Predição de Desempenho de Rede Resiliente a Falhas de Medição

• Maria C. M. M. Ferreira UECE
• Silvio E. S. B. Ribeiro UECE
• Francisco V. J. Nobre UECE
• Maria L. Linhares UECE
• Thelmo P. Araújo UECE
• Rafael L. Gomes UECE

DOI: https://doi.org/10.5753/wgrs.2024.2893

Resumo

Serviços de monitoramento de rede são executados por diversas empresas e Provedores de Internet (ISP), que fornecem resultados de testes regulares de desempenho, tais como vazão, perda, atraso, dentre outros. Estas medições auxiliam a conhecer o comportamento da rede, bem como obter informações para um planejamento estratégico. Contudo, durante a realização das medições previstas durante o monitoramento da rede podem ocorrer falhas, as quais dificultam a execução de atividades mais complexas, tal como predição do desempenho de rede. Dentro deste contexto, este artigo apresenta um modelo resiliente e adaptativo para a predição de desempenho da rede, no qual inclui a identificação das falhas de medição, aplicando técnicas de imputação de dados a fim de adequar os dados para o processo de predição (baseado em Redes Neurais e Análise de Séries Temporais). Os experimentos realizados, usando dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), mostram que a solução proposta consegue atingir altos níveis de acurácia na predição com dados imputados, bem como supera outras abordagens de predição existentes.

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