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# Informatique # Architecture des réseaux et de l'Internet # Intelligence artificielle # Vision par ordinateur et reconnaissance des formes # Apprentissage automatique

VINEVI : L'avenir de la technologie de surveillance

VINEVI simplifie la surveillance pour différents systèmes informatiques et applis.

Rodrigo Moreira, Hugo G. V. O. da Cunha, Larissa F. Rodrigues Moreira, Flávio de Oliveira Silva

― 8 min lire


VINEVI : Suivi Simplifié VINEVI : Suivi Simplifié avec VINEVI. Révolutionne ta gestion technologique
Table des matières

Surveiller différents types de systèmes informatiques et d'applications est super important pour s'assurer qu'ils fonctionnent bien. Mais voilà le truc : les méthodes existantes galèrent souvent à surveiller un mélange de vieilles et nouvelles technologies, surtout quand il s'agit de systèmes à bas coût ou du cloud. Pour régler ce souci, un nouveau système appelé VINEVI a été développé. Ce système promet de rendre le job de Surveillance beaucoup plus simple et détaillé. Pense à lui comme à un faucon qui garde un œil attentif sur différentes sortes de technologies, à la fois old school et dernier cri.

Qu'est-ce que VINEVI ?

VINEVI signifie VIrtualized NEtwork VIsion. Il est conçu pour surveiller tout, des serveurs traditionnels aux machines virtuelles, le tout en temps réel. Ce système place des capteurs intelligents à différents points du Réseau pour collecter des données sur l'utilisation des ressources. En reliant ces données avec des outils de surveillance bien connus, VINEVI peut donner une vue complète, rendant plus facile la gestion des ressources pour les équipes tech et la satisfaction des utilisateurs.

Comment fonctionne VINEVI ?

En gros, VINEVI collecte des infos sur le trafic réseau et la performance des différentes applications. Ça aide à identifier quelles applications sont utilisées le plus souvent et combien de données elles consomment. Le système VINEVI utilise des techniques d'Apprentissage automatique pour améliorer la précision de sa surveillance, s'assurant qu'il peut classer efficacement les différents types de trafic réseau.

Pourquoi la surveillance est-elle importante ?

Suivre comment les services et ressources internet sont utilisés est vital pour offrir une bonne expérience aux utilisateurs. Ça aide les organisations à respecter leurs Accords de Niveau de Service (SLA), qui sont des promesses sur la qualité du service fourni. Les services cloud ont particulièrement besoin d'être surveillés car ils gèrent de grandes quantités de données et nécessitent un accès constant aux ressources. Si quelque chose tourne mal, ça peut entraîner des temps d'arrêt-pas top pour personne !

Défis de la surveillance

Surveiller des systèmes complexes n'est pas facile. Les différentes technologies ne fonctionnent pas toujours bien ensemble, et les solutions existantes peinent souvent à couvrir aussi bien les infrastructures traditionnelles que modernes. Il y a aussi le souci de ne pas submerger les systèmes avec trop de données. Ça peut les ralentir ou même les faire planter. Donc, trouver une solution de surveillance qui peut tout faire sans trop de pression est essentiel.

Caractéristiques uniques de VINEVI

VINEVI se démarque de beaucoup d'autres systèmes de surveillance en ce qu'il peut fonctionner avec divers types d'infrastructures, qu'il s'agisse de serveurs à bas coût ou de services cloud haut de gamme. Voici quelques-unes de ses caractéristiques marquantes :

  1. Surveillance transparente : VINEVI peut garder un œil sur toutes les parties de la pile technologique-du matériel aux applications. Ça signifie qu'il peut fournir une supervision sur une gamme de différentes plateformes sans forcer.

  2. Classification des Trafics en temps réel : Grâce à ses capteurs intelligents, VINEVI peut classer le trafic réseau en temps réel. Ça aide à identifier les problèmes rapidement pour que les équipes tech puissent agir avant que les soucis ne s'aggravent.

  3. Compatibilité avec des outils populaires : VINEVI fonctionne bien avec des outils de surveillance établis comme Prometheus et Victoria Metrics, qui sont déjà largement utilisés dans le monde tech.

  4. Flexibilité : VINEVI est adaptable à différents environnements, ce qui signifie qu'il peut convenir aussi bien aux grandes entreprises qu'aux petites configurations à bas coût.

Comment est mis en œuvre VINEVI ?

Pour voir comment VINEVI fonctionne dans la pratique, il a été soumis à une série de tests dans différents environnements. Les expériences impliquaient une combinaison de serveurs robustes et de dispositifs Raspberry Pi 4 à bas coût, montrant que VINEVI peut être utilisé sur un large éventail d'infrastructures.

Configuration du banc d'essai expérimental

Le système VINEVI a été déployé sur un banc d'essai constitué de quatre serveurs différents, chacun jouant un rôle unique. Cela incluait un serveur de surveillance pour visualiser les données, un serveur expérimental pour effectuer des tests, un serveur orchestrateur pour gérer les machines virtuelles, et un serveur d'IA pour la classification du trafic.

  1. Serveur de surveillance : C'est là que toutes les visualisations des données se produisent. Pense à lui comme à une salle de contrôle où tu peux voir tout ce qui se passe dans le réseau.

  2. Serveur expérimental : C'est la bête de travail. Il fait tourner les applications que l'on surveille.

  3. Serveur orchestrateur : Ce serveur aide à gérer les machines virtuelles-comme le chef d'orchestre qui s'assure que tout est en harmonie.

  4. Serveur d'IA : Équipé de capacités intelligentes de surveillance du trafic, ce serveur utilise l'apprentissage automatique pour classer le trafic réseau en différentes catégories.

Surveillance intelligente du trafic

Une des fonctionnalités les plus cool de VINEVI est sa capacité à surveiller intelligemment le trafic réseau. Ça peut sembler compliqué, mais ça veut dire que le système peut dire quel genre de données se déplace dans le réseau à tout moment.

Pour y arriver, VINEVI utilise un type de technologie appelé Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN). Ces réseaux sont entraînés pour reconnaître différents types de trafic-comme le streaming de films, la navigation sur le web, ou les jeux en ligne. C’est comme apprendre à un ordi à reconnaître différentes saveurs de glace selon leur apparence et leur odeur !

Entraînement du classificateur de trafic

Les CNN utilisés dans VINEVI ont été entraînés sur un ensemble de données composé de plus de 9 000 images provenant de données réseau. Cet entraînement aide le système à classer précisément le trafic en sept catégories :

  • Bittorrent
  • Navigation
  • DNS
  • IoT
  • Protocol Remote Desktop (RDP)
  • Secure Shell (SSH)
  • Voix sur IP (VoIP)

Résultats et découvertes

Les expériences menées avec VINEVI ont donné des résultats fascinants :

  1. Précision de la prédiction du trafic : Différents modèles de CNN ont été évalués pour voir lequel classerait le trafic le plus précisément. Le modèle MobileNet a donné les meilleurs résultats, montrant qu'il pouvait prédire les types de trafic efficacement.

  2. Utilisation du CPU : La consommation CPU a été surveillée pour voir combien de pression les processus de surveillance du trafic mettaient sur les systèmes. Fait intéressant, le modèle ResNet s'est avéré moins exigeant sur les infrastructures à bas coût, ce qui en fait un excellent choix pour les petites configurations.

  3. Vitesse de prédiction : Les temps de prédiction variaient en fonction du type d'infrastructure. Sur les dispositifs à bas coût, ResNet était le plus rapide, tandis que le modèle SqueezeNet excellait en vitesse de prédiction sur les systèmes haut de gamme.

  4. Intégration avec des outils existants : VINEVI a pu combiner ses capacités de surveillance avec des outils établis, montrant ainsi sa flexibilité et son adaptabilité.

Conclusion

En résumé, VINEVI est un système puissant et adaptable conçu pour surveiller différents types d'infrastructures informatiques de manière fluide. L'intelligence intégrée à VINEVI aide les organisations à mieux comprendre leur trafic réseau et à maintenir la performance de leurs services.

La combinaison de la surveillance en temps réel, de la compatibilité avec des outils existants, et de la capacité à classifier intelligemment le trafic fait de VINEVI un ajout de taille au monde de la surveillance technologique.

Donc, même si personne n'aime être surveillé, c'est rassurant de savoir qu'il existe des systèmes comme VINEVI qui gardent un œil sur les choses pour s'assurer que tout fonctionne bien. Après tout, il vaut mieux attraper un problème avant qu'il ne devienne une catastrophe.

Directions futures

Il y a toujours place à l'amélioration, et les travaux futurs avec VINEVI pourraient explorer des moyens encore plus récents pour que l'IA aide à surveiller et optimiser le trafic réseau. Avec la technologie qui évolue constamment, rester en tête est crucial.

En fin de compte, VINEVI n'est pas juste une plume dans le chapeau de la surveillance technologique ; c'est tout un nouveau chapeau !

Source originale

Titre: VINEVI: A Virtualized Network Vision Architecture for Smart Monitoring of Heterogeneous Applications and Infrastructures

Résumé: Monitoring heterogeneous infrastructures and applications is essential to cope with user requirements properly, but it still lacks enhancements. The well-known state-of-the-art methods and tools do not support seamless monitoring of bare-metal, low-cost infrastructures, neither hosted nor virtualized services with fine-grained details. This work proposes VIrtualized NEtwork VIsion architecture (VINEVI), an intelligent method for seamless monitoring heterogeneous infrastructures and applications. The VINEVI architecture advances state of the art with a node-embedded traffic classification agent placing physical and virtualized infrastructures enabling real-time traffic classification. VINEVI combines this real-time traffic classification with well-known tools such as Prometheus and Victoria Metrics to monitor the entire stack from the hardware to the virtualized applications. Experimental results showcased that VINEVI architecture allowed seamless heterogeneous infrastructure monitoring with a higher level of detail beyond literature. Also, our node-embedded real-time Internet traffic classifier evolved with flexibility the methods with monitoring heterogeneous infrastructures seamlessly.

Auteurs: Rodrigo Moreira, Hugo G. V. O. da Cunha, Larissa F. Rodrigues Moreira, Flávio de Oliveira Silva

Dernière mise à jour: Dec 26, 2024

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.19226

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.19226

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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