United States

Network Borescope é uma ferramenta visual e interativa, com estrutura de dados otimizada, para análise eficiente de fluxos de dados através de algoritmos de Inteligência Artificial. O objetifo do projeto é o desenvolvimento desta ferramenta-protótipo capaz de identificar violações do acordo de serviço de uso do sistema RNP por parte das instituições conectadas através dos POPs regionais.

WRNP 2020

Network Borescope: uma arquitetura flexível com Inteligência Artificial para análises de grandes volumes de dados de monitoramento de redes do sistema RNP

monitoramento de redes

network borescope

inteligência artificial

The Brazilian National Research and Education Network (RNP) holds the RNP Workshop (WRNP) annually. Promoted since 1999, the event aims to bring the public closer to technological advances and the main topics under discussion in the area of ​​research and development of Information and Communication Technologies (ICT) inside and outside Brazil.

**See some of the subjects that will be covered:**

Experimental research on computer networks and the Internet of the Future.

Virtual labs and platforms for experimentation

Software-defined infrastructures (SDI / SDN)

Virtualization of network functions (NFVs)

Edge and Cloud Computing

Telco clouds

Digital Identity Management

Computing and intensive data transmission for e-science applications

Network measurement and monitoring

Applications for 100Gbp / s networks

Technologies for optical networks

Elastic and open optical networks (breakdown and whiteboxes)

5G networks

Internet of Things (IoT) and smart Campus applications

Internet of Things (IoT) and applications for industry 4.0

Quantum networking

Cybersecurity

Blockchain

Telemedicine

Telepresence and video collaboration

Open data in computer networks and computer science

Innovation and entrepreneurship in internet applications


<p># PARTNERS

Support

[![](https://s3.eu-west-1.amazonaws.com/underline.prod/uploads/markdown_image/1/image/6411117e65695b990b130c992e8b9d3d.png)](https://cgi.br/)
<p><iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/-0_A_BExNTQ" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>



poster

Comitê Técnico de Prospecção Tecnológica em Videocolaboração (CT-Video) da RNP sob Coordenação do Prof. Valter Roesler da UFRGS juntamente com o Assistente Prof. Alexandre Carissimi da UFRGS e Secretariado de Gustavo Dias da RNP.

CT-Video: Comitê Técnico de Videocolaboração

O envio de feedback é uma etapa fundamental do processo de ensino aprendizagem. É através do feedback que o aluno percebe os seus erros e acertos o que o leva a refletir sobre a aprendizagem e continuar buscando novos caminhos para desenvolver as habilidades propostas durante a disciplina. Apesar de ser um processo importante, enviar feedback é bastante custoso e trabalhoso. Por isso, muitas vezes os professores não são capazes de conciliar essa atividade com as outras demandas das associadas a docência. Diante deste contexto o projeto feedback bot propõe a utilização de inteligência artificial para auxiliar o professor no envio de mensagens de feedback. Este projeto busca propor um produto que responda a seguinte pergunta: “Como melhorar o feedback enviado aos estudantes de modo que ele seja de qualidade, personalizado e escalável?”.


GT-FeedbackBot

Ao longo dos últimos anos, as empresas e instituições vêm evoluindo os processos de medições de rede, dentre estas a Rede Nacional de Pesquisa (RNP). Esta evolução é extremamente desafiadora, visto que a carência de certos processos internos estruturados para dar suporte à coleta, armazenamento e disponibilização dos dados medidos da rede. A partir disso, a RNP visa implantar uma plataforma específica para a coleta e disponibilização de dados medidos da rede através de orquestração e automação da instalação de componentes e das suas configurações. Dentro deste contexto, surgiu o GT-MicroMon, que visa projetar e desenvolver a plataforma MicroMon. A MicroMon é uma plataforma baseada em Microsserviços para coleta e compartilhamento de medições de rede. A abordagem de Microsserviços faz com que a MicroMon possa realizar diversas tarefas de forma automatizada, escalável e extensível em ambientes de Nuvem. Ao utilizar uma arquitetura de microsserviços, a plataforma MicroMon permitirá que diversas ferramentas de medição de rede já implantadas na infraestrutura da RNP sejam acessados a fim de realizar as seguintes tarefas: coleta, anonimização, organização, armazenamento, gerenciamento e compartilhamento de dados para fins de pesquisa, engenharia e segurança.

GT-MicroMon

O projeto NECOS aborda as limitações das infraestruturas atuais de computação em nuvem para responder à demanda por novos serviços, conforme apresentado em dois casos de uso. O primeiro aborda o provedor de serviços de Telecom, orientado para a adoção da computação em nuvem em grandes redes. O segundo, tem como alvo o uso de nuvens de borda para oferecer suporte a dispositivos com baixa capacidade de computação e armazenamento.
O NECOS visa automatizar o processo de configuração de nuvem e rede, fornecendo um gerenciamento uniforme com um alto nível de autonomia para os recursos de computação, conectividade e armazenamento, atualmente separados, baseado no conceito LSDC (Lightweight Slice Defined Cloud).

NECOS - Novel Enablers for Cloud Slicing

Demonstration of the functionalities and PoC of the 5G-Range Project

5G-Range : Remote area Access Network for 5th Generation

O MonIPÊ é um serviço de monitoramento de redes, capaz de medir, com alta precisão, a qualidade de transferências de dados fim-a-fim para pesquisa colaborativa. A ferramenta possibilita avaliações de desempenho de redes e a execução de medições como atraso unidirecional e bidirecional, perdas de pacotes e vazão.

Serviço MonIPÊ - Monitoramento do Desempenho da Rede Ipê

Ocariot is a project co-financed by the HORIZON 2020 Program of the European Union and by the Ministry of Science, Technology and Innovation of Brazil through the National Education and Research Network (RNP). The project started in November 2017 and lasts for three years.

Childhood obesity is the main pediatric public health concern, affecting around 224 million school-age children worldwide. Its prevalence has tripled in many European countries since 1980, increasing at an alarming rate. Childhood obesity already affects more than one in three school-age children in Brazil, Greece and Spain. The main objective of OCARIoT is to promote the improvement of eating and physical disorders and also to prevent the onset of obesity in children (between 9 and 12 years old). To this end, OCARIoT will develop a personalized coaching solution based on IoT that guides children to adopt healthy eating and physical activity behaviors.

OCARIoT (smart childhood Obesity CARing solution using IoT potential)

Apresentação do projeto de P&D do programa GT2020 da Rede Nacional de Pesquisa.

GT-ARQUIMEDES

O Projeto IND4FIBRE é um Testbed para integrar ambientes de experimentação de sistemas cyber físicos para simulação de plantas industriais conectadas por uma infraestrutura de dados (IoT e WLAN), que possibilite um usuário selecionar, configurar e operar remotamente um conjunto de equipamentos e sensores disponibilizados em diferentes laboratórios.

IND4FIBRE PLATAFORMA PARA EXPERIMENTAÇÃO NO ÂMBITO DA INDÚSTRIA 4.0

Prova de Conceito de Campus Inteligente do projeto 5GIoT aplicada a área da educação em localidades remotas

Network Borescope: uma arquitetura flexível com Inteligência Artificial para análises de grandes volumes de dados de monitoramento de redes do sistema RNP

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