Measurement-driven mobile data traffic modeling in a large metropolitan area
Résumé
Understanding mobile data traffic demands is crucial to the evaluation of strategies addressing the problem of high bandwidth usage and scalability of network resources, brought by the pervasive era. In this paper, we conduct the first detailed measurement-driven modeling of smartphone subscribers' mobile traffic usage in a metropolitan scenario. We use a large-scale dataset collected inside the core of a major 3G network of Mexico's capital. We first analyse individual subscribers routinary behaviour and observe identical usage patterns on different days. This motivates us to choose one day for studying the subscribers' usage pattern (i.e., "when" and "how much" traffic is generated) in detail. We then classify the subscribers in four distinct profiles according to their usage pattern. We finally model the usage pattern of these four subscriber profiles according to two different journey periods: peak and non-peak hours. We show that the synthetic trace generated by our data traffic model consistently imitates different subscriber profiles in two journey periods, when compared to the original dataset.
Comprendre la demande de trafic de données mobiles est essentielle pour l'évaluation des stratégies portant sur le problème de l'utilisation de bande passante élevée et l'évolutivité des ressources du réseau, apporté par l'ère "pervasive". Dans cet article, nous effectuons la première modélisation détaillée de l'utilisation du trafic mobile des smartphones dans un scénario métropolitain. Nous utilisons un ensemble de données à grande échelle recueillis au coeur d'un des majeurs réseaux 3G de la capitale du Mexique. Nous analysons d'abord le comportement individuel routinier et nous avons observé des modèle d'utilisation identiques pour les différents jours. Cela nous motive à choisir un jour pour étudier le mode d'utilisation des abonnés (c'est à dire, "quand" et "combien" de trafic est généré) en détail. Nous classons ensuite les abonnés en quatre profils distincts en fonction de leur mode d'utilisation. Nous modélisons enfin le mode d'utilisation de ces quatre profils d'abonnés selon deux périodes différents: de pointe et les heures creuses. Nous montrons que la trace synthétique produite par le modèle de trafic de données imite fidèlement les différents profils d'abonnés en deux périodes, par rapport à l'ensemble de données d'origine.
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