Uma Abordagem Não Supervisionada para Inferir Qualidade de Experiência em Redes Sem Fio de Grande Escala

  • Diogo Menezes Ferrazani Mattos Universidade Ferderal Fluminense
  • Dianne Scherly Varela de Medeiros Universidade Federal Fluminense
  • Natalia Fernandes Fluminense Federal University
  • Luiz Magalhaes Universidade Federal Fluminense

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

Andreoni Lopez, M., Silva, R. S., Alvarenga, I., Rebello, G., Sanz, I. J., Lobato, A., Mattos, D., Duarte, O. C. M. B. e Pujolle, G. (2017). Collecting and characterizing a real broadband access network traffic dataset. Em 2017 1st Cyber Security in Networking Conference (CSNet'17), Rio de Janeiro, Brazil.

Balbi, H., Fernandes, N., Souza, F., Carrano, R., Albuquerque, C., Muchaluat-Saade, D. e Magalhaes, L. (2012).

Centralized channel allocation algorithm for ieee 802.11 networks. Em 2012 Global Information Infrastructure and Networking Symposium (GIIS), p. 1-7.

Balbi, H., Passos, D., Carrano, R., Magalhaes, L., e Albuquerque, C. (2016). Análise e solução para o problema da instabilidade de associação em redes IEEE 802.11 densas. Em XXXIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos -SBRC'2016.

Biswas, S., Bicket, J., Wong, E., Musaloiu-E, R., Bhartia, A. e Aguayo, D. (2015). Large-scale measurements of wireless network behavior. Em Proceedings of the 2015 ACM Conference on Special Interest Group on Data Commu-nication, SIGCOMM '15, p. 153-165, London, United Kingdom. ACM.

Cisco, V. N. I. (2017). Global mobile data traffic forecast update, 2016-2021 white paper. Document ID, 1454457600805266.

Dely, P., Kassler, A., Bayer, N., Einsiedler, H. e Peylo, C. (2012). Opti-mization of wlan associations considering handover costs. EURASIP Journal on Wire-less Communications and Networking, 2012(1):255.

Divgi, G. e Chlebus, E. (2013). Characterization of user activity and traffic in a commercial nationwide wi-fi hotspot network: global and individual metrics. Wireless Networks, 19(7):1783-1805.

Ghosh, A., Jana, R., Ramaswami, V., Rowland, J. e Shankaranaraya-nan, N. K. (2011). Modeling and characterization of large-scale wi-fi traffic in public hot-spots. Em 2011 Proceedings IEEE INFOCOM, p. 2921-2929.

Guo, X., Chan, E. C. L., Liu, C., Wu, K., Liu, S. e Ni, L. M. (2014). Shopprofiler: Profiling shops with crowdsourcing data. Em IEEE INFOCOM 2014 -IEEE Conference on Computer Communications, p. 1240-1248.

Jang, R., Cho, D., Noh, Y. e Nyang, D. (2017). Rflow+: An sdn-based wlan monitoring and management framework. Em IEEE INFOCOM 2017 -IEEE Conference on Computer Communications, p. 1-9.

Joe-Wong, C., Sen, S. e Ha, S. (2013). Offering supplementary wi-reless technologies: Adoption behavior and offloading benefits. Em 2013 Proceedings IEEE INFOCOM, p. 1061-1069.

Li, B., Springer, J., Bebis, G. e Gunes, M. H. (2013). A survey of network flow applications. Journal of Network and Computer Applications, 36(2):567 -581.

Magalhães, L. C. S. e Mattos, D. M. F. (2018). Caracterização do uso de uma rede sem fio de grande porte distribuída por uma ampla Área. XVII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance -CSBC 2018), 17(1/2018).

Manweiler, J., Santhapuri, N., Choudhury, R. R. e Nelakuditi, S. (2013). Predicting length of stay at wifi hotspots. Em Proceedings IEEE INFOCOM 2013, p. 3102-3110.

Mattos, D. M. F., Velloso, P. B. e Duarte, O. C. M. B. (2019). An agile and effective network function virtualization infrastructure for the Internet of Things. Journal of Internet Services and Applications, 10(1):6.

Oliveira, L., Obraczka, K. e Rodríguez, A. (2016). Characterizing user activity in wifi networks: University campus and urban area case studies. Em Proceedings of the 19th ACM International Conference on Modeling, Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems, MSWiM '16, p. 190-194, Malta. ACM.

Qian, F., Wang, Z., Gerber, A., Mao, Z., Sen, S. e Spatscheck, O. (2011). Profiling resource usage for mobile applications: A cross-layer approach. Em Pro-ceedings of the 9th International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, MobiSys '11, p. 321-334, Bethesda, Maryland, USA. ACM.

Sen, S., Joe-Wong, C., Ha, S. e Chiang, M. (2013). A survey of smart data pricing: Past proposals, current plans, and future trends. ACM Comput. Surv., 46(2):15:1-15:37.

Shye, A., Scholbrock, B., Memik, G. e Dinda, P. A. (2010). Characte-rizing and modeling user activity on smartphones: Summary. Em Proceedings of the ACM SIGMETRICS International Conference on Measurement and Modeling of Com-puter Systems, SIGMETRICS '10, p. 375-376, New York, New York, USA. ACM.

Wang, Y., Yang, J., Chen, Y., Liu, H., Gruteser, M. e Martin, R. P. (2014). Tracking human queues using single-point signal monitoring. Em Proceedings of the 12th Annual International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services, MobiSys '14, p. 42-54, New York, NY, USA. ACM.

Xu, Q., Erman, J., Gerber, A., Mao, Z., Pang, J. e Venkataraman, S. (2011). Identifying diverse usage behaviors of smartphone apps. Em Proceedings of the 2011 ACM SIGCOMM Conference on Internet Measurement Conference, IMC '11, p. 329-344, Berlin, Germany. ACM.

Zhang, X., Wang, C., Li, Z., Zhu, J., Shi, W. e Wang, Q. (2016). Explo-ring the sequential usage patterns of mobile internet services based on markov models. Electronic Commerce Research and Applications, 17:1 -11.
Publicado
23/09/2019
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.