Uma Abordagem Não Supervisionada para Inferir Qualidade de Experiência em Redes Sem Fio de Grande Escala
Resumo
Inferir a qualidade da experiência de usuários de redes sem fio é desafiador, pois o monitoramento da rede não captura a qualidade para cada usuário individualmente. Este artigo propõe uma abordagem não supervisionada, baseada em aprendizado de máquina, para inferir a qualidade de experiência de diferentes perfis de uso de uma rede sem fio de grande escala. A abordagem proposta usa a correlação entre dados de uso de pontos de acesso e estatísticas de fluxos de dados na rede. A ideia central da proposta é coletar dados de utilização de diversos pontos de acesso, correlacioná-los com as estatísticas dos fluxos das conexões que passam pelos pontos de acesso, reportados pelo NetFlow, e, a partir da aplicação do algoritmo de agrupamento k-means, inferir diferentes perfis de uso da rede. A abordagem proposta foi avaliada na rede sem fio real de grande escala e os resultados mostram que a separação dos fluxos em cinco agrupamentos permite identificar perfis característicos de estados degradados da rede e situações de sobrecarga em pontos de acesso, considerando apenas as estatísticas de fluxos reportadas.
Palavras-chave:
Redes sem Fio, Qualidade de Serviço, Gerenciamento de Redes
Referências
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Publicado
23/09/2019
Como Citar
MATTOS, Diogo Menezes Ferrazani; MEDEIROS, Dianne Scherly Varela de; FERNANDES, Natalia ; MAGALHAES, Luiz .
Uma Abordagem Não Supervisionada para Inferir Qualidade de Experiência em Redes Sem Fio de Grande Escala. In: WORKSHOP DE GERÊNCIA E OPERAÇÃO DE REDES E SERVIÇOS (WGRS), 24. , 2019, Gramado.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2019
.
p. 57-70.
ISSN 2595-2722.
DOI: https://doi.org/10.5753/wgrs.2019.7683.
