Predição de Atraso Alto em Infraestruturas de Rede através de Redes Neurais de Grafos - Santos, Janaina R.; Nobre, Francisco V. J.; Castro, Ismael F. de; Linhares, Maria L. M.; Ferreira, Maria C. M. M.; Gomes, Rafael L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2026.19321, 2026)
Gerenciar infraestruturas de rede de grande escala é desafiador, onde a predição de métricas de desempenho, tal como o atraso, é crucial. Contudo, as técnicas preditivas existentes possuem dificuldades em compreender como as características da infraestrutura e o desempenho das comunicações afetam o comportamento futuro. Dentro deste contexto, este trabalho propõe uma abordagem baseada em Redes Neurais de Grafos (GNNs) para predição de situações de atraso alto. A infraestrutura é modelada como um grafo dinâmico, no qual pontos de comunicação são representados como nós e suas relações são definidas por correlações históricas de atraso e similaridade topológica. A abordagem emprega aplicação de janelas temporais e otimização bayesiana de hiperparâmetros para aprimorar a capacidade preditiva. Experimentos com dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) demonstram ganhos significativos na detecção proativa de degradações de desempenho.