Título:	Análise de Qualidade de Serviço em Redes por Meio de Detecção de Pontos de Mudança e Clusterização Baseada em Sobrevivência.
Autor(es):	Gomes, Ian José Agra
Orientador(es):	Silva, Edmundo Albuquerque de Souza e
Palavras-chave:	Aprendizado de máquina Redes de computadores Clusterização Análise de sobrevivência
Áreas de conhecimento da DGPM:	Inteligência artificial
Setor(es) da Marinha:	Diretoria-Geral do Desenvolvimento Nuclear e Tecnologia da Marinha (DGDNTM)
Data do documento:	2025
Editor:	Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
Descrição:	A Qualidade de Serviço (Quality of Service - QoS) em redes de computadores é um campo de estudo consolidado, essencial para garantir o desempenho e a confiabilidade de infraestruturas de comunicação. Tradicionalmente, a análise de QoS se apoia em modelos de confiabilidade e disponibilidade para otimizar a alocação de recursos e avaliar o desempenho de sistemas computacionais (DE SOUZA E SILVA e GAIL, 1989, 1986, 1990). A análise de sobrevivência, campo relacionado, busca modelar o tempo até a ocorrência de um evento de interesse, com aplicações que vão desde estudos médicos a análises de falhas de equipamentos (DE SOUZA E SILVA et al., 2022). Na área de redes de computadores, esses modelos têm sido progressivamente empregados para caracterizar a QoS. Aplicações incluem a previsão do impacto de interrupções no fluxo de vídeo na retenção de usuários, a estimativa de probabilidades de falha do sistema e a análise da eficácia de mecanismos de correção de erros (STREIT et al., 2021b). A detecção de pontos de mudança (changepoint detection) continua uma área de pesquisa ativa, com aplicação direta no monitoramento de QoS (DE ALMEIDA et al., 2024). A identificação de mudanças estatísticas em métricas de desempenho de rede como latência e vazão (throughput) é dificultada por fatores como (i) a nãoestacionariedade intrínseca das séries temporais devido à dinâmica de roteamento com mudanças de rota e balanceamento de carga (PUCHA et al., 2007); (ii) a ausência de dados rotulados; e (iii) a rápida perda de relevância de rótulos históricos em ambientes de rede dinâmicos. Nesse contexto, STREIT et al. (2021a) propôs o método VWCD (Voting Windows Change-point Detection) , que DE ALMEIDA et al. (2025); DE ALMEIDA (2024) mostrou ser eficaz na identificação de alterações estatísticas em séries temporais de métricas de rede coletadas com o protocolo NDT (Network Diagnostic Tool) (M-LAB, 2025). O trabalho indicou também que a frequência de tais mudanças pode servir como um indicador da qualidade da experiência do usuário.
Tipo de Acesso:	Acesso aberto
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.14867/848399
Tipo:	Dissertação
Aparece nas coleções:	Ciência, Tecnologia e Inovação: Coleção de Dissertações

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