Otimizando redes virtuais ao longo do tempo através da integração de modelos multiplicativos da Data Envelopment Analysis (DEA) com a avaliação da estrutura fractal

• Autor(a) principal: MARQUES JÚNIOR, Francisco Daladier
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/35199
• topic: Autossimilaridade; Multiplicativos DEA; Absorção multifotônica; Termometria óptica

Recentemente, a predição da configuração mais eficiente entre um vasto conjunto de dispositivos usados para montar um ambiente otimizado de serviços de computação, em nuvem e redes virtuais, tem atraído uma atenção crescente. Esta tese propõe uma mudança de paradigma na modelagem do comportamento do Transmission Control Protocol (TCP), ao longo do tempo, em redes virtuais, usando modelos da Data Envelopment Analysis (DEA). Em primeiro lugar, é mostrado que a autossimilaridade com dependência de longo alcance é apresentada de forma diferente em todos os dispositivos de rede. De fato, este trabalho implementa uma nova aplicação da dimensão fractal em redes virtuais para previsão, no qual esse índice chave informa se a camada de transporte encaminha serviços de tráfego com comportamento suave ou irregular ao longo do tempo. Outra contribuição substancial é mostrar que os dispositivos de rede virtual possuem valores distintos relativos à dimensão fractal, desempenho da largura de banda do TCP e memória fractal ao longo do tempo. Portanto, esses índices fractais elencados são usados por esta tese para a predição de dados espaço-temporais em redes virtuais. Assim, uma metodologia de avaliação de desempenho fractal em etapas é desenvolvida como um sistema especialista para avaliação de redes virtuais, bem como, implementa esta análise fractal como representação de conhecimento. Todavia, devido às limitações dos modelos clássicos DEA, são introduzidos modelos multiplicativos estáticos e dinâmico da DEA para avaliar as séries temporais dos diversos hipervisores de redes. Para a aquisição do conhecimento, 50 hipervisores de redes virtuais diferentes foram avaliados como unidades de tomada de decisão ou uma decision-making unit (DMU). Outrossim, os experimentos foram escalados usando um hipervisor de tipo-I, no qual variaram-se parâmetros de CPU e RAM virtuais. Os experimentos escalados geraram 288 DMUs, que foram avaliadas segundo o modelo Super-Cobb-Douglas DEA com orientação à entrada, também concebido por este trabalho. Resumindo, esse sistema especialista também funciona como um hipervisor matemático capaz de determinar o padrão fractal mais eficiente para fornecer serviços de tráfego TCP. Enfim, os resultados obtidos, ao empregar as variáveis de decisão elencadas em qualquer um dos modelos multiplicativos DEA aqui lançados, garantem que a escolha da DMU mais eficiente irá fornecer um serviço de rede virtual, com desempenho da largura de banda do TCP superior e estável por um maior período de tempo.