Publicação: Proposta de um sistema inteligente de monitoramento baseado em seleção de características
Carregando...
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Área do conhecimento
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICO
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Autores
Orientador
Coorientador
Lafetá, Raquel Fialho Queiroz de
Resumo
Esse trabalho se baseia no paradigma Slice-as-a-Service proposto no projeto Novel Enablers for Cloud Slicing (NECOS). Assumindo fatias (slices) fim-a-fim, compostas por recursos de múltiplos provedores de infraestrutura, esse trabalho propõe um sistema inteligente de monitoramento capaz de dinamicamente selecionar métricas que melhor atendam às necessidades de gerenciamento das slices, mantendo a sua precisão. Basicamente, deseja-se evitar o tráfego de dados desnecessários extraídos dos diferentes provedores de infraestrutura, entregando um conjunto essencial de dados para as funções de gerenciamento. Apresentados os experimentos realizados que comparam algoritmos de correlação e de aprendizado de máquina, é possível perceber que a redução dos dados, através da seleção de características, aumenta de maneira satisfatória a precisão na estimativa de métricas de qualidade de serviço.
Abstract
This work builds upon the Slice-as-a-Service paradigm proposed in the Novel Enablers for Cloud Slicing (NECOS) project. Assuming the provision of end-to-end slices which are composed by resources coming from multiple infrastructure providers, this work proposes an intelligent monitoring system, aiming to dynamically select a set of features that best fits the real life time management needs of the slices, keeping the accuracy of that management. We want to avoid the movement of unnecessary information from the infrastructure providers, delivering essential data to management functions. Presenting the experiments made in our testbed, which compared both algorithms of correlation and machine learning, it’s possible to notice that the data reduction, through the feature selection, increases satisfactorily the quality of service estimative precision.
Palavras-chave
NECOS, Monitoria, Seleção de característica, Inteligência artificial, Slice, Slice-as-a-Service, Monitoring, Feature selection, Artificial intelligence
Citação
MARQUES, Gustavo Silveira. Proposta de um sistema inteligente de monitoramento baseado em
seleção de característica, 2020. 91 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.5595
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Licença Creative Commons
Exceto quando indicado de outra forma, a licença deste item é descrita como Acesso Aberto