Usando Redes Neurais para Reconstruir Traços de Sessões de Usuários de Sistemas de Larga Escala

  • Kayuã Oleques Paim UNIPAMPA
  • Rafael Duarte Beltran UNIPAMPA
  • Rodrigo Brandão Mansilha UNIPAMPA
  • Weverton Cordeiro UFRGS

Resumo


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.

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Publicado
16/08/2021
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PAIM, Kayuã Oleques; BELTRAN, Rafael Duarte; MANSILHA, Rodrigo Brandão; CORDEIRO, Weverton. Usando Redes Neurais para Reconstruir Traços de Sessões de Usuários de Sistemas de Larga Escala. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 39. , 2021, Uberlândia. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 826-839. ISSN 2177-9384.