Abertura

• Leobino Sampaio (UFBA)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon Abertura do evento e um visão geral das atividades do CT-Mon 2021

Monitoramento do Posicionamento de Funções Virtualizadas usando Infraestrutura Nativa de Nuvem para Redes 5G

• Christiano Both (UNISINOS)
• Kleber Cardoso (UGF)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon Este projeto realiza estudos conceituais e análises experimentais referentes à participação de dispositivos diversos em processos de sensoriamento inteligente. Para isso, além de mera coleta de dados, a ideia é verificar como dispositivos, inclusive aqueles com restrição de hardware e conectividade intermitente, poem participar do treinamento de redes neurais profundas. As sim, este projeto propõe duas direções: monitoramento e transferência de dados inteligente, no qual os dispositivos selecionam as fontes de dados, aplicam métodos de compressão e interagem com 0 servidor em nuvem; e aquisição de inteligência com aprendizado federado, onde os nós participam do treinamento distribuído como forma de manutenção de privacidade dos dados coletados.

Contribuições sobre a Comunicação de Dados em Sistemas de Instrumentação na Internet das Coisas

• Felipe Henriques (CEFET-RJ)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon Este projeto tem como objetivo investigar questões práticas de implementação sobre a aquisição, 0 processamento e a comunicação (transmissão e recepção) de dados de sensores, em um sistema de instrumentação no contexto da Internet das Coisas (loT). Nesse sentido, utilizaremos um cenário composto por sensores, microcontrolador e rádio, conectados na plataforma de IoT ThingSpeak, e avaliaremos métodos de compressão e agregação de dados, além do compromisso entre processamento (local ou na nuvem) e latência na comunicação das informações.

Sensoriamento Inteligente nas Bordas Computacionais por Dispositivos Móveis

• Miguel Campista (UFRJ)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon Este projeto realiza estudos conceituais e análises experimentais referentes à participação de dispositivos diversos em processos de sensoriamento inteligente. Para isso, além de mera coleta de dados, a ideia é verificar como dispositivos, inclusive aqueles com restrição de hardware e conectividade intermitente, podem participar do treinamento de redes neurais profundas. Assim, este projeto propõe duas direções: monitoramento e transferência de dados inteligente, no qual os dispositivos selecionam as fontes de dados, aplicam métodos de compressão e interagem com o servidor em nuvem; e aquisição de inteligência com aprendizado federado, onde os nós participam do treinamento distribuído como forma de manutenção de privacidade dos dados coletados.

VINEVI: Uma arquitetura inteligente de monitoramento de computação e rede

• Flavio Silva (UFU)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon Além da infrastrutura física de computação, armazenamento e de redes, cada vez mais é necessário o monitoramento da infraestrutura virtualizada presente na nuvem e na névoa. Esta proposta apresenta a plataforma VIrtualized NEtwork VIsion architecture (VINEVI) para monitoramento inteligente de aplicações e da infraestrutura física e virtualizadas. O VINEVI combina componentes de mercado com O Packet Vision, um técnica baseada em CNN que permite classificar o tráfego utilizando técnicas de visão computacional. O VINEVI permite obter uma série de informações, ampliando as capacidades de monitora mento no âmbito das aplicações da rede RNP. Através de uma abordagem experimental, o VINEVI será implantado e testado. Os diversos dados produzidos pelo VINEVI poderão ser consumidos pelo MicroMon, ampliando ainda mais OS resultados desta proposta.

Identificação de Perfil de Tráfego usando Dados de Rede Anonimizados

• Rafael Gomes (UECE)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon Identificação de Perfil de Tráfego usando Dados de Rede Anonimizados

Correlacionando Dados de Monitoramento de Desempenho e PLN de Descrições Subjetivas de Usuários para Identificação e Classificação de Problemas de Redes

• Antônio Rocha (UFF)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon O objetivo desse projeto é realizar uma prospecção de soluções que utilizem algoritmos de NLP para classificar descrições subjetivas dos problemas de redes de banda larga e correlacionar com medições de desempenho a partir de dados de monitoramento da rede. Para isso, serão investigados e avaliados diferentes algoritmos e técnicas, aplicando a dados reais de um grande provedor de acesso de banda larga no Brasil. Os dados dessaa operadora, já em mãos da equipe de pesquisa, consistem de (i) descrições subjetivas de problemas dos clientes registrados no call center; e, (ii) medições de desempenho da infraestrutura da rede da operadora. Embora o estudo de caso seja aplicado a dados de banda larga, pretendemos também avaliar se a solução pode ser generalizada para outros casos, por exemplo, na estrutura do sistema RNP.

Prospecção Tecnológica

• Alex Borges (UFJF)

Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon Plenária sobre o conteúdo do relatório de Visão de Futuro do CT-Mon de 2021

Sessão Plenária do CT-Mon Room: https://conferenciaweb.rnp.br/webconf/ct-mon