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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45537| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0009-5960-518X |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Análise de técnicas de redução de amostragem em sistemas de orquestração inteligentes |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis of downsampling techniques in intelligent orchestration systems |
| Autor(es): | Vilarinho, Davi Felipe Ramos de Oliveira |
| Primeiro orientador: | Pasquini, Rafael |
| Primeiro membro da banca: | Nascimento, Marcelo Zanchetta do |
| Segundo membro da banca: | Miani, Rodrigo Sanches |
| 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. |
| Palavras-chave: | aprendizado de máquina QoS engenharia de características monitoramento vídeo |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45537 |
| Data de defesa: | 14-Abr-2025 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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