ProCon - Prognóstico de Congestionamento de Tráfego de Redes usando Wavelets

• Autor(a) principal: Luiz de Castro e Silva, Jorge
• Data de Publicação: 2004
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/0013000010gxc
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/1870
• topic: Wavelet; Congestionamento; Prognóstico; Auto-similar

O comportamento do tráfego das redes atuais é caótico, possuindo propriedades estatísticas que incluem correlações temporais complexas. Neste cenário, um problema ainda não resolvido é o do congestionamento do tráfego. É um problema atual que tem sido agravado com o crescimento do uso de aplicações multimídia de tempo real com requisitos estritos de atraso. Apesar do aumento das taxas de transmissão dos canais de longa distância, o problema do congestionamento ainda persiste, sobretudo nas redes de acesso. A natureza não estacionária do tráfego das redes, as dependências temporais de curto e de longo alcance e os ruídos presentes no tráfego tornam difícil a tarefa de se fazer previsão de congestionamentos. Os benefícios de se prever possíveis congestionamentos em um tempo futuro curto (na ordem de milissegundos) são relevantes para os mecanismos de controle de congestionamento das atuais redes, pois evita o desperdício de recursos através de medidas de controle que vão desde o descarte de pacotes até o provisionamento de largura de banda adicional nos canais, passando pela limitação da taxa de entrada de pacotes na rede. Este trabalho propõe e implementa o mecanismo ProCon para identificar situações que podem causar congestionamentos em redes de computadores. O método usado para alcançar tal objetivo é a transformação de séries de tempo que representam o tráfego real nas redes para identificar a componente de tendência das mesmas. A idéia é utilizar wavelets, ou seja, ao invés de prever o comportamento do tráfego diretamente no domínio do tempo, modelamse as propriedades estatísticas da série no domínio wavelet e, em seguida, utilizam-se técnicas de estimação de tendências para indicar possíveis casos de congestionamento. O mecanismo proposto produziu o efeito desejado, pois detectou possíveis casos de congestionamento