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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37905

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorFERRAZ, Carlos André Guimarães-
dc.contributor.authorMELO JÚNIOR, José Carlos Ferreira de-
dc.date.accessioned2020-09-10T20:28:09Z-
dc.date.available2020-09-10T20:28:09Z-
dc.date.issued2020-02-17-
dc.identifier.citationMELO JÚNIOR, José Carlos Ferreira de. Gerenciamento adaptativo de redes baseado em contexto e SDN. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37905-
dc.description.abstractCom redes de computadores em todos os lugares, seu gerenciamento está se tornando cada vez mais complexo, levando a custos mais altos, tempos de resposta mais longos e mais erros humanos na tomada de decisões. Com isso, a busca pelo Smart Management, com menos intervenção humana e mais automação, torna-se bastante importante. Várias tecnologias foram propostas para permitir este “Gerenciamento Inteligente”, desde novos protocolos de rede a técnicas de aprendizado de máquina, principalmente para casos mais complexos. O paradigma de Redes Definidas por Software (Software Defined Networking - SDN) é um dos mais promissores. A literatura mostra que ainda existem vários desafios e oportunidades de pesquisa para a automação de muitas tarefas de gerenciamento de rede. Este trabalho propõe adicionar sensibilidade a contexto ao paradigma SDN em uma abordagem leve para o Gerenciamento Inteligente, ou Gerenciamento Adaptativo, para lidar de maneira simplificada com os eventos do dia a dia, como queda de enlace e congestionamento de tráfego. Esta trabalho acadêmico apresenta 3 situações de casos de uso emulados e implementados usando a arquitetura SDN e os resultados mostram que a adaptação ao contexto é rápida alcançando um total de 17,16 ms utilizando o protocolo TCP e 17,744 ms utilizando o protocolo UDP. As ações estabelecidas foram realizadas sem nenhuma intervenção humana.pt_BR
dc.description.sponsorshipFACEPEpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectRedes de computadorespt_BR
dc.subjectGerência de redespt_BR
dc.titleGerenciamento adaptativo de redes baseado em contexto e SDNpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3546002477778961pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7716805104151473pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxWith computer networks everywhere, their management is becoming increasingly complex, leading to higher costs, longer response times and more human error in decision making. With this, the search for Smart Management, with less human intervention and more automation, becomes very important. Several technologies have been proposed to enable this “ Intelligent Management ”, from new network protocols to machine learning techniques, especially for more complex cases. The Software Defined Networking (SDN) paradigm is one of the most promising. The literature shows that there are still many research challenges and opportunities for automating many network management tasks. This work proposes to add context sensitivity to the SDN paradigm in a light approach to Intelligent Management, or Adaptive Management, to deal in a simplified way with day-to-day events, such as link loss and traffic congestion. This academic paper presents 3 use case situations emulated and implemented using the SDN architecture and the results show that the adaptation to the context is fast reaching a total of 17.16 ms using the TCP protocol and 17.744 ms using the UDP protocol. The established actions were carried out without any human intervention.pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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