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网络中自相似业务流的特性及其影响研究的综述报告
自相似性是网络中非常普遍的一种特性，它指代一个系统、一个数据集或一个流的一部分可以自我复制并且与整体相似的性质。网络中流量的自相似性已经被广泛的研究，这种自相似性可以用于对网络拓扑结构和性能进行分析和优化。
自相似性在网络中一般是指网络流的自相似性，网络流可以被视为网络的血液，是网络中最基本的运输方式。传统的网络流模型假设网络流是随机的，但在大规模的互联网中，大量的研究表明，网络流往往表现出自相似的特性。这种特性使得网络的建模和分析更加困难和复杂，也表明网络流的传输是具有长期相关性的。
网络中自相似性的存在会对网络产生影响。首先，它会导致网络流量的瞬时峰值比正常情况下更高，因此需要在网络资源分配时考虑流量瞬时峰值，以避免出现网络瓶颈或数据包丢失的问题。其次，自相似性也会影响网络的容量规划，即对网络带宽的需求和分配，因为网络容量的规划需要考虑长距离依赖关系。此外，自相似性还会影响多媒体和视频流的传输，因为这些流对带宽的需求比较高，因此需要更多的网络资源。
目前，针对网络中自相似性的研究主要集中在以下几个方向：建立自相似性模型、分析网络延迟和拥塞控制、网络容量规划和优化、网络安全等。自相似性模型是研究自相似性的重要工具，目前已经有很多种模型被提出，例如分形模型、多重时间尺度分析模型和小波模型等。利用这些模型可以提取网络流的统计特性，以便更好地理解自相似性对网络的影响。
除了建模，网络延迟和拥塞是自相似性研究的另一大重点，因为自相似流量的长期相关性可以导致网络中出现自相似拥塞和延迟，从而影响网络的性能和响应时间。网络容量规划和优化是在自相似性影响下的网络资源动态分配问题，包括网络的带宽、存储和计算等资源。网络安全是自相似性研究的另一个方向，因为网络攻击往往会利用自相似性，以达到更深层次的危害。
综上所述，网络中的自相似性是一种常见的现象，它对网络性能和容量规划等方面产生着巨大的影响。研究自相似性可以帮助更好地了解网络流的统计特性及其对网络的影响，为网络的管理和优化提供有用的参考。