Titulo Estágio
2022_N66_NetFlow_IPFIX data collector for Network Management_
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Comunicações, Serviços e Infraestruturas
Local do Estágio
Aveiro
Enquadramento
IDI - Áreas Chave
Digital Services & Plataforms
Contexto
Para muitas empresas, o desempenho da sua rede privada é crítico e qualquer falha existente levará a efeitos adversos que podem custar tempo, dinheiro e recursos. Monitorar uma rede e tráfego aí existente é uma excelente e poderosa forma de perceber qual o estado do ecossistema de TI. De forma a compreender, prevenir e resolver esses problemas existem vários métodos de despiste, monitoria e analise atualmente disponíveis para o gestor de rede. Uma solução de monitoria contínua do tráfego de uma rede fornece uma excelente percepção do que é necessário para otimizar o desempenho da rede, minimizar possíveis ataques, aumentar a segurança e melhorar a gestão dos recursos. Monitorar uma rede com informação proveniente do protocolos NetFlow/IPFix/netstream/etc permite ir além da monitoria básica de tráfego e ampliar a capacidade de análise.
Aspetos Inovadores
• IP Flow Information Export (IPFIX)
• NetFlow
• sFlow
• Network traffic analysis
• Network traffic monitoring
• Network operation
• Network planning
• Network security
• Business Intelligence
Ferramentas a utilizar
• Java; Angular; Quarkus; Apache Kafka; Oracle/PostgreSql; Docker; Kubernetes, Graylog, ElasticSearch, Grafana, Prometheus
• Ferramenta de processo de desenvolvimento: JIRA, WIKI, SVN,….
Referências Bibliográficas
• https://blog.sflow.com/
• https://www.flowmon.com/en/solutions/network-and-cloud-operations/netflow-ipfix
• https://www.researchgate.net/publication/220576057_Using_NetFlowIPFIX_for_network_management
• https://opensourcelibs.com/libs/ipfix
Objetivo
Desenvolvimento de uma framework baseada em micro-serviços responsável pela coleta de dados Netflow e outros protocolos de fluxo, como netstream e IPFIX, de forma a classificar o tráfego com base em regras de configurações de utilizador que se baseiam na combinação de vários critérios (endereços IP de origem ou destino; interfaces de entrada ou saída; portas de origem ou destino; dispositivos que tiveram tráfego passando por eles; protocolo utilizados; marcadores utilizados durante a comunicação; tipo de serviço), por forma a apresentar os dados de forma gráfica, construindo relatórios e possivelmente gerar alarmes. Esta framework será integrada num ecossistema de processamento de dados com tecnologias big data e que efetuará posteriormente todo o tratamento de dados e analytics.
É objetivo deste projeto desenvolver nesta framework componentes de: engine para configuração dos processos de coleta de flows nos equipamentos, auditing sobre todo o processo desde a configuração à coleta.
Os eventos recolhidos deverão ser enviados para um bus kafka e integrados numa base de dados estilo ElasticSearch para suporte à visualização.
Prometheus e Grafana podem também ser usados para armazenamento e visualização de métricas.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Estado da arte em monitoria de redes
Estudo de Network flows
Definição dos requisitos funcionais e não funcionais
Relatório Intercalar
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Implmentação de stack vertical (backend e frontend)
Validação do conceito com implementação de protótipo em laboratório
Relatório Final
Condições
Com possibilidade de integrar uma Bolsa de Investigação - Programa GENIUS - durante a realização do projeto de Dissertação - Integração numa equipa de I&D na Empresa Altice Labs . Valor de bolsa de acordo com tabelas da FCT (ver pdf em (www.Inova-Ria.pt). Período de realização de acordo com o enquadramento da Universidade.
Os alunos interessados deverão enviar para genius@inova-ria.pt ao cc Dra Regina Maia Sacchetti (963618710).
• Curriculum Vitae;
• Disciplinas realizadas até ao momento com médias ; simples documento eletrónico, que poderá obter no portal académico .
Processo de Seleção: Entrevista Inova-Ria - PROGRAMA GENIUS na qual fará parte o Orientador do projeto de forma a esclarecer a temática envolvida.
• média prevista de 13,5 - 14 valores (média linear entre licenciatura e mestrado);
• Indicação de áreas de interesse.
Para concorrer podes enviar a tua candidatura, envia email para o Programa GENIUS: genius@inova-ria.pt
Observações
Competências Chave Requeridas
• Boa capacidade de investigação e capacidades analíticas
• Sensibilidade e gosto por engenharia de dados
• Programação em JAVA ou linguagem similar
• Noções de modelização de dados
• Conhecimentos de arquiteturas baseadas em micro-serviços
Orientador
André Filipe Augusto
andre-f-augusto@alticelabs.com 📩