujo continuo de bits de información, tales como tráfico de voz y de vídeo, el cual exige que se asigne un ancho de banda constante a la conexión por el tiempo que dure la transmisión.




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Bibliografía

Conclusiones

Según temporización de la información

Tráfico VBR : Tasa de Bit Variable. (Variable Bit Rate).

VBR-NRT: (Variable Bit Rate Non Real Time – Tasa de Bit Variable en Tiempo No Real). Este tipo de servicio tolera las demoras, se adapta bien al tráfico con ráfagas tal como las comunicaciones de datos.

VBR-RT: (Variable Bit Rate Real Time - Tasa de Bit Variable en Tiempo Real). Es adecuado para transportar tráfico sensible a los retardos, tal como vídeo y audio paquetizados.




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Conclusiones

Según Resolución Temporal

Año \ mes \ semana (Nivel de calendario)

Conexión \ Desconección

Conversación entre A y B

(Nivel de conexión)

(Nivel de diálogo)

Comportamiento estadístico de una Tx (Nivel de ráfaga)

Mientras alguien Tx (Nivel de celda)

La descripción del comportamiento de las distintas fuentes de tráfico difiere según la ventana de tiempo que se observe.

Interesa observar el comportamiento de las diferentes fuentes de tráfico sengún una resolución temporal específica.



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Conclusiones


El nivel que está por debajo del nivel de conexión es el nivel de diálogo y de transmisión (ráfaga y celda). El nivel de la conexión describe el comportamiento de una fuente de tráfico sobre una solicitud de acceso a la red (periodocidad de la solicitud y cuanto tiempo dura la conexión).

RED ATMSolicitud de acceso a la red

?



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Conclusiones


La conexión y desconexión son acontecimientos que modelan el comportamiento macroscópico de una fuente del tráfico.

Inicio conexión Término conexión

RED de circuito



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Conclusiones


El nivel de la diálogo describe el comportamiento estadístico de un socio activo. A su vez, el nivel de ráfaga describe el comportamiento estadístico de la transmisión.

El nivel de celda describe el comportamiento de la generación de celdas a nivel más bajo, por ejemplo, para una velocidad de enlace de 622 Mbps y un tamaño de celda de 53 bytes, el intervalo mínimo entre dos celdas consecutivas es 0,65 sec.

CELDA

RED ATM



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Conclusiones

Según Tipo de Información

Existen tradicionalmente tres tipos de tráfico según el tipo de información:

• DATOS• VOZ• VIDEO



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Conclusiones

Fuentes de Datos

VIDEOVOZDATOS

Un modelo simple de fuente de datos es un Modelo Bernoulli.

El tiempo de generación de cada celda constituye un proceso de renovación con distribución geométrica de los tiempos entre llegadas de celdas.

Asumiendo un tiempo discretizado, una celda es generada al comienzo de cada ranura con probabilidad p, independiente de la historia.

p p p p p p


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Bibliografía

Conclusiones

Fuentes de Datos

Los tiempos entre intervalos consecutivos forman un conjunto de variables aleatorias idénticamente distribuidas, en este caso, geométricas de parámetro n, donde n = 1,2, ... es el número de intervalos de tiempo entre llegadas de celdas consecutivas.

Proceso de Renovación, Tiempo discreto:

N(ti-1) = i -1 N(ti) = i

ti-1 ti

i

ti+1

N(ti+1) = i + 1

i+1

k k+1 k+2 k+3 k+4 k+5 k+6

Pi-1,i = 1 Pi,i+1 = 1

VIDEOVOZDATOS


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Conclusiones

Fuentes de Datos

Para diversas distribuciones del tiempo entre llegadas, se obtienen diferentes modelos, pero siempre involucrando a un proceso de renovación.

Para una distribución exponencial del tiempo entre llegadas de celdas se tiene el bien conocido Proceso de Poisson.

N(ti-1) = i -1 N(ti) = i

ti-1 ti

i

ti+1

N(ti+1) = i + 1

i+1

Proceso de Renovación, Tiempo continuo:

Pi-1,i = 1 Pi,i+1 = 1

VIDEOVOZDATOS


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Bibliografía

Conclusiones

Fuentes de Datos

Los tiempos entre intervalos consecutivos forman un conjunto de variables aleatorias idénticamente distribuidas, exponenciales de parámetro .

1e1ττP τλi i,

N(ti-1) = i -1 N(ti) = i

ti-1 ti

i

ti+1

N(ti+1) = i + 1

i+1

La función de distribucion acumulada de la v.a. que representa el tiempo entre llegadas esta dada por:

Modelo Bernoulli, tiempo continuo

Pi-1,i = 1 Pi,i+1 = 1

VIDEOVOZDATOS


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Conclusiones

Fuentes de DatosUna extensión al caso anterior es el proceso de Poisson compuesto, donde las celdas son generadas por lotes (ráfagas), el tiempo de generación de lotes es igualmente modelado por un proceso de poisson.

’j, con j = 1, 2, ... corresponde al tiempo transcurrido entre

generación de lotes de celdas, en donde cada intervalo i es modelado también por un proceso de poisson.

N(ti) = i N(ti+n) = i + n

ti ti+n

’1

ti+n+k

N(ti+n+k) = i + n + k

’2

Pi, i+n = 1 Pi+n, i+n+k = 1

VIDEOVOZDATOS


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Conclusiones

Fuentes de DatosSiguiendo con el modelo anterior, el tamaño de lote puede asumirse de distribución general, sin embargo, cuando se restringe a una distribución geométrica, expresiones analíticas pueden ser obtenidas más fácilmente.

Una aproximación que contiene los dos modelos anteriores (PP y CPP) es el modelo “packet train”.

RED ATM

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Conclusiones

Fuentes de Datos

Una característica de este modelo es que cuando una celda va desde un nodo A cualquiera de la red ATM a un nodo B cualquiera de la misma red, es bastante probable que la siguiente celda que se genere circule entre los nodos A y B.

Este modelo considera el tiempo entre llagadas de ráfagas de celdas para un par de nodos de una red ATM.

RED ATM

A

B

Modelo packet train

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Conclusiones

Fuentes de Datos

Se considera que la fuente de tráfico tiene dos estados posibles: Activa o en Silencio

Los trenes de celdas son producidos sólo en los períodos activos de la fuente, sin embargo, las celdas son producidas una sola a la vez, en oposición al modelo de Poisson compuesto.

Modelo packet train

RED ATM

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Conclusiones

Fuentes de Datos

Tres parámetros son usados para describir la actividad de la fuente:

• Tiempo entre llegadas sucesivas de trenes (Tj)• Tiempo entre llegadas sucesivas de celdas pertenecientes al mismo tren (ti

j)• Número de celdas pertenecientes al mismo tren (Nj)

Modelo packet train

tij

TjNj = 3 Nj+1 = 4

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Conclusiones

Fuentes de Datos

El modelo Packet Train, si bien, involucra la caracterización del tráfico tanto desde el punto de vista de las ráfagas como de las celdas en particular, siendo de esta manera más exacto comparados con los otros mencionados, no es impresindible en términos del analisis del comportamiento de la red ante el tráfico de datos.

Esto se debe a que el tráfico de datos generlamente no es un tráfico exigente en terminos de calidad de servicio.

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Conclusiones

Fuentes de Voz y Sonido

Modelos de voz historicamente han sido bastante estudiados debido a la popularidad de la telefonía en el ámbito de las telecomunicaciones.

Los servicios de telefonía seguirán siendo populares en el futuro, ya que la necesidad de comunicación en la humanidad es evidente.

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Bibliografía

Conclusiones


El modelo más simple para una fuente de voz paquetizada es CBR, donde las celdas son generadas continuamente a una tasa constante. Sin, embargo es conocido que una parte substancial de una conversación de voz (sobre el 60-65%) involucra silencios.

Ranuras tiempo ocupada por la

celda

Ranuras de tiempoentre llegadas de celdas

(disponible)

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Conclusiones


El comportamiento estadístico de los períodos de habla es relativamente simple, en particular, se ha encontrado que para un monologo el período de habla se puede asumir por una distribución geométrica.

p = 0.3

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Ge(n)

n

E[X]

E[X]=3,33x=2.79

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Conclusiones

Fuentes de Voz y SonidoTiempo entre llegadas

: Tiempo de una ranura.n : Número de secuencia del tiempo entre llegadas.

1 2...

nn1 2 3 4 5 6 7 8 9

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Bibliografía

Conclusiones


Para los períodos de silencio, la medida de la función de densidad de probabilidad puede ser aproximada por dos pdf’s apropiadamente balanceadas.

Además, el tráfico producido por multiples fuentes de voz debería ser descrito como la superpocisión de procesos estocásticos individuales caracterizados en cada fuente.

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Bibliografía

Conclusiones


Esta última aproximación, tiende a complicar los modelos, involucrando procesos estocásticos correlacionados.Por ejemplo, asumiendo que el número de celdas durante un período de habla es geométricamente distribuido, el proceso estocástico que caracteriza la fuente de voz es un proceso de renovación.

silencio habla silencio habla

Ge(ni) Ge(ni+1)

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Bibliografía

Conclusiones


Sin embargo, superponiendo tales procesos, se obtiene un proceso que no es de renovación, involucrando términos ampliamente correlacionados.


Ge1(ni) Ge1(ni+1)


Ge2(ni) Ge2(ni+1)

Así, la descripción estadística exacta del flujo de tráfico compuesto es bastante difícil, y frecuentemente se recurre a las aproximaciones.

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Bibliografía

Conclusiones


Las propiedades de las fuentes de voz también dependen del esquema de codificación utilizado.

En el apéndice “Codificación Digital de Voz” se explican diferentes esquemas de codificación.

Observación:

VIDEOVOZDATOS


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Bibliografía

Conclusiones


Algunos modelos de fuentes de voz son:

• Modelo de flujo de Voz Paquetizada

• Proceso de Poisson Modulado Markoviano: MMPP

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Bibliografía

Conclusiones

Fuentes de Video

Se espera que en futuras redes y algunas actuales el video sea un servicio dominante, tanto por el número de usuarios, como el volumen de tráfico resultante.

De hecho, la “integración de los servicios de telecomunicaciones” usualmente se refiere a la combinación de servicios de voz tradicional con video telefonía, video conferencia, o bien TV cable.

RED ATMRED ATM

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Conclusiones

El comportamiento estadístico generado por fuentes de video son ampliamente influenciados por:

• La naturaleza de la imágenes transmitidas, • La relacición entre ellas,• La calidad de servicio provisto y• La técnica de codificación utilizada

Hay básicamente dos categorías de esquemas de codificación:1. Frame-buffered, codifica las diferencias entre

imágenes sucesivas.

2. Non Frame-buffered, codifica la imágenes independientemente.

Fuentes de Video

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Bibliografía

Conclusiones

El modelamiento y análisis de las fuentes de video está fuertemente influenciado por la función de autocorrelación de los procesos de tráfico generados, predominados por los factores antes mencionados.

De este modo, un modelo único para las fuentes de tráfico de video no es posible.

Fuentes de Video

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Conclusiones

Una amplia variedad de modelos pueden encontrarse en la literatura, por ejemplo, existe un modelo que trata sobre una aproximación para codificación frame-buffered. Allí se llega a un típico caso de fuente VBR, donde la tasa de bits instantánea depende de la actividad de la imagen.

Resultados experimentales muestran que la pdf de la tasa de bit para una imagen sin movimientos abruptos es normal (“bell-shaped”), más aún, los efectos de la autocorrelación son significativos sólo para un número de cuadros (frames) sucesivos.

Fuentes de Video

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Conclusiones

Por otro lado, un esquema “non frame-buffered” es recorrelacionado, es decir, la correspondiente función de autocorrelación comprende una componente períodica, exibiendo de esta forma peaks períodicos.

Fuentes de Video

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Conclusiones

Fuentes de Video

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pdf de la Tasa de Bit para diferentes aplicaciones - 1989 IEEE.


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Bibliografía

Conclusiones

100 a 150 cuadros

Cambios de escena

Tasa de bit( bit / pixel bit / cuadro obit / seg )

Secuencia de cuadros ( tiempo )

TasasTasas bitbit para video comprimidopara video comprimido

Fuentes de Video

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Conclusiones

Algunos modelos de fuentes de video son:

• Modelo de fluido para video

• Modelo MMPP para Tráfico de Video: Aproximación de Histogramas

• Modelo Self - Similar

Fuentes de Video

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Conclusiones

Conclusiones

ProtocolosAgrupavión TablasCIDR

Los modelos más generales de fuentes de tráfico en ATM deben tomar en cuenta la historia completa de la generación de cada celda, de tal forma que sea posible la determinación del tiempo transcurrido hasta la generación de la próxima celda.

Sin embargo, tales modelos son muy complicados para su descripción y posterior adaptación al problema particular que se esté analizando.


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Bibliografía

Conclusiones

Conclusiones

ProtocolosAgrupavión TablasCIDR

Solo un número limitado de modelos dominan la representación del tráfico actual en las redes. Se espera que estos modelos sean simples y representativos a la vez.

Dependiendo del tipo de fuente de tráfico que se esté estudiando, diferentes modelos serán los más adecuados.


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Apéndice 1: Proceso de Renovación

Apéndice 2: Proceso de PoissonEnfoque a partir de tiempo entre llegadas

Apéndice 3: v.a. Geométrica y Propiedad Memoryless

Apéndice 4: Modelo “Packet Trains”

Apéndice 5: Codificación Digital de Voz

Apéndice 6: Detección de Silencio

Apéndice 7: Solución del Modelo de Fluidosen un multiplexor ATM


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Apéndice 8: Modelo General para una y N fuentes de vozPaquetizadas en celdas ATM

Apéndice 9: Markov-Modulated Poisson Process[MMPP]

Apéndice 10: Modelo de fluido de un multiplexor de video

Apéndice 11: Modelo MMPP para Tráfico de Video:Aproximación de Histogramas

Apéndice 12: Clasificación de Servicios en ATM

Apéndice 13: Modelo Self - Similar


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Bibliografía

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Bibliografía

Mischa Schuartz, Broadband Integrated Networks. New York. [1996]

Victor S. Frost & Benjamin Melamed, Traffic Modeling for Telecommunications Networks. [marzo,1994].

John P. Cosmas, Guido H. Petit, Ralf Lehnert, Chris Blondia, Kimon Kontovassilis, Olga Casals & Thomas Theimer, A Review of Voice, Data and Video Traffic Models for ATM. [Abril,1994].

G. D. Stamoulis, M. E. Anagnostou & A. D. Georgantas, Traffic source Models for ATM Networks: a survey. [Junio, 1994]

Libros:

Artículos:


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Bibliografía

Conclusiones

Referencias : URL’s

ATM Forum

International Telecommunication

Union

Raj Jain, Professor of Computer and

Information Science

Glosario de comunicaciones de

datos y redes

http://www.atmforum.com/

http://www.itu.int/home/index.html

http://www.cis.ohio-state.edu/~jain/

http://www.btwsa.com.ar/siteDocs/v.asp

presentación caracterización de tráfico. modelos fuentes tráfico apéndices importancia de...

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