Banca de DEFESA: SANDINO BARROS JARDIM

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : SANDINO BARROS JARDIM
DATA : 23/10/2020
HORA: 10:00
LOCAL: http://meet.google.com/znv-eksf-wsv
TÍTULO:

Auto Dimensionamento Proativo para Elasticidade Assertiva de Funções de Rede Virtuais em Cadeias de Serviço

PALAVRAS-CHAVES:

Virtualização de Funções de rede; Dimensionamento de funções virtuais; Aprendizado de máquina; Predição de demanda

PÁGINAS: 100
RESUMO:

A virtualização de funções de rede é uma tecnologia que propõe desacoplar funções de rede tradicionalmente alocadas sobre hardware especializado e disponibilizá-las como elementos de software com premissa de execução sobre servidores de propósito geral. Tal flexibilização permite a oferta de serviços de rede alocados sobre infraestruturas de nuvem e facilita o estabelecimento de políticas de rede a partir do encadeamento de diferentes funções pelo qual um determinado tráfego deva atravessar para seu cumprimento. A variação da demanda pelos serviços hospedados vai exigir da gestão de recursos o atributo de elasticidade para lidar com objetivos de desempenho, ajustando os recursos computacionais das funções para lidar com aumento de demanda, e custos de operação, evitando provisionamento além da necessidade. Tradicionalmente, a elasticidade é oferecida por abordagens reativas baseadas em limiares, mas apresentam a tendência de aumentarem exponencialmente seu tempo de resposta conforme os recursos se esgotam. Trabalhos recentes têm sugerido abordagens proativas, combinando métodos de aprendizagem de máquina que permitem antecipar as decisões e adequar o máximo possível os recursos à demanda. Tal adequação é crucial para o sucesso de uma solução de elasticidade proativa, viabilizando decisões assertivas de dimensionamento que respondam com agilidade e precisão às variações de demanda e que contribuam para o equilíbrio dos objetivos de custo e desempenho. Esta tese de doutorado apresenta o ARENA, um mecanismo de elasticidade proativa para auto dimensionamento de funções virtualizadas de rede encadeadas auxiliado por predição de demanda baseada em aprendizagem de máquina para maximização da assertividade das decisões de dimensionamento horizontal e vertical.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1699087 - AUGUSTO JOSE VENANCIO NETO
Interna - 1350250 - ANNE MAGALY DE PAULA CANUTO
Interno - 2212166 - BENJAMIN RENE CALLEJAS BEDREGAL
Externo à Instituição - HAROLD IVAN ANGULO BUSTOS - UERN
Externa à Instituição - MARÍLIA PASCOAL CURADO - UC