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Nuevas técnicas para optimizar el tráfico de red utilizando Big Data.

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Nuevas técnicas para optimizar el tráfico de red utilizando Big Data.

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dc.contributor.advisor Lloret Mauri, Jaime es_ES
dc.contributor.author Liébana Carrascosa, Álvaro Daniel es_ES
dc.date.accessioned 2020-12-22T17:05:27Z
dc.date.available 2020-12-22T17:05:27Z
dc.date.created 2020-12-10 es_ES
dc.date.issued 2020-12-22 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/157712
dc.description.abstract [ES] Con el auge del Big Data, el enfoque hacia el análisis del tráfico de red NTMA supone un gran reto. Cuando se trabaja con redes, es bastante común el uso de software especializado para analizar el tráfico que se genera en internet, el cual nos permite, ente otros, el diagnostico de problemas de red, análisis de protocolos y extracción de información de las tramas donde viajan los datos. Sin embargo, hay información que no se puede ver directamente desde los campos de la trama como por ejemplo la calidad de un video de internet que está reproduciendo un usuario. En este trabajo, obtendremos una forma para identificar y clasificar esta información. es_ES
dc.description.abstract [EN] With the rise of big data, the approach to network traffic analysis NTMA poses a great challenge. When you work with networks, it's fairly common the use of software specialized in analysing the traffic that the internet generates, which allows us, among other things, the diagnosis of network problems, analysis of protocols and extraction of information from the data frames. But nevertheless, there's information that you can't see directly from the fields of the data frame like for example the quality of a video that a user is playing. In this research paper, we will obtain a way of identifying and clasifying this information. en_EN
dc.format.extent 37 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Tags en español: Big Data es_ES
dc.subject NTMA es_ES
dc.subject Optimización es_ES
dc.subject Tráfico de red es_ES
dc.subject Parámetros no caracterizados. es_ES
dc.subject Tags en inglés: Big Data en_EN
dc.subject Optimization en_EN
dc.subject Network traffic en_EN
dc.subject Uncharacterized parameters. en_EN
dc.subject.classification INGENIERIA TELEMATICA es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Tecnologías, Sistemas y Redes de Comunicaciones-Màster Universitari en Tecnologies, Sistemes i Xarxes de Comunicacions es_ES
dc.title Nuevas técnicas para optimizar el tráfico de red utilizando Big Data. es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Liébana Carrascosa, ÁD. (2020). Nuevas técnicas para optimizar el tráfico de red utilizando Big Data. Universitat Politècnia de València. http://hdl.handle.net/10251/157712 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\134550 es_ES


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