Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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Item Computação conjunta e alocação de recurso para offloading em computação de borda: um mapeamento sistemático(2023-09-15) Lócio, Daniel Mariz; Domingues, Jeísa Pereira de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/1291084760973085; http://lattes.cnpq.br/3920880960316221Este trabalho apresenta um mapeamento sistemático de artigos publicados entre os anos 2016 e 2023 sobre Offloading na computação de borda, ou em inglês Multi-access Edge Computing (MEC), nas questões de computação conjunta e alocação de recursos. A MEC é uma tecnologia que visa reduzir a latência e aumentar a eficiência ao processar dados próximos à sua fonte, uma abordagem necessária para o futuro das redes de computadores. A partir do mapeamento proposto, o presente trabalho discute diversas técnicas, métodos e modelos dos artigos revisados. Neste trabalho são estudados os principais desafios enfrentados nessa área e as abordagens propostas pelos artigos analisados. O resultado desse mapeamento consiste em uma classificação da área, fornecendo uma visão abrangente e detalhada dos avanços recentes na computação de borda, com atenção especial voltada para soluções de computação conjunta e alocação de recursos, que aprimoram o desempenho e a eficiência da técnica de offloading.Item Uso de técnicas de detecção de comunidades para análise de redes ópticas(2021-12-09) Barros, Jonas Freire de Alcântara Marques de; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/6917406943428049O crescimento da utilização dos serviços na Internet tem promovido uma crescente demanda por elevadas taxas de transmissão. Essa demanda tem sido suprida principalmente por redes ópticas. Na etapa de projeto dessas redes, o engenheiro deve possuir a capacidade de avaliar o desempenho de uma determinada rede antes de sua efetiva implantação física. Nesse processo de projeto várias topologias são consideradas. A comparação entre topologias é feita através de métricas que indicam um determinado aspecto da rede. Normalmente as métricas consideradas são os indicadores de desempenho, como Throughput, Probabilidade de Bloqueio, Resiliência e também outros indicadores, como o Custo da rede. Os indicadores de desempenho são importantes, pois eles informam a qualidade de uma determinada topologia. Portanto, esses indicadores de desempenho são imprescindíveis para os projetos de design dessas redes. A forma mais confiável de calcular os valores desses indicadores de desempenho é através de simulações. Porém, as simulações apresentam um alto custo computacional, elevando o tempo necessário para obter informações acerca das topologias; visto que, nesses projetos um número muito grande de diferentes topologias precisa ser considerado. Por outro lado, um grande número de pesquisas dos mais diversos domínios do conhecimento vem sendo feitas na área de detecção de comunidades em grafos. Entretanto, não existem aplicações destas técnicas em redes de fibra óptica de alta capacidade. Desta forma, o presente trabalho tem por objetivo investigar a existência de correlação entre a capacidade que uma rede de fibra óptica possui de formar comunidades e os seus indicadores de desempenho. Mais especificamente, a sua Probabilidade de Bloqueio e indicadores de Resiliência. A análise foi realizada comparando a Probabilidade de Bloqueio e Resiliência dessas redes com as métricas de clusterização através de gráficos de dispersão. De acordo com os resultados, existe uma correlação positiva entre as métricas de comunidades e os indicadores de desempenho das redes e comparativamente foi obtido um speedup de aproximadamente 4500 vezes entre métricas de clusterização e as simulações.Item Projeto integrado de redes ópticas de longa distância e Metropolitanas usando algoritmos de inteligência computacional: estudo de caso para o estado de Pernambuco(2017) Nascimento, Jorge Candeias do; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/8065833426856653Nos dias atuais, várias tecnologias de redes com diferentes preços e adequações vem surgindo no mercado. Um projeto de topologia de rede envolve várias métricas, as métricas são utilizadas para avaliar um projeto. Na avaliação utilizamos métricas como, por exemplo, as métricas de robustez (que auxiliam na capacidade da rede de se recuperar de uma falha), probabilidade de bloqueio e consumo energético. O ideal para otimizar a infraestrutura, em um projeto de redes, seria usar as tecnologias mais recentes, só as mais eficientes, mesmo que tais tecnologias sejam mais caras. Entretanto, das métricas a serem consideradas neste tipo de projeto, uma delas é o custo (capital empregado). Portanto, nem sempre é viável usar o que há de mais caro no mercado. Muitas questões técnicas podem ajudar no controle das métricas destes projetos, dentre elas está a topologia da rede (interconexão do links). Algoritmos evolucionários multiobjetivos (algoritmos inspirados na evolução das espécies) vem sendo estudados no estado da arte para a concepção de topologias de rede. Ao mesmo tempo, algoritmos de clustering (algoritmos especializados em separar amostras em grupos) vem sendo usados em outros tipos de estudos em redes. Este estudo teve por objetivo fazer o uso de algoritmos de inteligência computacional na construção de um projeto de topologia de redes, utilizando o estado de Pernambuco como um estudo de caso. Em uma primeira etapa do estudo, foi usado um algoritmo de clustering na divisão do estado em grupos. A intenção dessa parte do trabalho foi de medir a cobertura da rede em relação a toda a dimensão do estado, e, dessa forma garantir a completude da rede. Além disso a etapa de clustering também objetivou propor um modelo de controle de custos através de mescla de diferentes tecnologias para a rede (Passiva ou ativa) dependendo da função do trecho de rede. Em uma segunda etapa, foi usado um algoritmo evolucionário multiobjetivo para compor diversas topologias de redes que atendiam aos clusters criados na etapa anterior. Esse algoritmo, evoluiu as diversas topologias de rede em função de melhorar quatro métricas, Probabilidade de Bloqueio, Custo, Consumo energético e Conectividade algébrica. O algoritmo multiobjetivo foi concebido como um algoritmo memético, e, após um conjunto de execuções, foram comparados os desempenhos do algoritmo com e sem a alteração. Os resultados dos testes, na primeira etapa, mostraram que as técnicas de clustering são bastante eficientes e adaptáveis ao objetivo proposto tanto no que se diz respeito a completude da rede quanto no controle de custos. Já na segunda etapa, ou etapa de busca multiobjetivos, foi constatado, através do uso de um indicador de qualidade (o hypervolume), que houve melhora do algoritmo em relação a convergência e a diversidade à curva de Pareto, com o uso em sua nova forma como algoritmo memético.Item Proposta de um meta-modelo para avaliação de robutez de redes de computadores com base na combinação de métricas topológicas(2017) Barros, Gustavo Henrique Pinto Soares de; Araújo, Danilo Ricardo Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/2708354422178489; http://lattes.cnpq.br/1155438495823549Uma crescente demanda por robustez e resiliência em redes de computadores surge da grande diversidade de aplicações das mesmas. Os sistemas modernos apresentam cada vez mais um caráter crítico, e a ocorrência de perturbações podem acarretar em sérias perdas, sejam elas humanas, econômicas ou ambientais. A fibra óptica atua nos sistemas de comunicação atuais como o principal meio de transferência de dados. Dentre suas diversas aplicações, que dependem fortemente de sua infra-estrutura, estão a Internet, televisão a cabo e sistemas que necessitam de altas taxas de transmissão. A natureza não homogênea e complexa das topologias destas redes determinam os altos custos nas avaliações das mesmas. E por este motivo, as redes ópticas são o objeto de estudo deste trabalho. A quantificação de confiança de uma rede de computadores é frequentemente alcançada através de simulações de falhas em nós e conexões. Simulações estas em que o custo temporal e financeiro crescem proporcionalmente ao tamanho da rede. Este trabalho avalia a possibilidade da obtenção de valores de métricas de robustez em redes complexas de computadores, as quais seriam adquiridas originalmente a partir de simulações, utilizando um método alternativo que aplica regressão e que tem como entrada um conjunto de valores de métricas simples correlacionadas não obtidas por simulações e utiliza um modelo de redes neurais artificiais para predizer os resultados das simulações visando alcançar um menor custo temporal. Os resultados são avaliados após uma comparação entre os valores obtidos pelo modelo proposto e os valores obtidos por simulações de falhas aleatórias e simulações de ataques direcionados. Eles indicam que o método descrito apresenta uma margem de erro satisfatória,entre 10−³ e 10−9, e que se atingiu com sucesso a obtenção dos valores simuláveis através do métodos de regressão em um menor intervalo de tempo.