Usando Redes Neurais para Reconstruir Traços de Sessões de Usuários de Sistemas de Larga Escala - Paim, Kayuã Oleques; Beltran, Rafael Duarte; Mansilha, Rodrigo Brandão; Cordeiro, Weverton (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2021: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2021.16766, 2021)
A monitoração de presença online de entidades em sistemas distribuídos é fundamental para compreender o comportamento de tais sistemas e simular a dinâmica dos mesmos, entre outros. Em muitos sistemas, a presença online de entidades pode ser monitorada via amostragem – em intervalos regulares – das entidades atualmente online. Exemplos incluem usuários online em aplicações distribuídas, ou estações ativas na internet. A monitoração pode ser falha, e algumas entidades podem não aparecer como online em uma ou mais listas, comprometendo assim a acurácia dos dados coletados. Investigações anteriores aplicaram métodos estatísticos para identiﬁcar a ocorrência de tais falhas, e usaram limiares para corrigi-las. No presente artigo, propõe-se investigar a potencialidade de métodos de aprendizado de máquina para regenerar dados de monitoração coletados via amostragem. Em particular, avaliamos a potencialidade de se corrigir dados usando técnicas de aprendizado profundo, e mostramos que a acurácia, precisão e recall podem ser substancialmente melhorada em comparação com os métodos estatísticos existentes.