Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/1822/77568

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dc.contributor.advisorCarvalho, Paulopor
dc.contributor.advisorLima, Solangepor
dc.contributor.authorMartins, Gabriela Sápor
dc.date.accessioned2022-05-10T10:01:42Z-
dc.date.available2022-05-10T10:01:42Z-
dc.date.issued2021-
dc.date.submitted2021-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1822/77568-
dc.descriptionDissertação de mestrado integrado em Engenharia Informáticapor
dc.description.abstractNo contexto atual, o contínuo desenvolvimento tecnológico permite um acesso fácil e rápido a variadíssimos serviços e plataformas, por meio de dispositivos móveis. Por este motivo, o volume e diversidade de tráfego tem crescido de forma exponencial também. O conhecimento do tráfego que circula nas redes atuais torna-se indispensável, seja para ajudar a melhorar a gestão e configuração dos elementos e serviços de rede, seja para os utilizadores terem a oportunidade de gerir melhor os recursos na utilização dos seus dispositivos móveis e aplicações. Assim, este trabalho pretende aprofundar o estudo das características do tráfego gerado por dispositivos móveis, no acesso a determinadas plataformas/serviços. Também se espera incluir uma componente de Machine Learning para previsão da experiência do utilizador. Além disso, pretende-se obter base de comparação entre as versões web e aplicacional de um mesmo serviço.por
dc.description.abstractIn the current context, continuous technological development allows easy and fast access to a wide range of services and platforms, through mobile devices. For this reason, the volume and diversity of traffic have grown exponentially as well. Knowledge of the traffic circulating in current networks is essential, either to help improving the management and configuration of the network elements and services, or for users to have the opportunity to better manage resources when using their mobile devices and applications. Thus, this work intends to deepen the study of the characteristics of the traffic generated by mobile devices when accessing certain platforms/services. It is also expected to include a Machine Learning component to predict the user experience. In addition, it is intended to obtain a basis for comparison between the web and application versions of the same service.por
dc.language.isoporpor
dc.rightsopenAccesspor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/por
dc.subjectRedes de computadorespor
dc.subjectAnálise de tráfegopor
dc.subjectMachine mearningpor
dc.subjectComputer networkspor
dc.subjectTraffic analysispor
dc.titleCaracterização de tráfego de serviços de streaming em dispositivos móveispor
dc.typemasterThesiseng
dc.identifier.tid202959716por
thesis.degree.grantorUniversidade do Minhopor
sdum.degree.grade18 valorespor
sdum.uoeiEscola de Engenhariapor
dc.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informáticapor
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado

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