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Telecommunication Networks Group

Analisi e ottimizzazione delle prestazioni della piattaforma Virtual Classroom per l'e-learning

Parole chiave E-LEARNING, NETWORK MEASUREMENT, NETWORK PERFORMANCE

Riferimenti MARCO MELLIA, MARTINO TREVISAN

Gruppi di ricerca CCNE - COMMUNICATIONS AND COMPUTER NETWORKS ENGINEERING, ICT4SS - ICT FOR SMART SOCIETIES, SmartData@PoliTO, Telecommunication Networks Group

Tipo tesi SPERIMENTALE E SVILUPPO

Descrizione Con il passaggio alla DAD e alla didattica online, da più di un anno siamo stati proiettati su piattaforme di e-learning e collaborazione online che hanno permesso di continuare nelle attività di didattica, esami e lavoro anche da remoto.
A più di un anno dalla attivazione basata sulla piattaforma BBB/Virtual Classroom, il Politecnico è stato uno dei precursori nel utilizzare una soluzione on premises invece che affidarsi a provider cloud. Questo ha permesso di maturare una esperienza unica, e di raccogliere dati e statistiche in abbondanza. Un esempio di analisi è https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128620306046
Questa tesi si pone l'obiettivo di analizzare i dati raccolti dai server, dai sistemi di monitoraggio di rete, dai client, etc., per identificare problematiche e punti di miglioramento della piattaforma stessa. Grazie ad una collaborazione con TIM, sarà possibile anche integrare i dati osservati anche con le informazioni relativa alla rete e configurazione degli studenti e utenti che hanno TIM come provider.
In una prima fase si elaboreranno i dati in possesso al fine di caratterizzare il servizio e evidenziare eventuali problematiche. In una seconda fase, si definiranno eventuali miglioramenti lato rete o piattaforma di servizi.
La tesi si svolgerà in collaborazione con il Centro Interdipartimentale SmartData@PoliTO e TIM.

Vedi anche  https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128620306046

Conoscenze richieste Ottima conoscenza del funzionamento delle reti TCP/IP, e dei protocolli per streaming basati su RTP
Ottima dimestichezza con analisi di dati con piattaforme Python come Pandas
Media superiore a 27/30


Scadenza validita proposta 31/03/2022      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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