当前,随着网络的高速发展,以及网络的突发业务流量的急剧增加,网络应用系统的性能已经成为人们关注的焦点。深入研究表明,在真实的网络应用环境中,自相似模型更适于描述真实网络业务的情况。为了能够更好的对网络应用系统的性能进行有效的测试,结合传统的测试过程与现有自相似网络流量模型的测试方法才能更加客观的反应网络应用系统的实际性能。 分数阶高斯噪声(FGN)模型是一种快速、有效的自相似网络流量模型。本文首先介绍了自相似及FGN的数学涵义,然后对FGN模型进行了深入研究,并提出了一种并行快速,高质量的生成分数阶高斯噪声的算法,并用计算机进行了仿真合成及验证。 同时,本文设计并实现了一种基于自相似模型的分布式网络流量测试系统。此系统通过对多机的控制以及基于自相似网络模型的并行算法的使用,能够高速生成大数量的自相似网络数据。为了保证生成的网路数据量在时间以及空间范畴上能够与实际网络应用环境相符,本系统在合成网络数据量的过程中采用了一系列的并行控制以及时间控制方式。本文提出了了测试系统的体系结构,设计并实现了控制端以及被控端。 最后,为了能够更好的检验本测试系统的在实际应用中的性能,本文还专门针对本测试工具设计了检测端。通过收集测试过程中的数据,对整个测试系统以及生成的测试数据进行评价。实验结果表明,我们研究的并行自相似合成算法以及相对应设计的分布式网络流量测试系统能够生成大数量高质量的测试数据,从而很好地满足模拟实际网络环境测试的需要。