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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/20001| Título: | Rede neural artificial para detecção de falhas em redes locais |
| Autor(es): | Silva, Flavio Couto da |
| Orientador(es): | Rech Filho, Armando |
| Palavras-chave: | Redes neurais (Computação) Redes locais de computadores Redes de computadores - Gerência Neural networks (Computer science) Local area networks (Computer networks) Computer networks - Management |
| Data do documento: | 12-Ago-2011 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | SILVA, Flavio Couto da. Rede neural artificial para detecção de falhas em redes locais. 2011. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2011. |
| Resumo: | O crescimento das redes de computadores causado pela evolução dos dispositivos de hardware e soluções de software fez com que meios de comunicação como e-mail, chat room, telefonia IP, entre outros sejam indispensáveis por permitir uma maior troca de informações entre todos. Com isso as empresas começaram a prover uma série de serviços, produtos e recursos tanto para os seus processos internos quanto externos e por conseqüência surge a necessidade de uma gerência de rede eficaz a ponto de manter toda uma infra estrutura disponível e com um alto nível de qualidade para quem os acessa. Uma série de pesquisas surge para que o gerenciamento seja cada vez mais eficaz ao detectar falhas nos equipamentos que compõem uma estrutura de rede. Um sistema eficaz e bem parametrizado é capaz prever e solucionar um problema e apresentar relatórios de erros para quem faz a gestão da rede. Desta forma este trabalho apresenta um estudo de caso para viabilizar a implantação de uma RNA - rede neural artificial com a finalidade de apontar erros previamente e o impacto de tal adoção em um ambiente corporativo. |
| Abstract: | The growth of computer networks caused by the evolution of hardware devices and software solutions has made media such as email, chat room, IP telephony, and others essential for allowing a greater exchange of information among all. So companies began to provide a range of services, products and resources for both internal and external processes and consequently the need for an effective network management arises to keep a whole infrastructure available and with a high level of quality for those who access them. A series of research comes to power management is becoming more effective in detecting faults in equipment comprising a network structure. An effective and well parameterized system is able to predict and solve a problem and submit bug reports to who makes the network management. Therefore, this paper presents a case study to enable the implementation of an ANN - artificial neural network with the aim of identifying errors before and presents the impact of such adoption in an enterprise environment. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/20001 |
| Aparece nas coleções: | CT - Teleinformática e Redes de Computadores |
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