Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

Anomaly detection in Content Delivery Networks

Radosław Marek Redzik

Abstract

Nowadays, a large share of Internet traffic, especially carrying multimedia content, is delivered to end users by Content Delivery Networks (CDNs). Therefore, solving problems related to CDN management is crucial for their practical application. Detection of anomalies, defined as significant and non-periodic growths of traffic caused by users’ activity, supports CDN operators with making proper decisions on network maintenance. In the thesis the applicability of Markov Modulated Poisson Process (MMPP) method to anomaly detection in CDN traffic was tested, and its effectiveness compared with the results obtained from a simple threshold-based method. The tests were done on the artificially generated data as well as on data gathered on actual CDN node.
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Radosław Marek Redzik (FEIT) Radosław Marek Redzik,, Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Title in Polish
Wykrywanie anomalii w sieciach CDN
Supervisor
Piotr Gajowniczek (FEIT) Piotr Gajowniczek,, The Institute of Telecommunications (FEIT)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Certifying unit
Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Affiliation unit
The Institute of Telecommunications (FEIT)
Study subject / specialization
, Telekomunikacja (Telecommunications)
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
16-02-2016
Issue date (year)
2016
Reviewers
Piotr Gajowniczek (FEIT) Piotr Gajowniczek,, The Institute of Telecommunications (FEIT)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Keywords in Polish
wykrywanie anomalii, sieć dostarczania treści CDN, proces Poissona modulowany łańcuchem Markowa MMPP
Keywords in English
anomaly detection, Content Delivery Network, Markov Modulated Poisson Process
Abstract in Polish
Bardzo duża część ruchu w Internecie, szczególnie tego związanego z treściami multimedialnymi, jest obecnie obsługiwana za pośrednictwem sieci dostarczania treści CDN. Rozwiązywanie problemów związanych z zarządzaniem tymi sieciami ma zatem duże znaczenie praktyczne. Wykrywanie anomalii, czyli znacznych i niecyklicznych wzrostów ruchu powodowanych aktywnością użytkowników, może pomóc operatorom sieci CDN w podejmowaniu właściwych czynności operacyjnych związanych z działaniem sieci. W pracy sprawdzono, czy metodę opartą na procesie Poissona modulowanym łańcuchem Markowa można zastosować do wykrywania anomalii w ruchu w węźle sieci CDN. Jej działanie zostało porównane z działaniem prostej metody wykrywania anomalii opartej na progu decyzyjnym. Testy zostały przeprowadzone zarówno na danych wygenerowanych sztucznie, jak i na danych pochodzących z pomiarów w rzeczywistej sieci CDN.
File
  • File: 1
    anomalyDetection.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 9747

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUTe7a00646b8bc4a1e93ad41b44420eb1f/
URN
urn:pw-repo:WUTe7a00646b8bc4a1e93ad41b44420eb1f

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page