Den här boken erbjuder en rigorös analys av framgångarna inom området trafikstyrning i stora nätverk som är inriktad på två huvudaspekter: självlikheten i trafikbeteende och den skalfria egenskapen hos ett komplext nätverk. Dessutom föreslår författarna en ny insikt i förståelsen av tingens inre natur och orsak-och-verkan, baserat på identifieringen av relationer och beteenden inom en modell som bygger på studiet av inflytandet av de topologiska egenskaperna hos ett nätverk på trafikbeteendet. Effekterna av denna påverkan diskuteras sedan för att hitta nya lösningar för trafikövervakning och diagnos samt för prediktion av trafikavvikelser. Även om dessa koncept illustreras med hjälp av mycket exakta, mycket aggregerade paketspår som samlats in på ryggradslänkar på Internet, kan resultaten av analysen tillämpas på alla komplexa nätverk vars trafikprocesser uppvisar asymptotisk självlikhet, uppfattad som en anpassningsförmåga av trafik i nätverk. Problemet med självliknande modeller är dock att de är beräkningsmässigt komplexa. Deras anpassningsprocedur är mycket tidskrävande samtidigt som deras parametrar inte kan uppskattas baserat på online-mätningar. I detta syfte är huvudsyftet med denna bok att diskutera problemet med trafikförutsägelser i närvaro av självlikhet och särskilt att erbjuda en möjlighet att förutsäga framtida trafikvariationer och att förutsäga nätverksprestanda så exakt som möjligt baserat på den uppmätta trafikhistoriken. . Språk: Engelska