A Lightweight Interface to Predict Communication Delays Using Time Series

Efficient and robust adaptive consensus services based on oracles

“…As such, different adaptive failure detectors have been proposed [3,16]. Nunes and Jansch-Pôrto [14,15,16] compare different ways for predicting the round trip delays of messages on a wide area network. When combined with appropriate safety margins, these predictors can be used to implement efficient adaptive pull-style failure detection oracles [16].…”

“…More precisely, we presented a robust design for slowness oracles, in the sense that they allow adaptation to occur without requiring any difficult deployment decisions to be taken. Moreover, we showed how to match failure detection and slowness oracles in a more complete consensus architecture, in which both oracles follow a predictorbased approach [14,15,16].…”

Detecção de Intrusões baseada em Séries Temporais

“…Uma série temporal é um modelo matemático para representar amostragens periódicas que apresentam dependência entre as amostras [Bowerman e O´Connel 1993]. Esta abordagem já foi explorada na Computação na predição de desempenho [Schulz, Hochberger e Tavangaria 2001] e na análise de atrasos de rede [Nunes e Jansch-Pôrto 2003].…”

“…Atualmente o sistema de avaliação do IAS, em fase de desenvolvimento ainda, realiza a análise baseada em redes neurais. Entretanto, pode-se fazer uso de séries temporais para a detecção de intrusões, como visto por [Nunes e Jansch-Pôrto 2003] no contexto predição de tempos de comunicação. Com este objetivo, desenvolveu-se o programa DIBSeT (Detector de Intrusões Baseado em Séries Temporais) [Lunardi 2008].…”