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Predição do uso de tráfego de rede por machine learning
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-23) Barbosa, Gabriel Souto Lozano; Cavalcanti, Anderson Luiz de Oliveira; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4762786T0; Pedrosa, Diogo Pinheiro Fernandes; Lima Filho, Francisco Sales de; Alves, William Soares
O trabalho propõe, por meio do uso de aprendizado de máquina, utilizar a técnica de regressão linear desenvolvida na linguagem Python, para prever o consumo de rede dos clientes de provedores de internet e estimar quanto tempo a infraestrutura do provedor será capaz de suportar o tráfego atual. Para isso, foram utilizados dados obtidos pela empresa MW Soluções, especializada em serviços de monitoramento para operadoras de redes. Os dados analisados referem-se à quantidade de sessões PPPoE (Point-to-Point Protocol over Ethernet) conectadas e ao tráfego de rede transmitido pelo protocolo BGP (Border Gateway Protocol). Os resultados obtidos indicaram que a solução baseada em regressão linear é viável e aplicável, ainda que apresente limitações e dependa de ajustes específicos para cada provedor.