Long-tail traffic
एक लंबी पूंछ या भारी पूंछ वाला वितरण वह है जो औसत या मध्य से दूर के क्षेत्रों को अपेक्षाकृत उच्च संभावनाएं प्रदान करता है। एक अधिक औपचारिक गणितीय परिभाषा नीचे दी गई है। टेलीट्रैफिक इंजीनियरिंग के संदर्भ में ब्याज की कई मात्राओं में लंबी पूंछ वाला वितरण दिखाया गया है। उदाहरण के लिए, यदि हम किसी वेब सर्वर से स्थानांतरित की गई फ़ाइलों के आकार पर विचार करते हैं, तो, सटीकता की एक अच्छी डिग्री के लिए, वितरण भारी-पूंछ वाला है, यानी, बड़ी संख्या में छोटी फ़ाइलों को स्थानांतरित किया जाता है, लेकिन महत्वपूर्ण रूप से, स्थानांतरित की गई बहुत बड़ी फ़ाइलों की संख्या डाउनलोड की गई मात्रा का एक प्रमुख घटक बनी रहती है। कई प्रक्रियाएँ तकनीकी रूप से लंबी दूरी तक निर्भर होती हैं लेकिन स्व-समान नहीं होती हैं। इन दोनों घटनाओं के बीच अंतर सूक्ष्म हैं। हेवी-टेल्ड एक संभाव्यता वितरण को संदर्भित करता है, और लॉन्ग-रेंज डिपेंडेंट एक समय श्रृंखला के गुण को संदर्भित करता है और इसलिए इनका उपयोग सावधानी के साथ किया जाना चाहिए और एक अंतर किया जाना चाहिए। शब्द अलग हैं, हालांकि लंबी दूरी की आश्रित समय श्रृंखला बनाने के लिए भारी-पूंछ वाले वितरणों से नमूनों की सुपरपोजिशन। इसके अतिरिक्त, ब्राउनियन गति है जो स्वयं-समान है लेकिन लंबी दूरी पर निर्भर नहीं है। अवलोकन मजबूत और विश्वसनीय नेटवर्क और नेटवर्क सेवाओं का डिजाइन आज की इंटरनेट दुनिया में एक तेजी से चुनौतीपूर्ण कार्य बन गया है। इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, इंटरनेट यातायात की विशेषताओं को समझना अधिक से अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। मापा यातायात निशान के अनुभवजन्य अध्ययनों ने नेटवर्क यातायात में आत्म-समानता की व्यापक मान्यता को जन्म दिया है। स्व-समान ईथरनेट यातायात समय पैमाने की एक लंबी श्रृंखला पर निर्भरता प्रदर्शित करता है। इसकी तुलना टेलीफोन यातायात से की जानी चाहिए जो अपने आगमन और प्रस्थान प्रक्रिया में पॉइसन है। कई समय-श्रृंखलाओं के साथ यदि श्रृंखला औसत है तो डेटा सहज दिखने लगता है। हालांकि, स्व-समान डेटा के साथ, किसी को ऐसे निशानों का सामना करना पड़ता है जो बड़े पैमाने पर भी तीखे और विस्फोटक होते हैं। इस तरह का व्यवहार डेटा में मजबूत निर्भरता के कारण होता हैः बड़े मूल्य समूहों और समूहों के समूहों आदि में आते हैं। नेटवर्क प्रदर्शन के लिए इसके दूरगामी परिणाम हो सकते हैं। भौतिक और सामाजिक दोनों घटनाओं सहित कई प्राकृतिक घटनाओं में भारी-पूंछ वितरण देखा गया है। मैंडेलब्रॉट ने वास्तविक दुनिया की फ्रैक्टल घटनाओं को मॉडल करने के लिए भारी-पूंछ वितरण के उपयोग की स्थापना की, जैसे। शेयर बाजार, भूकंप और मौसम। ईथरनेट, डब्ल्यू. डब्ल्यू. डब्ल्यू., एस. एस. 7, टी. सी. पी., एफ़. टी. पी., टी. ई. एल. एन. ई. टी. और वी. बी. आर. वीडियो (ए. टी. एम. नेटवर्क पर प्रसारित होने वाले प्रकार का डिजिटल वीडियो) यातायात स्वयं समान है। पैकेटीकृत डेटा नेटवर्क में स्व-समानता फ़ाइल आकार, मानव अंतःक्रिया और/या ईथरनेट गतिशीलता के वितरण के कारण हो सकती है। कंप्यूटर नेटवर्क में स्व-समान और लंबी दूरी की निर्भर विशेषताएँ नेटवर्क का विश्लेषण और/या डिजाइन करने वाले लोगों के लिए समस्याओं का एक मौलिक रूप से अलग समूह प्रस्तुत करती हैं, और पिछली कई धारणाएँ जिन पर सिस्टम बनाए गए हैं, वे अब स्व-समानता की उपस्थिति में मान्य नहीं हैं। छोटी दूरी की निर्भरता बनाम लंबी दूरी की निर्भरता लंबी दूरी की और छोटी दूरी की निर्भर प्रक्रियाओं की विशेषता उनके स्वतः सहप्रसरण कार्य हैं। अल्प-सीमा आश्रित प्रक्रियाओं में, अलग-अलग समय पर मूल्यों के बीच युग्मन समय के अंतर के बढ़ने के साथ तेजी से कम हो जाता है। सभी अंतरालों पर स्व-सहसंबंध फलन का योग सीमित है। जैसे-जैसे अंतराल बढ़ता है, कम दूरी की आश्रित प्रक्रियाओं का स्व-सहसंबंध कार्य जल्दी से क्षय हो जाता है। लंबी दूरी की प्रक्रियाओं में, लंबे समय के पैमाने पर सहसंबंध अधिक महत्वपूर्ण होते हैं। ऑटोकोरिलेशन फ़ंक्शन के तहत सभी अंतरालों पर योग किया गया क्षेत्र अनंत है। ऑटोकोरिलेशन फ़ंक्शन के क्षय को अक्सर विशिष्ट कार्यात्मक रूप माना जाता है, जहाँ ρ (k) एक लैग k पर ऑटोकोरिलेशन फ़ंक्शन है, α अंतराल (0,1) में एक पैरामीटर है और ~ का अर्थ है असिंप्टोटिक रूप से आनुपातिक के रूप में k अनंत तक पहुँचता है। गणितीय अभिसरण के परिणामस्वरूप लंबी दूरी की निर्भरता ऑटोकोरिलेशन फ़ंक्शन के इस तरह के शक्ति नियम स्केलिंग को भिन्नता और माध्य के बीच एक शक्ति नियम संबंध से द्वि-सशर्त रूप से संबंधित दिखाया जा सकता है, जब विस्तार डिब्बे की विधि द्वारा अनुक्रमों से मूल्यांकन किया जाता है। शक्ति कानून के अर्थ में यह भिन्नता सांख्यिकीय वितरण के एक परिवार की एक अंतर्निहित विशेषता है जिसे ट्वीडी घातीय फैलाव मॉडल कहा जाता है। जैसा कि केंद्रीय सीमा प्रमेय बताती है कि कैसे कुछ प्रकार के यादृच्छिक डेटा एक सामान्य वितरण के रूप में अभिसरण करते हैं, एक संबंधित प्रमेय मौजूद है, ट्वीडी अभिसरण प्रमेय जो बताती है कि कैसे अन्य प्रकार के यादृच्छिक डेटा इन ट्वीडी वितरण के रूप में अभिसरण करेंगे, और परिणामस्वरूप दोनों को व्यक्त करते हैं। भारी-पूंछ वितरण को गणितीय रूप से पेश करने से पहले, पारंपरिक टेलीफोनी नेटवर्क को मॉडल करने के लिए उपयोग किए जाने वाले स्मृतिहीन पॉइसन वितरण की संक्षिप्त समीक्षा नीचे की गई है। अधिक जानकारी के लिए, पॉइसन वितरण पर लेख देखें। शुद्ध-अवसर आगमन और शुद्ध-अवसर समाप्ति को मानते हुए निम्नलिखित की ओर जाता हैः किसी दिए गए समय में कॉल आगमन की संख्या में पॉइसन वितरण होता है, अर्थात। : जहाँ ए कॉल आगमन की संख्या है और समय टी में कॉल आगमन की औसत संख्या है। इस कारण से, शुद्ध-अवसर यातायात को पॉइसन यातायात के रूप में भी जाना जाता है। किसी दिए गए समय में कॉल प्रस्थान की संख्या का एक पॉइसन वितरण भी होता है, अर्थात। : जहाँ डी कॉल प्रस्थान की संख्या है और समय टी में कॉल प्रस्थान की औसत संख्या है। कॉल आगमन और प्रस्थान के बीच के अंतराल, टी, स्वतंत्र, समान रूप से वितरित यादृच्छिक घटनाओं के बीच के अंतराल हैं। यह दिखाया जा सकता है कि इन अंतरालों में एक नकारात्मक घातीय वितरण होता है, अर्थात। : जहाँ एच मीन होल्डिंग टाइम (एमएचटी) है। सांख्यिकी और संभाव्यता सिद्धांत के मूल सिद्धांतों की जानकारी बाहरी लिंक अनुभाग में पाई जा सकती है। भारी-पूंछ वितरण भारी-पूंछ वितरण में ऐसे गुण होते हैं जो आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले (स्मृतिहीन) वितरण जैसे घातीय वितरण से गुणात्मक रूप से अलग होते हैं। हर्स्ट पैरामीटर एच एक समय श्रृंखला की आत्म-समानता के स्तर का एक उपाय है जो लंबी दूरी की निर्भरता को प्रदर्शित करता है, जिस पर भारी-पूंछ वितरण लागू किया जा सकता है। एच 0.00 से 1 तक के मान लेता है। 0. 0 का मान इंगित करता है कि डेटा असंबंधित है या केवल कम दूरी के सहसंबंध हैं। एच जितना 1 के करीब होता है, दृढ़ता या लंबी दूरी की निर्भरता की डिग्री उतनी ही अधिक होती है। हर्स्ट पैरामीटर के विशिष्ट मान, एचः किसी भी शुद्ध यादृच्छिक प्रक्रिया में एच = 0.5 घटना होती है जिसमें एच> 0.5 आमतौर पर एक जटिल प्रक्रिया संरचना होती है। एक वितरण को भारी-पूंछ वाला कहा जाता है यदिः इसका मतलब है कि यादृच्छिक चर के छोटे मूल्यों के लिए वितरण की परवाह किए बिना, यदि वितरण का एसिम्प्टोटिक आकार हाइपरबोलिक है, तो यह भारी-पूंछ वाला है। सबसे सरल भारी-पूंछ वितरण पारेटो वितरण है जो अपनी पूरी सीमा में अति-बोलिक है। घातीय और पारेतो वितरण के लिए पूरक वितरण कार्य नीचे दिखाए गए हैं। बाईं ओर रैखिक अक्षों पर दिखाए गए वितरण का एक ग्राफ दिखाया गया है, जो एक बड़े क्षेत्र में फैला हुआ है। इसके दाईं ओर एक छोटे डोमेन पर और एक लघुगणक सीमा के साथ पूरक वितरण कार्यों का एक ग्राफ है। यदि एक घातीय वितरण की सीमा का लघुगणक लिया जाता है, तो परिणामी प्लॉट रैखिक होता है। इसके विपरीत, भारी-पूंछ वितरण अभी भी वक्ररेखीय है। इन विशेषताओं को ऊपर दाईं ओर के ग्राफ पर स्पष्ट रूप से देखा जा सकता है। लंबी-पूंछ वितरण की एक विशेषता यह है कि यदि सीमा और क्षेत्र दोनों का लघुगणक लिया जाता है, तो लंबी-पूंछ वितरण की पूंछ परिमाण के कई क्रम पर लगभग रैखिक होती है। ऊपर बाएं ग्राफ में, एक भारी-पूंछ वितरण के अस्तित्व की शर्त, जैसा कि पहले प्रस्तुत किया गया है, "गामा-एक्सपोनेंशियल टेल" लेबल वाले वक्र द्वारा पूरा नहीं किया जाता है। भारी-पूंछ वितरण का प्रायिकता द्रव्यमान फलन इस प्रकार दिया जाता हैः और इसका संचयी वितरण फलन इस प्रकार दिया जाता हैः जहाँ k यादृच्छिक चर द्वारा लिए जा सकने वाले सबसे छोटे मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है। विषय के अधिक कठोर गणितीय उपचार में रुचि रखने वाले पाठकों को बाहरी लिंक अनुभाग में भेजा जाता है। लंबी पूंछ वाले यातायात का कारण क्या है? सामान्य तौर पर, लंबी पूंछ वाले यातायात के कारणों के लिए तीन मुख्य सिद्धांत हैं (तीनों कारणों की समीक्षा देखें)। सबसे पहले, अनुप्रयोग परत में आधारित एक कारण है जो यह सिद्धांत देता है कि फ़ाइल आकार वितरण के कारण उपयोगकर्ता सत्र की अवधि लंबी-पूंछ वितरण के साथ भिन्न होती है। यदि फ़ाइल आकारों का वितरण भारी-पूंछ वाला है तो क्लाइंट/सर्वर नेटवर्क वातावरण में कई फ़ाइल स्थानांतरणों की सुपरपोजिशन लंबी दूरी पर निर्भर होगी। इसके अतिरिक्त, यह कारणात्मक तंत्र नेटवर्क संसाधनों (बैंडविड्थ और बफर क्षमता) और नेटवर्क टोपोलॉजी में परिवर्तन के संबंध में मजबूत है। यह वर्तमान में इंजीनियरिंग साहित्य में सबसे लोकप्रिय व्याख्या है और प्रेक्षित फ़ाइल आकार वितरण के माध्यम से सबसे अनुभवजन्य साक्ष्य के साथ है। दूसरा, एक परिवहन परत कारण है जो यह सिद्धांत देता है कि मध्यम से उच्च पैकेट हानि स्थितियों में टीसीपी के भीड़ से बचने के एल्गोरिदम के कारण कई टीसीपी धाराओं के बीच प्रतिक्रिया आत्म-समान यातायात का कारण बनती है या कम से कम इसे प्रसारित करने की अनुमति देती है। हालाँकि, माना जाता है कि यह केवल अपेक्षाकृत कम समय पर एक महत्वपूर्ण कारक है और आत्म-समान यातायात का दीर्घकालिक कारण नहीं है। अंत में, एक सैद्धांतिक लिंक परत कारण है जो नकली टोपोलॉजी पर पैकेट स्विचिंग नेटवर्क के भौतिकी अनुकरण के आधार पर भविष्यवाणी की जाती है। एक महत्वपूर्ण पैकेट निर्माण दर पर, एक नेटवर्क में प्रवाह भीड़भाड़ वाला हो जाता है और 1/एफ शोर और लंबी पूंछ वाले यातायात विशेषताओं को प्रदर्शित करता है। इस प्रकार के मॉडलों की आलोचना की गई है, हालांकि उस नेटवर्क यातायात में अवास्तविक होने के कारण गैर-भीड़भाड़ वाले क्षेत्रों और यातायात के सभी स्तरों पर भी लंबे समय तक सीमित रहता है। अनुकरण से पता चला कि संचार नेटवर्क के भीतर किसी दिए गए नोड (एक इकाई जो यातायात स्थानांतरित करती है) पर कतार की लंबाई की गतिशीलता में लंबी दूरी की निर्भरता उत्पन्न हो सकती है, भले ही यातायात स्रोत लंबी दूरी की निर्भरता से मुक्त हों। ऐसा माना जाता है कि इसके लिए तंत्र अनुकरण में रूटिंग प्रभावों से प्रतिक्रिया से संबंधित है। लंबी पूंछ वाले यातायात का प्रतिरूपण लंबी पूंछ वाले यातायात का प्रतिरूपण आवश्यक है ताकि नेटवर्क को उनके द्वारा ले जाने वाले यातायात की सटीक धारणाओं के आधार पर प्रावधान किया जा सके। लंबी पूंछ वाले यातायात को ले जाने वाले नेटवर्क के आयाम और प्रावधान पर अगले खंड में चर्चा की गई है। चूंकि (पारंपरिक टेलीफोनी यातायात के विपरीत) पैकेटयुक्त यातायात स्व-समान या खंडित विशेषताओं को प्रदर्शित करता है, पारंपरिक यातायात मॉडल उन नेटवर्कों पर लागू नहीं होते हैं जो लंबी पूंछ वाले यातायात को ले जाते हैं। इंटरनेट अध्ययनों में किए गए पिछले विश्लेषणात्मक कार्य ने मान्यताओं को अपनाया जैसे कि तेजी से वितरित पैकेट अंतर-आगमन, और इस तरह की धारणाओं के तहत पहुंचे निष्कर्ष भ्रामक या भारी-पूंछ वाले वितरण की उपस्थिति में गलत हो सकते हैं। यह लंबे समय से महसूस किया गया है कि विभिन्न वास्तविक दुनिया की घटनाओं के कुशल और सटीक प्रतिरूपण के लिए इस तथ्य को शामिल करने की आवश्यकता है कि विभिन्न पैमानों पर किए गए अवलोकनों में प्रत्येक में आवश्यक जानकारी होती है। सबसे सरल शब्दों में, अपने औसत से बड़े पैमाने पर डेटा का प्रतिनिधित्व करना अक्सर उपयोगी होता है (जैसे कि औसत आय या प्रति दिन ग्राहकों की औसत संख्या) लेकिन अनुचित हो सकता है (जैसे। बफरिंग या प्रतीक्षा कतारों के संदर्भ में)। आवाज और डेटा के अभिसरण के साथ, भविष्य का बहु-सेवा नेटवर्क पैकेटीकृत यातायात पर आधारित होगा, और ऐसे मॉडल जो लंबी पूंछ वाले यातायात की प्रकृति को सटीक रूप से दर्शाते हैं, भविष्य के बहु-सेवा नेटवर्क के विकास, डिजाइन और आयाम के लिए आवश्यक होंगे। हम सर्किट स्विच्ड नेटवर्क के लिए एर्लांग मॉडल के समकक्ष चाहते हैं। डेटा-फिटिंग तकनीकों के समृद्ध सेट के साथ भारी-पूंछ वाले मॉडल की बहुतायत नहीं है। फ्रैक्टल ट्रैफिक के लिए एक स्पष्ट मॉडल अभी तक सामने नहीं आया है, और न ही एक स्पष्ट मॉडल की दिशा में कोई निश्चित दिशा है। गणितीय मॉडल प्राप्त करना जो लंबी पूंछ वाले यातायात का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व करते हैं, अनुसंधान का एक उपजाऊ क्षेत्र है। गौसी मॉडल, यहां तक कि लंबी दूरी के निर्भर गौसी मॉडल, वर्तमान इंटरनेट यातायात को सटीक रूप से मॉडल करने में असमर्थ हैं। पॉइसन और परिमित मार्कोव प्रक्रियाओं जैसे समय श्रृंखला के शास्त्रीय मॉडल स्वतंत्रता की धारणा, या कम से कम कमजोर निर्भरता पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। हालांकि, पॉइसन और मार्कोव से संबंधित प्रक्रियाओं का उपयोग कुछ सफलता के साथ किया गया है। पैकेट यातायात मॉडल के उत्पादन के लिए अरैखिक विधियों का उपयोग किया जाता है जो कम दूरी और लंबी दूरी दोनों पर निर्भर धाराओं को दोहरा सकते हैं। लंबी पूंछ वाले यातायात के प्रतिरूपण के कार्य के लिए कई मॉडल प्रस्तावित किए गए हैं। इनमें निम्नलिखित शामिल हैंः फ्रैक्शनल ए. आर. आई. एम. ए. फ्रैक्शनल ब्राउनियन मोशन इटरेटेड केओटिक मैप्स इनफाइनाइट मार्कोव मॉड्यूलेटेड प्रोसेस पॉइसन पैरेटो बर्स्ट प्रोसेस (पी. पी. बी. पी.) मार्कोव मॉड्यूलेटेड पॉइसन प्रोसेस (एम. एम. पी. पी.) मल्टी-फ्रैक्टल मॉडल मैट्रिक्स मॉडल वेवलेट मॉडलिंग ट्वीडी वितरण इस बारे में कोई सर्वसम्मति मौजूद नहीं है कि कौन से प्रतिस्पर्धी मॉडल उपयुक्त हैं, लेकिन पॉइसन पैरेटो बर्स्ट प्रोसेस (पी. पी. बी. पी.), जो एक एम/जी/प्रक्रिया है, शायद अब तक का सबसे सफल मॉडल है। यह लंबी पूंछ वाले यातायात के एक सरल, लेकिन सटीक, मॉडल की बुनियादी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्रदर्शित किया जाता है। अंत में, ब्रॉडबैंड नेटवर्क में यातायात मॉडलिंग के लिए स्थिर यादृच्छिक प्रक्रियाओं का उपयोग करके अनुकरण के परिणाम प्रस्तुत किए जाते हैं। सिमुलेशन की तुलना विभिन्न प्रकार के अनुभवजन्य डेटा (ईथरनेट, डब्ल्यूडब्ल्यूडब्ल्यू, वीबीआर वीडियो) से की जाती है। नेटवर्क प्रदर्शन कुछ मामलों में, हर्स्ट पैरामीटर में वृद्धि से नेटवर्क प्रदर्शन में कमी आ सकती है। भारी-पूंछ नेटवर्क के प्रदर्शन को किस हद तक कम करती है, यह इस बात से निर्धारित होता है कि सूचना का संरक्षण करते हुए भीड़ नियंत्रण स्रोत यातायात को औसत निरंतर उत्पादन धारा में आकार देने में कितनी अच्छी तरह सक्षम है। भारी-पूंछ वाले यातायात के भीड़ नियंत्रण पर निम्नलिखित खंड में चर्चा की गई है। यातायात स्व-समानता कतार के आकार और पैकेट-हानि दर जैसे प्राथमिक प्रदर्शन उपायों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करती है। लंबी पूंछ वाले यातायात की कतार की लंबाई का वितरण पॉइसन स्रोतों की तुलना में अधिक धीरे-धीरे घटता है। हालांकि, लंबी दूरी की निर्भरता का मतलब इसके अल्पकालिक सहसंबंधों के बारे में कुछ भी नहीं है जो छोटे बफर में प्रदर्शन को प्रभावित करते हैं। भारी-पूंछ वाले यातायात के लिए, हल्के-पूंछ वाले यातायात की तुलना में बहुत बड़े विस्फोट अधिक बार होते हैं। इसके अतिरिक्त, लंबी पूंछ वाले यातायात की कुल धाराएँ आम तौर पर समस्या को जटिल बनाते हुए इसे सुचारू बनाने के बजाय आत्म-समानता ("तेज") को तेज करती हैं। ऊपर दाएँ से लिया गया ग्राफ, आत्म-समानता की विभिन्न डिग्री के यातायात धाराओं के बीच एक कतार प्रदर्शन तुलना प्रस्तुत करता है। ध्यान दें कि किसी भी चैनल के उपयोग के लिए डेटा की बढ़ती आत्म-समानता के साथ कतार का आकार कैसे बढ़ता है, इस प्रकार नेटवर्क प्रदर्शन में गिरावट आती है। मल्टीमीडिया और अन्य क्यू. ओ. एस. संवेदनशील यातायात धाराओं के साथ आधुनिक नेटवर्क वातावरण में, जिसमें नेटवर्क यातायात का बढ़ता अंश शामिल है, उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट क्यू. ओ. एस. के प्रावधान के लिए विलंब भिन्नता और पैकेट हानि भिन्नता जैसे "घबराहट" के रूप में दूसरे क्रम के प्रदर्शन उपाय महत्वपूर्ण हैं। स्व-समान तेज गति से दूसरे क्रम के प्रदर्शन उपायों पर नकारात्मक प्रभाव पड़ने की उम्मीद है। पैकेट-स्विचिंग-आधारित सेवाएं, जैसे कि इंटरनेट (और अन्य नेटवर्क जो आई. पी. का उपयोग करते हैं) सर्वोत्तम प्रयास वाली सेवाएं हैं, इसलिए खराब प्रदर्शन, हालांकि अवांछनीय, को सहन किया जा सकता है। हालाँकि, चूंकि कनेक्शन अनुबंधित है, इसलिए एटीएम नेटवर्क को बातचीत की सीमा के भीतर देरी और घबराहट रखने की आवश्यकता है। स्व-समान यातायात क्लस्टरिंग की दृढ़ता को प्रदर्शित करता है जिसका नेटवर्क प्रदर्शन पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है। पॉइसन ट्रैफिक (पारंपरिक टेलीफोनी नेटवर्क में पाया जाने वाला) के साथ, क्लस्टरिंग अल्पावधि में होती है लेकिन लंबी अवधि में सुचारू हो जाती है। लंबी-पूंछ वाले यातायात के साथ, तेज व्यवहार अपने आप में विस्फोटक हो सकता है, जो क्लस्टरिंग घटना को बढ़ाता है, और नेटवर्क प्रदर्शन को कम करता है। नेटवर्क सेवा की गुणवत्ता के कई पहलू यातायात की चरम सीमा से निपटने पर निर्भर करते हैं जो नेटवर्क विफलताओं का कारण बन सकते हैं, जैसे कि सेल/पैकेट हानि और कतार अतिप्रवाह देरी सीमा का उल्लंघन जैसे। वीडियो में सांख्यिकीय मल्टीप्लेक्सिंग में सबसे खराब मामलों में पॉइसन प्रक्रियाएं अच्छी तरह से व्यवहार की जाती हैं क्योंकि वे राज्यविहीन होती हैं, और पीक लोडिंग निरंतर नहीं होती है, इसलिए कतारें नहीं भरती हैं। लंबी दूरी के क्रम के साथ, चोटियाँ लंबे समय तक चलती हैं और अधिक प्रभाव डालती हैंः संतुलन कुछ समय के लिए बदल जाता है। नेटवर्क संसाधनों पर लंबी-पूंछ वाले यातायात की बढ़ती मांगों के कारण, नेटवर्क को सावधानीपूर्वक प्रावधान करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सेवा की गुणवत्ता और सेवा स्तर के समझौतों को पूरा किया जा सके। निम्नलिखित उपखंड मानक नेटवर्क संसाधनों के प्रावधान से संबंधित है, और उसके बाद उपखंड उन वेब सर्वरों के प्रावधान पर ध्यान देता है जो लंबी पूंछ वाले यातायात की एक महत्वपूर्ण मात्रा ले जाते हैं। लॉन्ग-टेल ट्रैफिक के लिए नेटवर्क का प्रावधान लॉन्ग-रेंज डिपेंडेंट इनपुट के साथ नेटवर्क कतारों के लिए, उपयोग के काफी कम स्तरों पर कतार में देरी में तेज वृद्धि और कतार की लंबाई में धीमी गिरावट का मतलब है कि नुकसान प्रदर्शन में वृद्धिशील सुधार के लिए बफर आकार में महत्वपूर्ण वृद्धि की आवश्यकता होती है। जबकि थ्रूपुट धीरे-धीरे घटता जाता है जैसे-जैसे आत्म-समानता बढ़ती है, कतार में देरी अधिक तेजी से बढ़ती है। जब यातायात स्व-समान होता है, तो हम पाते हैं कि कतार में देरी प्रणाली में मौजूद बफर क्षमता के अनुपात में बढ़ती है। एक साथ लिए जाने पर, इन दोनों टिप्पणियों का नेटवर्क में क्यू. ओ. एस. प्रावधानों के लिए संभावित रूप से गंभीर प्रभाव पड़ता है। थ्रूपुट या पैकेट लॉस के निरंतर स्तर को प्राप्त करने के लिए जैसे-जैसे आत्म-समानता बढ़ती है, अत्यधिक बड़ी बफर क्षमता की आवश्यकता होती है। हालांकि, बफरिंग में वृद्धि से बड़ी कतार में देरी होती है और इस प्रकार आत्म-समानता थ्रूपुट/पैकेट हानि और देरी के बीच व्यापार-बंद वक्र को काफी तेज कर देती है। दूसरे क्रम के प्रदर्शन माप समस्याओं को दूर करने के लिए दूरसंचार नेटवर्क में ए. टी. एम. का उपयोग किया जा सकता है। ए. टी. एम. में उपयोग की जाने वाली छोटी निश्चित-लंबाई वाली सेल देरी को कम करती है और सबसे महत्वपूर्ण रूप से आवाज और वीडियो जैसी देरी-संवेदनशील सेवाओं के लिए घबराहट को कम करती है। लंबी-पूंछ वाले यातायात के लिए वेब साइट का प्रावधान वर्कलोड पैटर्न की जटिलताएं (उदाहरण के लिए, बर्स्टी अराइवल पैटर्न) उच्च औसत प्रतिक्रिया समय और उच्च प्रतिक्रिया समय भिन्नता के संदर्भ में संसाधन की मांगों, थ्रूपुट और उपयोगकर्ता अनुरोधों द्वारा सामना की जाने वाली विलंबता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं। अनुकूलनशील, इष्टतम प्रबंधन और संसाधनों के नियंत्रण के बिना, प्रतिक्रिया समय पर आधारित एस. एल. ए. असंभव हैं। साइट पर क्षमता आवश्यकताओं को बढ़ाया जाता है जबकि प्रदर्शन और उपलब्धता के स्वीकार्य स्तर प्रदान करने की इसकी क्षमता कम हो जाती है। लंबी पूंछ वाले यातायात को नियंत्रित करने और प्रबंधित करने की तकनीकों पर निम्नलिखित खंड में चर्चा की गई है। अनुरोध पैटर्न का सटीक पूर्वानुमान लगाने की क्षमता क्षमता योजना की एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है। तेज और भारी पूंछ और सहसंबद्ध आगमन का एक व्यावहारिक परिणाम क्षमता योजना में कठिनाई है। एस. एल. ए. के संबंध में, भारी-पूंछ वाले वितरण के लिए समान स्तर की सेवा के लिए स्वतंत्र हल्की-पूंछ वाले अनुरोध यातायात के मामले की तुलना में सर्वरों के अधिक शक्तिशाली समूह की आवश्यकता होती है। अच्छे प्रदर्शन की गारंटी के लिए, चरम यातायात अवधि पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है क्योंकि यह अनुरोधों का विशाल विस्फोट है जो प्रदर्शन को सबसे अधिक खराब करता है। यही कारण है कि कुछ व्यस्त साइटों को मात्रा को संभालने के लिए अधिक हेडरूम (अतिरिक्त क्षमता) की आवश्यकता होती है; उदाहरण के लिए, एक उच्च मात्रा वाली ऑनलाइन व्यापार साइट तीन से एक के अनुपात के साथ अतिरिक्त क्षमता रखती है। नेटवर्क प्रदर्शन पर लंबी दूरी की निर्भरता के प्रभाव पर अतिरिक्त जानकारी का संदर्भ बाहरी लिंक अनुभाग में पाया जा सकता है। लंबी-पूंछ वाले यातायात को नियंत्रित करना विभिन्न नेटवर्किंग संदर्भों में देखे गए पैमाने-अपरिवर्तनीय विस्फोट की सर्वव्यापीता को देखते हुए, स्व-समान यातायात का पता लगाने और प्रबंधन करने में सक्षम एक प्रभावी यातायात नियंत्रण एल्गोरिदम खोजना एक महत्वपूर्ण समस्या बन गई है। स्व-समान नेटवर्क यातायात को नियंत्रित करने की समस्या अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। स्व-समान यातायात के लिए यातायात नियंत्रण को दो मोर्चों पर खोजा गया हैः पहला, संसाधन प्रावधान के संदर्भ में प्रदर्शन विश्लेषण के विस्तार के रूप में, और दूसरा, एकाधिक समय पैमाने पर यातायात नियंत्रण के दृष्टिकोण से जहां नेटवर्क प्रदर्शन में सुधार के लिए बड़े समय पैमाने पर सहसंबंध संरचना का सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है। संसाधन प्रावधान दृष्टिकोण दो प्रमुख नेटवर्क संसाधन प्रकारों-बैंडविड्थ और बफर क्षमता-की सापेक्ष उपयोगिता की पहचान करने का प्रयास करता है-आत्म-समानता पर उनके कम प्रभाव के संबंध में, और एक छोटे बफर/बड़े बैंडविड्थ संसाधन आयाम नीति की वकालत करता है। जबकि संसाधन प्रावधान प्रकृति में ओपन-लूप है, कई समय पैमाने पर यातायात नियंत्रण स्व-समान यातायात में मौजूद लंबी दूरी की सहसंबंध संरचना का फायदा उठाता है। भीड़ नियंत्रण का उपयोग कई समय पैमाने पर समवर्ती रूप से किया जा सकता है, और विभिन्न समय पैमाने पर निकाली गई जानकारी को सहयोगात्मक रूप से संलग्न करके, महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया जा सकता है। लंबी पूंछ वाले यातायात को नियंत्रित करने में अपनाया गया एक अन्य दृष्टिकोण यातायात नियंत्रण को कार्यभार गुणों से अवगत कराता है। उदाहरण के लिए, जब वेब क्लाइंट/सर्वर इंटरैक्शन के संदर्भ में एच. टी. टी. पी. में टी. सी. पी. का आह्वान किया जाता है, तो परिवहन की जा रही फ़ाइल का आकार (जिसे सर्वर पर जाना जाता है) परिवहन परत में प्रोटोकॉल के लिए संप्रेषित या सुलभ किया जाता है, जिसमें अधिक प्रभावी डेटा परिवहन के लिए वैकल्पिक प्रोटोकॉल का चयन भी शामिल है। छोटी फ़ाइलों के लिए, जो वेब सर्वर के भारी-पूंछ वाली फ़ाइल आकार वितरण में कनेक्शन अनुरोधों का बड़ा हिस्सा हैं, आशावादी नियंत्रण की भावना में हल्के तंत्र के पक्ष में विस्तृत प्रतिक्रिया नियंत्रण को दरकिनार किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर बैंडविड्थ उपयोग हो सकता है। यह पाया गया कि पैकेट यातायात को नियंत्रित करने का सबसे सरल तरीका कतारों की लंबाई को सीमित करना है। नेटवर्क में लंबी कतारें हमेशा मेजबानों (इकाइयाँ जो पैकेटों को संचारित और प्राप्त कर सकती हैं) पर होती हैं। इसलिए लंबी कतारों वाले मेजबानों में पैकेट उत्पादन की दर को कम करके भीड़ नियंत्रण प्राप्त किया जा सकता है। लंबी दूरी की निर्भरता और यातायात नियंत्रण के लिए इसका उपयोग प्रवाह या कनेक्शन के लिए सबसे उपयुक्त है जिसका जीवनकाल या कनेक्शन अवधि लंबे समय तक चलती है। हाथी प्रवाह यातायात उत्पादन मॉडल ट्वीडी वितरण संदर्भ टेलीट्रैफिक यादृच्छिक प्रक्रियाएँ संभावना वितरण की पूंछ ऑटोकोरिलेशन भी देखें