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Título
Previsão de Tráfego em Enlaces de Redes Utilizando Séries Temporais
Linha de pesquisa
Redes de Computadores
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
17/9/2015
Resumo

O volume de tráfego da Internet apresenta uma tendência de crescimento incontestável e diversos estudos confirmam este fato. Para atender às demandas geradas pelo aumento do tráfego observado, faz-se necessário realizar atualizações dos recursos de rede de forma a manter índices de desempenho previamente estabelecidos dentro de limites aceitáveis. Se as necessidades de atualizações são identificadas antes que os recursos de rede se esgotem, então ganhos significativos podem ser alcançados em termos da qualidade do serviço prestado. Assim, propõe-se uma ferramenta de auxílio na previsão do tráfego, que seja capaz de capturar informações estatísticas deste, para inferir sobre condições futuras dos enlaces de rede. Este trabalho apresenta uma metodologia baseada em séries temporais, com uso do modelo matemático de previsão ARIMA e sua vertente sazonal SARIMA, bem como a caracterização do tráfego observado. O trabalho utiliza dados reais coletados a partir de enlaces da RedeRio de Computadores/FAPERJ e Redecomep-Rio. Os resultados obtidos através dos testes com diferentes granularidades (escalas de tempo) mostram que a abordagem utilizada é válida, apresentando a previsão para um período de seis meses e para um período de um mês, sobre o tráfego no enlace internacional da rede em estudo. O trabalho ressalta a importância da necessidade de manter um histórico das medidas de rede, para que previsões em janelas maiores de tempo possam ser realizadas com mais precisão.

Abstract

Internet traffic volume presents an undeniable growth tendency and lots of studies support this. In order to keep on attending the demands generated by increasing in the observed traffic, it makes necessary to update network resources so as to maintain performance levels previously defined within acceptable limits. If those resource update necessities are identified before their exhaustion, so significant benefits would be achieved in terms of quality of service. By and large, it is proposed a tool that would help forecasting network traffic, which would be able to capture statistics from it so as to infer about future conditions of particular links. Therefore, in this work is presented a methodology based on time series, utilizing the forecast model ARIMA and the seazonal version SARIMA, as well as a characterization of observed traffic. The study uses real data collected from both RedeRio de Computadores/FAPERJ and Redecomep-Rio links. The results obtained from tests with different granularities (time scales) indicate that the approach is viable, presenting forecast results for a period of six months and also for a period of one month of the traffic of international link within the network in study. The work highlights the importance for the need of keeping track of network measurements in order to have more accuretely forecasts in larger time windows.

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