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ORCID:  http://orcid.org/0009-0009-5960-518X
Tipo de documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso: 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: Vilarinho, Davi Felipe Ramos de Oliveira
Primer orientador: Pasquini, Rafael
Primer miembro de la banca: Nascimento, Marcelo Zanchetta do
Segundo miembro de la banca: Miani, Rodrigo Sanches
Resumen: 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.
Palabras clave: aprendizado de máquina
QoS
engenharia de características
monitoramento
vídeo
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Cita: 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
Fecha de defensa: 14-abr-2025
Aparece en las colecciones:TCC - Ciência da Computação

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