Pós-Graduação em Ciência da Computação promove defesa de dissertação de mestrado nesta quarta-feira (15) - Notícias - UFPE
Pós-Graduação em Ciência da Computação promove defesa de dissertação de mestrado nesta quarta-feira (15)
A dissertação será defendida às 10h, de forma virtual, e os interessados em assistir devem entrar em contato com o autor
13/09/2021 13:05 Ascom
O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, vinculado ao Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), promove a defesa de uma dissertação de mestrado nesta quarta-feira (15). O trabalho, intitulado "Geração de cargas de trabalho virtuais realísticas para simulação de redes", foi escrito pelo discente Carlos André Barros Lopes, orientado pelo professor Paulo Romero Martins Maciel e coorientado pelo professor Jamilsom Ramalho Dantas.
A defesa será realizada às 10h, de forma virtual, e a banca examinadora será composta pelo coorientador e pelos professores Eduardo Antônio Guimarães Tavares (UFPE/CIn) e Kádna Maria Alves Camboim Vale (UFAPE/Departamento de Ciências da Computação). Os interessados em acompanhar a defesa devem entrar em contato com o autor através do e-mail cabl@cin.ufpe.br.
O aumento na quantidade de serviços na internet proporciona o aumento da complexidade dos tráfegos. Devido a isso, a representação das cargas de trabalho em redes de computadores requer a caracterização específica de parâmetros devido à variedade de aplicações existentes. Este trabalho apresenta um framework útil para a representação de tráfego de redes em nível de simulação. O framework desenvolvido captura tráfegos de redes existentes e gera traces virtuais simulados idênticos aos traces reais por meio de três métodos que contemplam a identificação e aplicação de variáveis aleatórias. A pesquisa envolveu testes com os principais tipos de fluxos de Internet. Como resultado, é realizada a comparação entre os traces virtuais simulados com os traces reais através do método de Goodness Fitness definido como Kolmogorov-Smirnov. Por fim, nos cenários contemplados um dos métodos possíveis o framework gerou os dados virtuais compatíveis com os reais em todos os experimentos com 95% de confiança realizados, comprovando a eficácia da ferramenta.