| Processo: | 19/04914-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico |
| Data de Início da vigência: | 01 de junho de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 30 de novembro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Acordo de Cooperação: | MCTI/MC |
| Pesquisador responsável: | Nelson Luis Saldanha da Fonseca |
| Beneficiário: | Carlos Felipe Estrada Solano |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 15/24494-8 - Comunicação e processamento de big data em nuvens e névoas computacionais, AP.TEM |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Redes de computadores Centro de processamento de dados Big data Redes definidas por software |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizagem de Maquina | Datacenter | roteamento multicaminho | Sdn | Redes de computadores |
Resumo As Redes dos Data Centers (DCN) representam a infra-estrutura essencial para executar o processamento de big data em nuvens. No entanto, o mecanismo de roteamento multipath mais prevalente nas DCNs, ou seja, ECMP (Equal Cost Multi-Path), pode degradar o desempenho do processamento de big data usando baixa capacidade de rede devido às características de tráfego dos fluxos de big data (ou seja, ratos x elefantes). Este plano de trabalho visa desenvolver um mecanismo de roteamento multipath baseado em Redes Definidas por Software (SDN) e Aprendizagem de Maquina (ML) para melhorar o encaminhamento de fluxos de big data em DCNs. | |
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