This dissertation is centered around the monitoring and control platform of the company
Skyline Communications, the DataMiner. This platform has a specific module called
SRM (Service and Resource Management). One of SRM’s many features is the capacity
to make an advance reservation (booking) of resources of the client’s network. When a
booking is created, there is a time interval/delay between the moment that a booking
is requested and the moment that all necessary configurations for this booking actually
start to be made at the Resource level. This delay is called SyncTime.
The SyncTime is affected by the dynamics of the network (e.g, a sudden increase in
the number of bookings made, at a given time). In order to guarantee the maximum
possible quality of service to the client and ensure that the network dynamics will have
minimal impact in the real-time delivery of the desired content, the SRM module must
be able to estimate if a booking can be done in an acceptable SyncTime value. Given
this problem, the main goal of this dissertation is to develop a machine learning based
estimation/classification module that is capable of, based on the temporal state of the
SRM module, make a prediction or classification of the SyncTime.
Two approaches were considered: Classify the SyncTime based on classes or estimate
the value of it. In order to test both approaches, we implemented several traditional
machine learning methods as well as, several neural networks. Both approaches were
tested using a dataset collected from a DataMiner cluster composed of three DataMiner
agents using software developed in this dissertation. In order to collect the dataset, we
considered several setups that captured the cluster in different network conditions.
By comparing both approaches, the results suggested that classifying the predicted
SyncTime using a classification model and classifying the predicted SyncTime of a estimation
model are both equally good options. Furthermore, based on the results of all
implementations, a prototype application was also developed. This application was fully
developed in Python and it uses a Multilayer Perceptron in order to do the classification
of the SyncTime of a booking, based on several inputs given by the user.Esta dissertação centra-se na plataforma de monitorização e controlo da empresa
Skyline Communications, o DataMiner. Esta plataforma possui um módulo específico denominado
de SRM (Service and Resource Management). Uma das características do SRM é a
capacidade de fazer uma reserva antecipada (booking) dos recursos da rede de um cliente.
Quando uma reserva é criada, existe um intervalo de tempo/atraso entre o momento em
que uma reserva é solicitada e o momento em que todas as configurações necessárias para
a mesma realmente começam a ser feitas ao nível de Recurso do DataMiner. Este atraso é
chamado de SyncTime.
O SyncTime é afetado pela dinâmica da rede (por exemplo, um aumento repentino
no número de reservas feitas num determinado momento). De forma a assegurar a máxima
qualidade de serviço possível ao cliente e garantir que a dinâmica da rede tenha o
mínimo impacto na entrega em tempo real do conteúdo desejado, o módulo SRM deve
ser capaz de estimar se uma reserva pode ser feita com um valor de SyncTime aceitável.
Diante deste problema, o principal objetivo desta dissertação é desenvolver um módulo
de regressão/classificação baseado em aprendizagem automática (machine learning) que
seja capaz de fazer uma previsão do valor do SyncTime ou classificação do mesmo, com
base no estado temporal do módulo SRM.
Duas abordagens foram consideradas: Classificar o SyncTime com base em classes ou
estimar o seu valor. Para testar as mesmas, implementou-se vários métodos tradicionais de
machine learning, bem como várias redes neuronais. Ambas as abordagens foram testadas
utilizando um conjunto de dados recolhido de um cluster composto por três agentes
DataMiner usando software desenvolvido nesta dissertação. Para a recolha dos dados,
considerou-se várias configurações que capturam o cluster em diferentes condições.
Ao comparar ambas as abordagens, os resultados sugerem que classificar o SyncTime
usando um modelo de classificação e classificar o valor do SyncTime previsto por um
modelo de regressão são ambas boas opções. Com base nos resultados obtidos, foi criada
ainda uma aplicação protótipo. Esta foi totalmente desenvolvida em Python e utiliza um
Multilayer Perceptron para realizar a classificação do SyncTime de uma reserva, a partir
dos dados introduzidos pelo utilizador
