Publicação: Análise de técnicas de redução de amostragem em sistemas de orquestração inteligentes
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Este trabalho aborda o desafio da sobrecarga que a quantidade de métricas coletadas
e em trânsito pelo monitoramento pode impor em um sistema de orquestração baseado
em aprendizado de máquina. São propostas e avaliadas três técnicas capazes de reduzir
a frequência de coleta das amostras: eliminação de amostras intermediárias, agregação
em janelas com funções e a descrição da distribuição da janela com 8 estatísticas para
cada métrica. Os resultados da eliminação de amostras representam a importância da
manutenção do equilíbrio da quantidade de características com a de amostras, já que os
resultados foram satisfatórios para 128 e 256 segundos apenas quando utilizada seleção
de características, mas limitou-se a 16 segundos quando treinado com a integralidade
das métricas. A agregação de janelas com funções, entretanto, alcançou boas janelas de
até 64 segundos, e, acima deste valor, concluiu-se que o pré-processamento pode alterar
negativamente a distribuição das amostras. Por fim, descrever cada métrica em 8 novas
estatísticas descritivas pôde alcançar uma janela de até 128 segundos, porém exigiu a
utilização de seleção de características dada a alta dimensionalidade, já que, sem a utilização da técnica, as janelas alcançaram 32 segundos satisfatoriamente. Conclui-se que a
alta dimensionalidade deve ser acompanhada da adequada quantidade de amostras.
Abstract
Palavras-chave
aprendizado de máquina, QoS, engenharia de características, monitoramento, vídeo
Citação
VILARINHO, Davi Felipe Ramos de Oliveira. Análise de técnicas de redução de amostragem em sistemas de orquestração inteligentes. 2025. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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