Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SANTOS, Alexsanderson Vieira
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34477
Resumo: Estima-se que até 2022 exista uma grande rede de veículos interconectados, com mais de 300 milhões de carros conectados, gerando mais de 400 PetaBytes de dados. Estes carros formam as chamadas redes Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) que são redes de veículos conectados trafegando dados. Esses dados podem ser informações de segurança, mensagens de controle, aplicações, etc. No cenário de redes VANETs temos redes Internet of Things (IoT) e Cloud Computing que fornecem suporte a diversas aplicações e serviços para os carros. Algumas dessas aplicações para VANETs são as de conforto e informação e entretenimento que visam fornecer aos viajantes o suporte de informações e entretenimento necessários para tornar a viagem mais agradável. Por exemplo, as aplicações baseadas em streaming de dados, que requerem recursos de Qualidade de Serviço - Quality of Service (QoS) específicos para uma maior Qualidade de Experiência – Quality of Experience (QoE). Espera-se que essas aplicações criem novas oportunidades comerciais, aumentando o mercado da tecnologia e tornando-a mais rentável. O desafio de prover QoS é ainda maior em VANETs devido à mobilidade, constantes desconexões, topologias instáveis, etc. Neste sentido, o paradigma Software Defined Networking (SDN) tem sido empregado para permitir melhor gerenciamento, flexibilidade e programabilidade às VANETs por meio das chamadas Software Defined Vehicular Networking (SDVN). Contudo, as arquiteturas SDVN, em geral, têm controladores centralizados e distantes do plano de dados, o que pode gerar problemas de atrasos na transmissão de aplicações de streaming de vídeo. Com base nessas premissas, propomos uma nova arquitetura baseada no agrupamento adaptativo e hierárquico dos veículos da rede VANETs. Utilizando controladores locais nas Road Side Units (RSUs) e mensagens de controle OpenFlow (OF), regras de fluxo são utilizadas para auxiliar na alocação de parâmetros de QoS nos veículos para priorizar tráfego de dados na rede. Tais regras de fluxo são calculadas com fundamento na agregação hierárquica nos controladores locais e sua configuração adaptativa baseado na visão da rede. As avaliações realizadas foram feitas a partir de um simulador desenvolvido nesta dissertação denominado Software Defined Vehicular Network Simulator (SDVNSim). Para tanto, utilizamos algumas métricas para avaliar a solução apresentada, elas são o atraso de transmissão, para avaliar a comunicação dos carros com os controladores mais próximos, o overhead de sinalização, para avaliar a quantidade de mensagens de controle OF em diferentes localizações de controladores e qualidade de experiência QoE, utilizando de informações de Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) para verificar a qualidade dos dados de vídeo transmitidos. Como resultados obtidos temos ganhos médios acima de 20% na qualidade QoE do vídeo transmitido utilizando a solução proposta por esta dissertação.
id UFPE_76a89b607b072e2cebe01d001a078dba
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/34477
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling SANTOS, Alexsanderson Vieirahttp://lattes.cnpq.br/0813250495987935http://lattes.cnpq.br/8664169441117482DIAS, Kelvin Lopes2019-10-11T17:12:18Z2019-10-11T17:12:18Z2019-05-14https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34477Estima-se que até 2022 exista uma grande rede de veículos interconectados, com mais de 300 milhões de carros conectados, gerando mais de 400 PetaBytes de dados. Estes carros formam as chamadas redes Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) que são redes de veículos conectados trafegando dados. Esses dados podem ser informações de segurança, mensagens de controle, aplicações, etc. No cenário de redes VANETs temos redes Internet of Things (IoT) e Cloud Computing que fornecem suporte a diversas aplicações e serviços para os carros. Algumas dessas aplicações para VANETs são as de conforto e informação e entretenimento que visam fornecer aos viajantes o suporte de informações e entretenimento necessários para tornar a viagem mais agradável. Por exemplo, as aplicações baseadas em streaming de dados, que requerem recursos de Qualidade de Serviço - Quality of Service (QoS) específicos para uma maior Qualidade de Experiência – Quality of Experience (QoE). Espera-se que essas aplicações criem novas oportunidades comerciais, aumentando o mercado da tecnologia e tornando-a mais rentável. O desafio de prover QoS é ainda maior em VANETs devido à mobilidade, constantes desconexões, topologias instáveis, etc. Neste sentido, o paradigma Software Defined Networking (SDN) tem sido empregado para permitir melhor gerenciamento, flexibilidade e programabilidade às VANETs por meio das chamadas Software Defined Vehicular Networking (SDVN). Contudo, as arquiteturas SDVN, em geral, têm controladores centralizados e distantes do plano de dados, o que pode gerar problemas de atrasos na transmissão de aplicações de streaming de vídeo. Com base nessas premissas, propomos uma nova arquitetura baseada no agrupamento adaptativo e hierárquico dos veículos da rede VANETs. Utilizando controladores locais nas Road Side Units (RSUs) e mensagens de controle OpenFlow (OF), regras de fluxo são utilizadas para auxiliar na alocação de parâmetros de QoS nos veículos para priorizar tráfego de dados na rede. Tais regras de fluxo são calculadas com fundamento na agregação hierárquica nos controladores locais e sua configuração adaptativa baseado na visão da rede. As avaliações realizadas foram feitas a partir de um simulador desenvolvido nesta dissertação denominado Software Defined Vehicular Network Simulator (SDVNSim). Para tanto, utilizamos algumas métricas para avaliar a solução apresentada, elas são o atraso de transmissão, para avaliar a comunicação dos carros com os controladores mais próximos, o overhead de sinalização, para avaliar a quantidade de mensagens de controle OF em diferentes localizações de controladores e qualidade de experiência QoE, utilizando de informações de Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) para verificar a qualidade dos dados de vídeo transmitidos. Como resultados obtidos temos ganhos médios acima de 20% na qualidade QoE do vídeo transmitido utilizando a solução proposta por esta dissertação.FACEPEIt is estimated that by 2022 there will be a large network of interconnected vehicles, with more than 300 million cars connected, generating more than 400 PetaBytes of data. These cars form the so-called Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) networks that are connected vehicle networks traveling data. This data can be security information, control messages, applications, etc. In the VANETs network scenario, we have Internet of Things (IoT) and Cloud Computing networks that provide support for various applications and services for cars. Some of these applications for VANETs are comfort and information and entertainment that aim to provide travelers with the information and entertainment they need to make the trip more enjoyable. For example, applications based on data streaming, which require specific Quality of Service (QoS) capabilities for a higher Quality of Experience (QoE). These applications are expected to create new business opportunities, increasing the technology market and making it more profitable. The challenge of providing QoS is even greater in VANETs due to mobility, constant disconnections, unstable topologies, etc. In this sense, the Software Defined Networking (SDN) paradigm has been employed to allow better management, flexibility and programmability for VANETs through the so-called Software Defined Vehicle Networking (SDVN). However, SDVN architectures typically have centralized and remote data plan controllers, which can lead to delays issues in video streaming applications. Based on these premises, we propose a new architecture based on the adaptive and hierarchical grouping of VANETs vehicles. Using local controllers in Road Side Units (RSUs) and OpenFlow Protocol (OpenFlow) control messages, flow rules are used to aid in the allocation of QoS parameters in vehicles to prioritize data traffic on the network. Such flow rules are calculated based on the hierarchical aggregation in the local controllers and their adaptive configuration based on the network view. The evaluations were made using a simulator developed in this dissertation called Software Defined Vehicular Network Simulator (SDVNSim). To do so, we used some metrics to evaluate the solution presented, they are the transmission delay, to evaluate the communication of the cars with the closest controllers, the signaling overhead, to evaluate the amount of OpenFlow control messages in different control locations and quality of QoE experience using Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) information to verify the quality of the transmitted video data. As obtained results we have average gains above 20% in the QoE quality of the video transmitted using the solution proposed by this dissertation.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessRedes de computadoresPriorização de dadosSDNUm framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Alexsanderson Vieira Santos.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Alexsanderson Vieira Santos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1246https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexsanderson%20Vieira%20Santos.pdf.jpg03f44537d9f9c3a563707151cb7a19ceMD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Alexsanderson Vieira Santos.pdfDISSERTAÇÃO Alexsanderson Vieira Santos.pdfapplication/pdf5273769https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexsanderson%20Vieira%20Santos.pdfbb317e094e26aca66f6bacfa3382421cMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82310https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/3/license.txtbd573a5ca8288eb7272482765f819534MD53TEXTDISSERTAÇÃO Alexsanderson Vieira Santos.pdf.txtDISSERTAÇÃO Alexsanderson Vieira Santos.pdf.txtExtracted texttext/plain161287https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexsanderson%20Vieira%20Santos.pdf.txt61550b3fba6370a432931439f98414bfMD54123456789/344772019-10-26 04:43:02.352oai:repositorio.ufpe.br:123456789/34477TGljZW7Dp2EgZGUgRGlzdHJpYnVpw6fDo28gTsOjbyBFeGNsdXNpdmEKClRvZG8gZGVwb3NpdGFudGUgZGUgbWF0ZXJpYWwgbm8gUmVwb3NpdMOzcmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgKFJJKSBkZXZlIGNvbmNlZGVyLCDDoCBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBQZXJuYW1idWNvIChVRlBFKSwgdW1hIExpY2Vuw6dhIGRlIERpc3RyaWJ1acOnw6NvIE7Do28gRXhjbHVzaXZhIHBhcmEgbWFudGVyIGUgdG9ybmFyIGFjZXNzw612ZWlzIG9zIHNldXMgZG9jdW1lbnRvcywgZW0gZm9ybWF0byBkaWdpdGFsLCBuZXN0ZSByZXBvc2l0w7NyaW8uCgpDb20gYSBjb25jZXNzw6NvIGRlc3RhIGxpY2Vuw6dhIG7Do28gZXhjbHVzaXZhLCBvIGRlcG9zaXRhbnRlIG1hbnTDqW0gdG9kb3Mgb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgYXV0b3IuCl9fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fXwoKTGljZW7Dp2EgZGUgRGlzdHJpYnVpw6fDo28gTsOjbyBFeGNsdXNpdmEKCkFvIGNvbmNvcmRhciBjb20gZXN0YSBsaWNlbsOnYSBlIGFjZWl0w6EtbGEsIHZvY8OqIChhdXRvciBvdSBkZXRlbnRvciBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMpOgoKYSkgRGVjbGFyYSBxdWUgY29uaGVjZSBhIHBvbMOtdGljYSBkZSBjb3B5cmlnaHQgZGEgZWRpdG9yYSBkbyBzZXUgZG9jdW1lbnRvOwpiKSBEZWNsYXJhIHF1ZSBjb25oZWNlIGUgYWNlaXRhIGFzIERpcmV0cml6ZXMgcGFyYSBvIFJlcG9zaXTDs3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVGUEU7CmMpIENvbmNlZGUgw6AgVUZQRSBvIGRpcmVpdG8gbsOjbyBleGNsdXNpdm8gZGUgYXJxdWl2YXIsIHJlcHJvZHV6aXIsIGNvbnZlcnRlciAoY29tbyBkZWZpbmlkbyBhIHNlZ3VpciksIGNvbXVuaWNhciBlL291IGRpc3RyaWJ1aXIsIG5vIFJJLCBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSAoaW5jbHVpbmRvIG8gcmVzdW1vL2Fic3RyYWN0KSBlbSBmb3JtYXRvIGRpZ2l0YWwgb3UgcG9yIG91dHJvIG1laW87CmQpIERlY2xhcmEgcXVlIGF1dG9yaXphIGEgVUZQRSBhIGFycXVpdmFyIG1haXMgZGUgdW1hIGPDs3BpYSBkZXN0ZSBkb2N1bWVudG8gZSBjb252ZXJ0w6otbG8sIHNlbSBhbHRlcmFyIG8gc2V1IGNvbnRlw7pkbywgcGFyYSBxdWFscXVlciBmb3JtYXRvIGRlIGZpY2hlaXJvLCBtZWlvIG91IHN1cG9ydGUsIHBhcmEgZWZlaXRvcyBkZSBzZWd1cmFuw6dhLCBwcmVzZXJ2YcOnw6NvIChiYWNrdXApIGUgYWNlc3NvOwplKSBEZWNsYXJhIHF1ZSBvIGRvY3VtZW50byBzdWJtZXRpZG8gw6kgbyBzZXUgdHJhYmFsaG8gb3JpZ2luYWwgZSBxdWUgZGV0w6ltIG8gZGlyZWl0byBkZSBjb25jZWRlciBhIHRlcmNlaXJvcyBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbsOnYS4gRGVjbGFyYSB0YW1iw6ltIHF1ZSBhIGVudHJlZ2EgZG8gZG9jdW1lbnRvIG7Do28gaW5mcmluZ2Ugb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgb3V0cmEgcGVzc29hIG91IGVudGlkYWRlOwpmKSBEZWNsYXJhIHF1ZSwgbm8gY2FzbyBkbyBkb2N1bWVudG8gc3VibWV0aWRvIGNvbnRlciBtYXRlcmlhbCBkbyBxdWFsIG7Do28gZGV0w6ltIG9zIGRpcmVpdG9zIGRlCmF1dG9yLCBvYnRldmUgYSBhdXRvcml6YcOnw6NvIGlycmVzdHJpdGEgZG8gcmVzcGVjdGl2byBkZXRlbnRvciBkZXNzZXMgZGlyZWl0b3MgcGFyYSBjZWRlciDDoApVRlBFIG9zIGRpcmVpdG9zIHJlcXVlcmlkb3MgcG9yIGVzdGEgTGljZW7Dp2EgZSBhdXRvcml6YXIgYSB1bml2ZXJzaWRhZGUgYSB1dGlsaXrDoS1sb3MgbGVnYWxtZW50ZS4gRGVjbGFyYSB0YW1iw6ltIHF1ZSBlc3NlIG1hdGVyaWFsIGN1am9zIGRpcmVpdG9zIHPDo28gZGUgdGVyY2Vpcm9zIGVzdMOhIGNsYXJhbWVudGUgaWRlbnRpZmljYWRvIGUgcmVjb25oZWNpZG8gbm8gdGV4dG8gb3UgY29udGXDumRvIGRvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZTsKZykgU2UgbyBkb2N1bWVudG8gZW50cmVndWUgw6kgYmFzZWFkbyBlbSB0cmFiYWxobyBmaW5hbmNpYWRvIG91IGFwb2lhZG8gcG9yIG91dHJhIGluc3RpdHVpw6fDo28gcXVlIG7Do28gYSBVRlBFLCBkZWNsYXJhIHF1ZSBjdW1wcml1IHF1YWlzcXVlciBvYnJpZ2HDp8O1ZXMgZXhpZ2lkYXMgcGVsbyByZXNwZWN0aXZvIGNvbnRyYXRvIG91IGFjb3Jkby4KCkEgVUZQRSBpZGVudGlmaWNhcsOhIGNsYXJhbWVudGUgbyhzKSBub21lKHMpIGRvKHMpIGF1dG9yIChlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIGRvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSBlIG7Do28gZmFyw6EgcXVhbHF1ZXIgYWx0ZXJhw6fDo28sIHBhcmEgYWzDqW0gZG8gcHJldmlzdG8gbmEgYWzDrW5lYSBjKS4KRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-26T07:43:02Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
title Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
spellingShingle Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
SANTOS, Alexsanderson Vieira
Redes de computadores
Priorização de dados
SDN
title_short Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
title_full Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
title_fullStr Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
title_full_unstemmed Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
title_sort Um framework SDN para distribuição de streaming de vídeo para veículos conectados
author SANTOS, Alexsanderson Vieira
author_facet SANTOS, Alexsanderson Vieira
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/0813250495987935
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8664169441117482
dc.contributor.author.fl_str_mv SANTOS, Alexsanderson Vieira
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv DIAS, Kelvin Lopes
contributor_str_mv DIAS, Kelvin Lopes
dc.subject.por.fl_str_mv Redes de computadores
Priorização de dados
SDN
topic Redes de computadores
Priorização de dados
SDN
description Estima-se que até 2022 exista uma grande rede de veículos interconectados, com mais de 300 milhões de carros conectados, gerando mais de 400 PetaBytes de dados. Estes carros formam as chamadas redes Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) que são redes de veículos conectados trafegando dados. Esses dados podem ser informações de segurança, mensagens de controle, aplicações, etc. No cenário de redes VANETs temos redes Internet of Things (IoT) e Cloud Computing que fornecem suporte a diversas aplicações e serviços para os carros. Algumas dessas aplicações para VANETs são as de conforto e informação e entretenimento que visam fornecer aos viajantes o suporte de informações e entretenimento necessários para tornar a viagem mais agradável. Por exemplo, as aplicações baseadas em streaming de dados, que requerem recursos de Qualidade de Serviço - Quality of Service (QoS) específicos para uma maior Qualidade de Experiência – Quality of Experience (QoE). Espera-se que essas aplicações criem novas oportunidades comerciais, aumentando o mercado da tecnologia e tornando-a mais rentável. O desafio de prover QoS é ainda maior em VANETs devido à mobilidade, constantes desconexões, topologias instáveis, etc. Neste sentido, o paradigma Software Defined Networking (SDN) tem sido empregado para permitir melhor gerenciamento, flexibilidade e programabilidade às VANETs por meio das chamadas Software Defined Vehicular Networking (SDVN). Contudo, as arquiteturas SDVN, em geral, têm controladores centralizados e distantes do plano de dados, o que pode gerar problemas de atrasos na transmissão de aplicações de streaming de vídeo. Com base nessas premissas, propomos uma nova arquitetura baseada no agrupamento adaptativo e hierárquico dos veículos da rede VANETs. Utilizando controladores locais nas Road Side Units (RSUs) e mensagens de controle OpenFlow (OF), regras de fluxo são utilizadas para auxiliar na alocação de parâmetros de QoS nos veículos para priorizar tráfego de dados na rede. Tais regras de fluxo são calculadas com fundamento na agregação hierárquica nos controladores locais e sua configuração adaptativa baseado na visão da rede. As avaliações realizadas foram feitas a partir de um simulador desenvolvido nesta dissertação denominado Software Defined Vehicular Network Simulator (SDVNSim). Para tanto, utilizamos algumas métricas para avaliar a solução apresentada, elas são o atraso de transmissão, para avaliar a comunicação dos carros com os controladores mais próximos, o overhead de sinalização, para avaliar a quantidade de mensagens de controle OF em diferentes localizações de controladores e qualidade de experiência QoE, utilizando de informações de Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) para verificar a qualidade dos dados de vídeo transmitidos. Como resultados obtidos temos ganhos médios acima de 20% na qualidade QoE do vídeo transmitido utilizando a solução proposta por esta dissertação.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-10-11T17:12:18Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-10-11T17:12:18Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2019-05-14
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34477
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34477
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Pernambuco
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexsanderson%20Vieira%20Santos.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexsanderson%20Vieira%20Santos.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/2/license_rdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/3/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/34477/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Alexsanderson%20Vieira%20Santos.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 03f44537d9f9c3a563707151cb7a19ce
bb317e094e26aca66f6bacfa3382421c
e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34
bd573a5ca8288eb7272482765f819534
61550b3fba6370a432931439f98414bf
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310906345947136