Explorando o overhead de telemetria em redes programáveis na estimativa de QoS com aprendizado de máquina - Cabral, Rebeca Dantas; de Andrade, Gabriel Santos; Bernardo, Luis Kilmer da Silva; Carvalho Filho, Pedro Batista de; Almeida, Leandro C. de; Verdi, Fábio L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2025: Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2025.6299, 2025)
O monitoramento da qualidade de serviço (QoS) de aplicações em tempo real é desafiador para provedores de serviços de rede devido o acesso limitado às métricas no domínio do usuário. Este estudo avalia o impacto das estratégias de telemetria INT (In-Band Network Telemetry) e ONT (Out-of-Band Network Telemetry) no desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina para predição de QoS em serviços de vídeo. Experimentos em switches programáveis com P4 mostraram que a abordagem INT reduz o erro de predição em até 7 vezes em relação à ONT, embora gere um overhead de 25% em relação ao throughput original da rede sem INT. O trabalho também define uma métrica de overhead e disponibiliza as implementações em repositório público.