Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
CARVALHO JUNIOR, Ademir Jose de |
| Orientador(a): |
SADOK, Djamel Fawzi Hadj |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2836
|
Resumo: |
Redes de Computadores constituem um elemento de grande relevância para o avanço tecnológico da sociedade em geral. É dever dos administradores das grandes redes presentes em nosso cotidiano mantê-las livres de problemas, para evitar prejuízos aos usuários e às organizações envolvidas. Neste contexto, ferramentas capazes de monitorar as redes e fornecer informações através da análise do tráfego da rede são bastante úteis. Porém, com o aumento da velocidade das redes atuais para a ordem dos gigabits por segundo, algumas destas ferramentas não conseguem lidar com tamanha vazão de dados. Para resolver este problema, pesquisadores da área de redes de computadores vêm estudando técnicas alternativas para lidar com a alta vazão dos enlaces de redes atuais. Algumas das novas soluções empregam hardwares especiais como Network Processors, Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) e até mesmo as modernas e poderosas unidades de processamento gráficas (GPUs). Dentre as tecnologias citadas, as GPUs se destacam pelo seu alto poder de processamento, menor custo e fácil programação. De olho neste nicho de pesquisa, este trabalho propõe uma nova metodologia, baseada na utilização de GPUs, para o monitoramento do tráfego de redes de computadores e fornecimento de informações de suporte para a administração da rede. Um protótipo capaz de realizar análises como o volume de tráfego entre hosts e a velocidade do tráfego foi desenvolvido utilizando a plataforma CUDA, uma das principais plataformas de programação para GPUs. Testes estatísticos foram aplicados no intuito de comparar o protótipo com uma implementação similar que não utiliza GPUs. Os resultados mostraram um ganho significativo de desempenho no processamento do tráfego |
