Submitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2015-02-13T14:08:11Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_GreenMarkovAbordageml.pdf: 1014480 bytes, checksum: 78962cf42379d2207770c49f4976e8ef (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2015-02-19T12:02:56Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_GreenMarkovAbordageml.pdf: 1014480 bytes, checksum: 78962cf42379d2207770c49f4976e8ef (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-19T12:02:56Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22974 bytes, checksum: 99c771d9f0b9c46790009b9874d49253 (MD5) Dissertacao_GreenMarkovAbordageml.pdf: 1014480 bytes, checksum: 78962cf42379d2207770c49f4976e8ef (MD5) Previous issue date: 2014 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O uso da comunicação de voz e dados através de dispositivos móveis vem aumentando significativamente nos últimos anos. Tal expansão traz algumas dificuldades inerentes, tais como: ampliação constante de capacidade das redes e eficiência energética. Neste contexto, vem se consolidando o conceito de Green networks, que se concentra no esforço para economia de energia e redução de CO2. Neste sentido, este trabalho propõe validar um modelo de uma política baseado em processo markoviano de decisão, visando a otimizar o consumo de energia, QoS e QoE, na alocação de usuários em redes macrocell e femtocell. Para isso o modelo foi inserido no simulador NS-2, aliando a solução analítica markoviana à flexibilidade característica da simulação discreta. A partir dos resultados apresentados na simulação, a política obteve uma economia significativa no consumo energético, melhorando a eficiência energética em até 4%, além de melhorar a qualidade de serviço em relação às redes macrocell e femtocell, demonstrando-se eficaz, de modo a alterar diretamente as métricas de QoS e de QoE. / The use of voice and data communication via mobile devices has increased significantly in recent years. This expansion brings some difficulties such as: continuous expansion of network capacity and energy efficiency. In this context, has been consolidating the concept of Green Networks, which focuses on the effort to energy saving and CO2 reduction. Thus, this paper proposes validate a model of a policy based on Markov decision process to optimize energy consumption, QoS and QoE, in the allocation of macrocell and femtocell users in networks. For this the model was inserted into the network simulator NS-2, combining the Markov analytical solution to the characteristic flexibility of discrete simulation. From the results presented in the simulation, the policy obtained significant savings in energy consumption, improving energy efficiency by up to 4%, and improve the quality of service in relation to the macrocell and femtocell networks, demonstrating effective in order to directly change the metrics of QoS and QoE.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-02-16T18:40:42Z No. of bitstreams: 2 Vitor Chaves de Oliveira.pdf: 3871136 bytes, checksum: ecb40f1164646a21127f6de607806793 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-02-22T13:39:12Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Vitor Chaves de Oliveira.pdf: 3871136 bytes, checksum: ecb40f1164646a21127f6de607806793 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-22T13:39:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Vitor Chaves de Oliveira.pdf: 3871136 bytes, checksum: ecb40f1164646a21127f6de607806793 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-11 / In the current IP video scenario, the lack of mechanisms that record two technical parameters that influence the commercial chain that sustains this ecosystem related to the Internet, are: availability and audience. And the expressive growth of this type of transmission, continually rivals it with TV. Thus, with the objective of measuring this new medium of audiovisual offer, this work has developed methodologies to acquire such information at this consumer's point and to compare the viability of transitioning from traditional TV to IP Stream. And, this was accomplished through a technical-mathematical comparison and by the construction of two softwares each with a purpose, with their respective requirements analysis, as well as the method of how to interpret the results and infer how these parameters are related. One was programmed to verify the availability of any IP connections through an application that can be used on any browser platform. And the other, implemented as an extension to one of the most used browsers, Google Chrome, to capture the audience of Internet videos on the leading supplier of videos exists today, Google's YouTube. In this work, the abstractions of considerations around the Quality of Service (QoS) concept, is proposed to be interpreted as a measure of Quality of Experience (QoE) assimilated from the quantities of times and interactions with a video. This justification is founded on the concept that quality translates into a particular subjectivity for each user and their individual expectations, so a measure of time is shown to be an effective valuation. Such effectiveness is justified by a principle consolidated within TV broadcast for decades, audience measurement. That is, building something analogous to the People's meter, similar to the Television Rating Points, TRP, running to capture information that brings assertiveness to all stakeholders in this new delivery method. In this way, we can measure the reliability of the content for the Customer, the Content Producer, the Advertiser, the Platform holder, the Content Delivery Network owner (CDN) and the Internet Service Provider (ISP)). / No atual cenário de vídeo IP se destaca a falta de mecanismos que registrem dois parâmetros técnicos que influenciam a cadeia comercial que sustenta todo este ecossistema relativo à Internet, são eles: disponibilidade e audiência. E o expressivo crescimento deste tipo de transmissão, rivaliza-a continuamente com a TV. Sendo assim, e com o objetivo de metrificar esse novo meio de oferecimento de audiovisual, este trabalho desenvolveu metodologias para adquirir tais informações nesta ponta do consumidor e para comparar a viabilidade da transição de broadcast tradicional de TV por Stream IP. E, isto foi realizado através de um comparativo técnicomatemático e da construção de dois softwares cada qual com uma finalidade, com suas respectivas análises de requisitos, bem como o método de como interpretar os resultados e inferir como estes parâmetros se relacionam. Um foi concebido para aferir a disponibilidade de quaisquer conexões IP sendo uma aplicação passível de ser utilizada em diversas plataformas de navegadores, denominados Browsers. E, o outro, implementado como extensão para um dos Browsers mais utilizados, o Google Chrome, para capturar a audiência de vídeos da Internet no maior fornecedor de vídeos existente hoje, o YouTube do Google. Neste trabalho, a extração de considerações ao redor da Qualidade de Serviço, QoS, é proposta a ser interpretada como medida da Qualidade da Experiência, QoE a partir dos diversos tempos e interações totais de um vídeo. Para tanto, dado que o conceito de qualidade se traduz em uma subjetividade particular de cada usuário e suas expectativas individuais, a medida do tempo se mostra como uma eficaz valoração. Tal eficácia é justificada através do princípio da consolidada medida de audiência da difusão de TV há décadas. Isto é, a construção de algo análogo ao ‘People’s meter’ similarmente ao ‘Television Rating Points’, TRP, executando a captura de informações que tragam assertividade para todas as partes interessadas neste novo método de entrega. Propiciando, desse modo, a aferição com este mesmo nível confiabilidade para o usuário, o produtor de conteúdo, o anunciante, o detentor da plataforma, o proprietário da rede de entrega de conteúdo (CDN) e o provedor de acesso à internet (ISP).