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dc.contributor.CRUESPUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASpt_BR
dc.descriptionOrientadores: Leonardo de Souza Mendes, Mario Lemes Proença Juniorpt_BR
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.format.extent143 p. : il.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.typeTESEpt_BR
dc.titleComputação autonômica aplicada ao diagnóstico e solução de anomalias de redes de computadorespt_BR
dc.title.alternativeAutonomic computing applied to the diagnosis and solution of network anomaliespt_BR
dc.contributor.authorAmaral, Alexandre de Aguiar, 1986-pt_BR
dc.contributor.advisorMendes, Leonardo de Souza, 1961-pt_BR
dc.contributor.coadvisorProença Junior, Mario Lemespt_BR
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computaçãopt_BR
dc.contributor.nameofprogramPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.subjectRedes de computadores - Gerênciapt_BR
dc.subjectAnomaliaspt_BR
dc.subjectRedes de computadores - Sistemas de segurançapt_BR
dc.subject.otherlanguageComputer networks - Managementen
dc.subject.otherlanguageAnomaliesen
dc.subject.otherlanguageComputer networks - Security systemsen
dc.description.abstractResumo: A tarefa de gerenciamento de redes tem se tornado cada vez mais desafiadora. Dentre esses desafios está o problema de diagnosticar e solucionar as anomalias. As soluções atuais não têm sido suficiente para atender os requisitos demandados para a aplicação em ambientes de rede de grande escala. Os principais motivos decorrem da falta de autonomicidade e escalabilidade. Nesta tese, os conceitos da computação autonômica e distribuída são explorados para diagnosticar e solucionar anomalias de rede em tempo real. A proposta é constituída de entidades autonômicas hierarquicamente distribuídas, responsáveis por detectar e reparar as anomalias nas suas regiões de domínio com a mínima intervenção humana. Isto permite a escalabilidade, viabilizando a implantação do sistema em redes de grande escala. A autonomicidade das entidades autonômicas reduz intervenções manuais e a probabilidade de erros na análise e tomada de decisão, fazendo com que a complexidade percebida pela gerência no processo de detecção de anomalias seja reduzida. Experimentos foram realizados em duas diferentes redes: Universidade Tecnológica Federal do Paraná ¿ Campus Toledo e no Instituto Federal de Santa Catarina ¿ Campus GW. Os resultados demonstraram a eficácia e autonomicidade da solução para detectar e tratar diferentes anomalias em tempo real, com a mínima intervenção humanapt
dc.description.abstractAbstract: The challenges inherent to network administration increase daily. Among these challenges, there is the problem of diagnosing and repairing network anomalies. Current solutions have not been enough to meet the requirements of large scale networks. The main reasons stem from the lack of autonomicity and scalability. In this thesis, autonomic and distributed computing concepts are exploited presenting a solution to diagnose and treat network anomalies in real time. In this pro-posal, autonomic entities are hierarchically distributed, being responsible for detecting and repair-ing the anomalies in their domain, with minimal human intervention. This provides scalability, enabling the system to be deployed in large scale networks. The autonomic entities autonomicity reduces the manual intervention and the likelihood of errors in the analysis and decision process, minimizing the complexity perceived by the network management in the anomaly detection pro-cedure. Experiments were performed at two different networks: Federal University of Technolo-gy Paraná (UTFPR) - Toledo Campus and at the Federal Institute of Science and Technology Santa of Catarina - GW Campus. The results demonstrated the efficacy of the solution and its autonomicity to detect and repair various anomalies in real time, with minimal human interven-tionen
dc.publisher[s.n.]pt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.citationAMARAL, Alexandre de Aguiar. Computação autonômica aplicada ao diagnóstico e solução de anomalias de redes de computadores. 2015. 143 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/260951>. Acesso em: 26 ago. 2018.pt_BR
dc.description.degreelevelDoutoradopt_BR
dc.description.degreedisciplineTelecomunicações e Telemáticapt_BR
dc.description.degreenameDoutor em Engenharia Elétricapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameJúnior, Sylvio Barbonpt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameJúnior, Elieser Botelho Manhaspt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameMagalhães, Mauricio Ferreirapt_BR
dc.contributor.committeepersonalnameCardieri, Paulopt_BR
dc.date.available2018-08-27T01:36:35Z-
dc.date.accessioned2018-08-27T01:36:35Z-
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2018-08-27T01:36:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Amaral_AlexandredeAguiar_D.pdf: 3847801 bytes, checksum: 71773e4b12743836bc5dc38e572c1c63 (MD5) Previous issue date: 2015en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260951-
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