Predicción del consumo del ancho de banda de las aplicaciones web en la nube nativa basada en machine learning
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2021-04-09
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Altmetric
Descripción
En esta investigación, se realiza un estudio comparativo de tres algoritmos de redes neuronales, que permiten modelar una red neuronal multicapa, con un mínimo de tres capas ; seleccionando uno, cuyo objetivo es aprender a predecir la medición del tráfico de red, el cual está conectado a la nube para validar el comportamiento del parámetro de red del “consumo de ancho de banda”, para optimizar en el tiempo los recursos de red y asegurar el mejoramiento de la calidad del servicio de las aplicaciones web para pequeñas y medianas empresas. En los últimos años las redes neuronales artificiales se han utilizado para el análisis predictivo, lo cual esboza (Piedra et Al., 2008), “Es así, que algunos modelos de RNA Redes Neuronales Artificiales son utilizados para determinar proyecciones a partir de una fuente de datos; esta característica puede ser aprovechada para realizar predicciones, por ejemplo, para determinar ancho de banda disponible”. Tener una visión general del tráfico que fluye a través de la red permite generar una planificación de la capacidad de la red cuando se administran recursos limitados como en el caso de pequeñas y medianas empresas, así mismo (Piedra et Al., 2008) justifican la necesidad de predecir el tráfico de red, “se requiere un sistema de predicción de tráfico para propósitos de planeación y dimensionamiento, esto permitirá pronosticar las demandas de tráfico según períodos de tiempo anteriores”.
Resumen
In this research, a comparative study of three neural network algorithms, which allow modeling a multilayer neural network, with a minimum of three layers ; selecting one, whose objective is to learn to predict the measurement of network traffic, which is connected to the cloud to validate the behavior of the network parameter of "bandwidth consumption", to optimize in time the network resources and ensure the improvement of the quality of service of web applications for small and medium enterprises. In recent years artificial neural networks have been used for predictive analysis, which outlines (Piedra et al., 2008), "Thus, some ANN models Artificial Neural Networks are used to determine projections from a data source; this feature can be exploited to make predictions, for example, to determine available bandwidth". Having an overview of the traffic flowing through the network allows to generate a network capacity planning when managing limited resources as in the case of small and medium enterprises, likewise (Piedra et al., 2008) justify the need to predict network traffic, "a traffic prediction system is required for planning and sizing purposes, this will allow to forecast traffic demands according to previous time periods".
Palabras clave
Redes neuronales, Nube nativa, Tráfico de red, Análisis predictivo