Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Oliveira, Dyego Henrique Leonel |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual do Ceará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://siduece.uece.br/siduece/trabalhoAcademicoPublico.jsf?id=96092
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Resumo: |
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size: 10pt;">A Internet hoje em dia conecta centenas de milhões de dispositivos computacionais ao redor do mundo. Estes dispositivos, considerados sistemas finais, acessam a internet por meio de Provedores de Serviços de Internet (Internet Service Providers - ISP), da mesma forma, empresas de TV a cabo, telefonia e universidades, por exemplo. As redes de provedores vem restringindo a vazão de dados (quantidade bits que podem ser transmitidos) entre sistemas finais, apresentando atrasos e perda de pacotes. Uma das alternativas que poderia ser aplicada para enfrentar esses problemas seria o planejamento ideal de largura de banda para cada cliente, ou sistema final. Desta forma, os ISPs tendem a evoluir para Provedores de Internet Modernos (MISPs), a fim de lidar com situações como a demanda elástica de recursos de rede que podem causar queda na Qualidade de Serviço (QoS) caso não seja tratado de forma eficiente. Uma abordagem promissora para lidar com demanda elástica é o uso de técnicas preditivas de tráfego. Contudo, tais técnicas não atingem fatores de correção necessários quando o comportamento da rede não segue um padrão claro (como nas situações de demanda elástica). Neste contexto, esta dissertação apresenta um modelo adaptável de previsão de rede para MISPs, que ajusta sazonalidade, tendência e remove os ciclos de erro da série temporal de acordo com o comportamento observado no tráfego de rede. Os resultados, usando um conjunto de dados real, retirados da Universidade Estadual do Ceará - (UECE), sugerem que o modelo proposto aprimora as porcentagens de acurácia das técnicas de previsão tradicionais. Palavras-chave: Série Temporal. Predição. Flexibilidade.</span></div> |
