User behavior impact on IPTV platform performance

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Carlos Alberto Catarino Ferreira da
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/9007
Resumo: Tese de mestrado em Segurança Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2010
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spelling User behavior impact on IPTV platform performanceIPTVComportamento de utilizadorDesempenhoLogsTeses de mestrado - 2010Tese de mestrado em Segurança Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2010As plataformas de IPTV têm sido introduzidas pelos prestadores de serviços de rede e de telecomunicações como forma de competir com os operadores de cabo e satélite, impulsionando a receita por utilizador e simultaneamente reduzindo, na medida do possível, os custos associados à exploração de infra-estrutura legada. Através da análise de métricas de desempenho relativas ao funcionamento interno de um sistema complexo procuramos revelar padrões e ocorrências isoladas que possam indicar a existência de problemas de desempenho. Usando esta informação, analisámos também as características da actividade dos utilizadores. A hipótese subjacente é que deve ser possível correlacionar o desempenho de um sistema ou sub-sistema tendo por base o comportamento dos utilizadores, mesmo que estes não interajam directamente com o referido sub-sistema. Adicionalmente, esta correlação deve seguir regras que possam ser usadas, por exemplo, para redefinir a arquitectura do sistema ou detectar anomalias proactivamente. Neste projecto analisámos métricas de desempenho dos Servidores de Distribuição e dos Servidores de VOD. De seguida estudámos os Registos de Actividade das STB de forma a caracterizar as acções dos utilizadores que têm maior influência no desempenho da plataforma de IPTV. Demonstrámos que estas análises em domínios distintos (utilizadores/STB e servidores internos) pode convergir e possibilitar a activação de alarmes quando a probabilidade de ocorrência de problemas de desempenho é elevada.IPTV platforms are being introduced by many network operators in order to compete with cable and satellite operators, increasing the average revenue per user, while taking advantage and reducing as much as possible the losses associated with legacy infra-structure. By analyzing performance metrics regarding the inner works of complex systems we aimed at unveiling patterns and identifying outlier occurrences that indicate actual or potential problems. Using such information we analyzed user activity information seeking to match the identified outlier patterns with characteristic user activity. The broader underlying hypothesis is that it is possible to correlate a system, or system’s performance problem based on the behavior of the end users even if they do not interact with it. Furthermore, we assume that this correlation follow rules which could thereafter be used for architecture redesign and proactive anomaly detection. In this project, we examined performance metrics of the Distribution Servers and VOD Servers. We then used STB activity logs to characterize the user actions with greater influence on the IPTV platform. We showed that these analyzes of multiple domains (user/STB and internal servers) can be merged enabling to raise alerts whenever there is high probability of occurring efficiency problems in the system.Kim, Hyong S.Pasin, Marcelo, 1967-Repositório da Universidade de LisboaSilva, Carlos Alberto Catarino Ferreira da2013-08-26T14:33:48Z20102010-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9007enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-11-20T17:12:17Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9007Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openairemluisa.alvim@gmail.comopendoar:71602024-11-20T17:12:17Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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