Provas de Mestrado

30 junho 2008, 14:56 - Helena Maria Lopes Romão

Título: "Caracterização do Tráfico de Rede de Dados Usando Técnicas de Clustering"

Candidato: Luís Miguel Machado Ribeiro

Orientador: Professor Doutor Arlindo Manuel Limede de Oliveira

18/07/2008 - 11:00h / Sala Anfiteatro PA-3 (Piso-1 do Pav. de Matemática) do IST

Resumo: O principal objectivo das técnicas de clustering é a modelação do comportamento de um sistema através da segmentação de um grande conjunto de dados em grupos bem definidos e bem separados. Esta segmentação dos dados permite a um analista definir as características comuns de cada grupo para, desta forma, ajustar o sistema.
Este trabalho compara o desempenho de três técnicas de clustering aplicadas ao problema da caracterização do tráfego em redes de dados.
A rede GÉANT é uma rede de investigação Europeia que liga mais de 30 países. Três das ligações mais congestionadas foram seleccionadas e os seus registos de tráfego foram analisados. Estes dados foram organizados de forma a permitir analisar o tráfego pelos dias e pelas horas do dia. Seguidamente foram aplicadas as técnicas de clustering aos dados processados.
Uma conclusão interessante deste trabalho é que o tráfego tem padrões identificáveis que incluem a divisão do tráfego em dois grandes
grupos: um que contém os dias de trabalho e outro os fins-de-semana, feriados e férias de Verão. Outros exemplos de padrões estão relacionados com o comportamento social. Por exemplo, os fins-de-semana em Israel são às sextas-feiras e sábados; as férias de Verão na Eslovénia são gozadas desde o fim de Junho até meados de Agosto, mas em Israel não há grande distinção entre os dias de trabalho do Verão ou em outros períodos.
Estas conclusões podem ser úteis para um fornecedor de serviços de internet dado que podem ajudar à definição da estratégia de negócio e ao alinhamento com as necessidades dos clientes.