Aplicando Redes Neurais e Análise Temporal para Predição Adaptativa de Desempenho de Rede

Silvio E. Ribeiro, R. Menezes, Ariel L. C. Portela, T. P. Araujo, Rafael L. Gomes
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Abstract

Serviços de monitoramento de rede são executados por diversas empresas e Provedores de Internet (ISPs), que fornecem resultados de testes regulares de desempenho, tais como vazão, perda, atraso, dentre outros. Estas medições auxiliam a conhecer o comportamento da rede, bem como obter informações para um planejamento estratégico. Contudo, estas ferramentas ainda precisam evoluir a fim de englobar atividades mais complexas, tal como predição do desempenho, principalmente dentro do contexto atual de demanda elástica. Dentro deste contexto, este artigo apresenta um modelo adaptativo de predição de desempenho de rede baseado em Redes Neurais e Análise de Séries Temporais, habilitando a identificação do desempenho futuro da rede em determinados períodos, de acordo com medições de rede passadas. Os experimentos realizados, usando dados reais da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP), mostram que o modelo proposto consegue atingir altos níveis de acurácia na predição, bem como supera o uso dos modelos de predição existentes.
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应用神经网络和时间分析进行自适应网络性能预测
网络监控服务由几家公司和互联网服务提供商(isp)执行,它们提供定期性能测试的结果,如流量、损耗、延迟等。这些测量有助于了解网络的行为,并为战略规划提供信息。然而,这些工具仍然需要发展,以包括更复杂的活动,如性能预测,特别是在当前弹性需求的背景下。在此背景下,本文提出了一种基于神经网络和时间序列分析的自适应网络性能预测模型,能够根据过去的网络测量来识别特定时期的未来网络性能。利用国家教育研究网络(RNP)的真实数据进行的实验表明,所提出的模型能够达到较高的预测精度水平,并克服了现有预测模型的使用。
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