Proposta de um sistema inteligente de monitoramento baseado em seleção de características
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35690 http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.5595 |
Resumo: | This work builds upon the Slice-as-a-Service paradigm proposed in the Novel Enablers for Cloud Slicing (NECOS) project. Assuming the provision of end-to-end slices which are composed by resources coming from multiple infrastructure providers, this work proposes an intelligent monitoring system, aiming to dynamically select a set of features that best fits the real life time management needs of the slices, keeping the accuracy of that management. We want to avoid the movement of unnecessary information from the infrastructure providers, delivering essential data to management functions. Presenting the experiments made in our testbed, which compared both algorithms of correlation and machine learning, it’s possible to notice that the data reduction, through the feature selection, increases satisfactorily the quality of service estimative precision. |
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Proposta de um sistema inteligente de monitoramento baseado em seleção de característicasProposal of an intelligent monitoring system based on feature selectionNECOSMonitoriaSeleção de característicaInteligência artificialSliceSlice-as-a-ServiceMonitoringFeature selectionArtificial intelligenceCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO::SOFTWARE BASICOComputaçãoInteligência artificialAlgorítmos computacionaisThis work builds upon the Slice-as-a-Service paradigm proposed in the Novel Enablers for Cloud Slicing (NECOS) project. Assuming the provision of end-to-end slices which are composed by resources coming from multiple infrastructure providers, this work proposes an intelligent monitoring system, aiming to dynamically select a set of features that best fits the real life time management needs of the slices, keeping the accuracy of that management. We want to avoid the movement of unnecessary information from the infrastructure providers, delivering essential data to management functions. Presenting the experiments made in our testbed, which compared both algorithms of correlation and machine learning, it’s possible to notice that the data reduction, through the feature selection, increases satisfactorily the quality of service estimative precision.European Union ProgrammeDissertação (Mestrado)Esse trabalho se baseia no paradigma Slice-as-a-Service proposto no projeto Novel Enablers for Cloud Slicing (NECOS). Assumindo fatias (slices) fim-a-fim, compostas por recursos de múltiplos provedores de infraestrutura, esse trabalho propõe um sistema inteligente de monitoramento capaz de dinamicamente selecionar métricas que melhor atendam às necessidades de gerenciamento das slices, mantendo a sua precisão. Basicamente, deseja-se evitar o tráfego de dados desnecessários extraídos dos diferentes provedores de infraestrutura, entregando um conjunto essencial de dados para as funções de gerenciamento. Apresentados os experimentos realizados que comparam algoritmos de correlação e de aprendizado de máquina, é possível perceber que a redução dos dados, através da seleção de características, aumenta de maneira satisfatória a precisão na estimativa de métricas de qualidade de serviço.Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoLafetá, Raquel Fialho Queiroz dehttp://lattes.cnpq.br/4732751276508522Pasquini, Rafaelhttp://lattes.cnpq.br/6428800770934048Verdi, Fábiohttp://lattes.cnpq.br/9143186843657940Coelho, Paulohttp://lattes.cnpq.br/8115351564191626Marques, Gustavo Silveira2022-08-23T14:10:10Z2022-08-23T14:10:10Z2020-12-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMARQUES, Gustavo Silveira. Proposta de um sistema inteligente de monitoramento baseado em seleção de característica, 2020. 91 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.5595https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35690http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.5595porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2022-08-24T06:18:27Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/35690Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2022-08-24T06:18:27Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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This work builds upon the Slice-as-a-Service paradigm proposed in the Novel Enablers for Cloud Slicing (NECOS) project. Assuming the provision of end-to-end slices which are composed by resources coming from multiple infrastructure providers, this work proposes an intelligent monitoring system, aiming to dynamically select a set of features that best fits the real life time management needs of the slices, keeping the accuracy of that management. We want to avoid the movement of unnecessary information from the infrastructure providers, delivering essential data to management functions. Presenting the experiments made in our testbed, which compared both algorithms of correlation and machine learning, it’s possible to notice that the data reduction, through the feature selection, increases satisfactorily the quality of service estimative precision. |
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