Monitoramento e modelagem em redes como base à alocação de recursos e qualidade de experiência do usuário

Resumo

Com a crescente dependência dos cidadãos aos recursos providos pela internet, a infraestrutura da rede torna-se cada vez mais crítica. Nesse contexto, é fundamental compreender o impacto das métricas da rede na qualidade da experiência (QoE) percebida pelos usuários. Entretanto, tal entendimento é ainda muito limitado pelos vários desafios existentes que vão desde a coleta e tratamento de informação, até a criação de modelos matemáticos que possam expressar com acurácia a qualidade percebida pelos usuários. Neste projeto, iremos trabalhar com dados reais colhidos de provedores de serviços (ISPs) para fazer análise, modelagem e recomendação de decisões para provisionamento de recursos na rede. Para tal, contamos com uma infraestrutura de medição de dados criada a partir da startup TGR (nossa parceira neste projeto) em cooperação com a NET. Vislumbramos com este projeto expandir um laboratório de medições na UFRJ para a realização de pesquisas com aplicabilidade para milhares de usuários de banda larga através da cooperação TGR-COPPE-NET. Nossa primeira contribuição almejada consiste no estudo e implementação de políticas eficientes para monitoramentode QoS e QoE, ampliando as medições ora em curso no projeto TGR-NET-COPPE. Como segunda contribuição, pretendemos criar modelos probabilísticos a partir dos dados colhidos. Tais modelos visam, por exemplo, a geração de dados sintéticos. Como terceira contribuição, iremos criar um framework que permita predizer a QoE percebida pelos usuários, a partir dos dados colhidos, tanto da rede de acesso como na rede do usuário final. Finalmente, como quarta contribuição iremos parametrizar modelos analíticos e simulações de ambientes propostos para a internet do futuro, como redes de cache, usando os dados colhidos e seus respectivos modelos. Desta forma, este projeto abrange todas as etapas do método científico, desde a coleta de dados até a criação de modelos e a validação e refinamento dos mesmos. É nosso objetivo final transferir a tecnologia desenvolvida para a startup TGR. (AU)