Análise de Qualidade de Serviço em Redes por Meio de Detecção de Pontos de Mudança e Clusterização Baseada em Sobrevivência.

Gomes, Ian José Agra

Repositório Institucional da Produção Científica da Marinha do Brasil (RI-MB)

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://hdl.handle.net/20.500.14867/848399

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.advisor	Silva, Edmundo Albuquerque de Souza e	-
dc.contributor.author	Gomes, Ian José Agra	-
dc.date.accessioned	2026-05-05T15:46:09Z	-
dc.date.available	2026-05-05T15:46:09Z	-
dc.date.issued	2025	-
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.14867/848399	-
dc.description	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.	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Aprendizado de máquina	pt_BR
dc.subject	Redes de computadores	pt_BR
dc.subject	Clusterização	pt_BR
dc.subject	Análise de sobrevivência	pt_BR
dc.title	Análise de Qualidade de Serviço em Redes por Meio de Detecção de Pontos de Mudança e Clusterização Baseada em Sobrevivência.	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.subject.dgpm	Inteligência artificial	pt_BR
dc.subject.setorMarinha	Diretoria-Geral do Desenvolvimento Nuclear e Tecnologia da Marinha (DGDNTM)	pt_BR
Aparece nas coleções:	Ciência, Tecnologia e Inovação: Coleção de Dissertações

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