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dc.contributor.advisorMassingue, Venâncio Simão-
dc.contributor.advisorMacome, Esselina-
dc.contributor.advisorSaugene, Zeferino-
dc.contributor.authorCossa, Sérgio Luís-
dc.date.accessioned2021-08-23T21:38:42Z-
dc.date.issued2015-02-24-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.uem.mz/handle/258/222-
dc.description.abstractA latência caracteriza-se pela não estacionaridade e, sobretudo, por exibir movimentos de baixa e elevada latência, o que dificulta a sua análise e previsão, com base em consultas imediatas como tem sido habitual, através do comando ping. Tendo em conta que o conhecimento da latência média e a sua previsão, se reveste de grande importância para a gestão estratégica do sector das TIC, exige deste modo um estudo apurado. A presente dissertação de Mestrado tem como objectivo analisar a qualidade da latência, prever a latência num período de 5 meses no cabo submarino internacional fibra óptica SEACOM, com recurso à teorias probabilísticas, tendo como base as latências médias observadas durante o período de pesquisa. As condições de conectividade e reversibilidade deste meio de transmissão foram identificadas a partir de uma amostra significativa referentes as latências médias colectadas num período de 10 meses provenientes de duas fontes (Google e IP 217.113.83.254). Para a presente pesquisa, aplicaram-se as metodologias estatísticas que permitiram analisar empiricamente a estatística descritiva e as previsões, sobre o comportamento da latência na fibra óptica SEACOM, tendo se obtido resultados precisos que concluíram que a latência nas duas fontes não é constante. Quanto a previsibilidade, concluiu-se que a latência observada na fonte Google não é estatisticamente igual a estabelecida pelos padrões internacionais, a latência observada da fonte Internet Protocol-IP foi considerada a única que estatisticamente está dentro dos padrões internacionais estabelecidos. Quanto a estimação dos modelos das previsões, concluiu-se que os que melhor se ajustam aos dados foram o Alisamento Exponencial Simples para as duas fontes IP e Google, tendo se constatado também que o modelo Alisamento Exponencial com Tendência também se ajustava para a série IP.en_US
dc.language.isoporen_US
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlaneen_US
dc.subjectFibra ópticaen_US
dc.subjectLatênciaen_US
dc.subjectTecnologias de Informação e Comunicaçãoen_US
dc.subjectSistemas de informaçãoen_US
dc.titleAnálise e previsão da latência no cabo submarino internacional fibra óptica SEACOMen_US
dc.typethesisen_US
dc.description.embargo2021-08-22-
dc.embargo.termsopenAcessen_US
dc.description.resumoLatency is characterized by non-stationarity and, above all, by exhibiting movements of low and high latency, which makes it difficult to analyze and forecast, based on consultations as usual, using the ping command. Bearing in mind that the knowledge of the average latency and its prediction, is of great importance for the strategic management of the ICT sector, therefore requires an accurate study. This Master's dissertation aims to analyze the quality of latency, predict latency over a period of 5 months on international fiber optic submarine cable SEACOM, using probabilistic theories, based on average latencies observed during the research period. The conditions of connectivity and reversibility of this means of transmission were identified from a significant sample regarding the average latencies collected over a 10-month period from two sources (Google and IP 217.113.83.254). For the present research, the statistical methodologies that allowed to analyze empirically, descriptive statistics and predictions, on the behavior of latency in fiber optics, and accurate results were obtained that concluded that latency in two sources is not constant. As for predictability, it was concluded that the latency observed Google source is not statistically equal to that established by international standards, the observed latency of the Internet Protocol-IP source was considered the only one that statistically is within the established international standards. Regarding the estimation of the forecast models, it was concluded that those that best fit the data were the Simple Exponential Smoothing for the two sources IP and Google, having been also found that the Exponential Straightening with Trend model is also fit for the IP series.en_US
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