Classificação de fluxos IP como ferramenta para engenharia de tráfego na internet.

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: BARROS, Michael Taynnan Albuquerque de Oliveira.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Redes de Computadores; Classificação de Tráfego; Engenharia de Tráfego; Tráfego por Fluxos; Tráfego IP; Arquitetura DiffServ; Computer Network; Traffic Classification; Traffic Engineering; Traffic by Streams; IP Traffic; DiffServ Architecture; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/7461

O aumento do numero de aplicações e usuário na Internet gera um problema de infraestrutura que leva a degradação do desempenho das aplicações que transmitem informações por essa rede, e e um desafio de pesquisa recente para as universidades e empresas de telecomunicações, que focam as suas atividades nas redes de próxima geração como solução do problema mencionado. Como uma possível contribuição em nível logico da rede, este trabalho propõe a investigação de mecanismos de classificação de fluxo IP como ferramenta para Engenharia de trafego na Internet, processo que e responsável por conciliar os requisites de desempenho da rede e do trafego que passa por ela. O estudo sera efetuado com a arquitetura de qualidade de serviço DiffServ (Serviços Diferenciados), em que a identificação de trafego possui certa importância para a manutenção do mesmo, bem como o estabelecimento de recursos para provisão de qualidade e estabelecimento de conexões. Antes dessa etapa, e apresentado um estudo só com classificadores de trafego IP baseados em aprendizagem de maquina, os quais são referenciados em trabalhos acadêmicos como os melhores em desempenho. Foi efetuado um estudo a parte com todos os classificadores, com o objetivo de realizar a calibração das técnicas, e uma comparação inter-classificadores, o que apresentou evidencias de que todos são soluções interessantes para a solução do problema de classificação no DiffServ. Com isso, uma avaliação do desempenho de uma rede IP com o mecanismo DiffServ contendo os classificadores baseados em aprendizagem de maquina indica que essa nova abordagem aumenta de uma forma geral o desempenho das aplicações que transmitem informação pela rede, sendo essa conclusão uma motivação necessária para o aumento do uso do mecanismo de DiffServ em redes de backbone.