Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Gualdron Gonzalez, OscarGuzman Castillo, Paola Fernanda2024-03-0320052024-03-0320052005https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/17933El trabajo desarrollado comprende dos etapas: la primera estuvo orientada a determinar las características principales de la red de datos de la universidad, incluyendo un inventario detallado del hardware de la red y los servicios ofrecidos con ellos. Una vez evaluadas diferentes opciones, se seleccionó una herramienta de gestión de red que según los requisitos técnicos y las limitaciones de presupuesto consideradas, satisface de manera apropiada las necesidades identificadas. Las características principales de la herramienta seleccionada junto con una configuración sugerida para la red de datos de la universidad se han incluido en una guía escrita que forma parte de este trabajo. En la segunda parte, aceptando la hipótesis de que las fallas de red pueden ser clasificadas a partir de los datos contenidos en la Base de Información de Gestión (MIB) de los dispositivos asociados a ella, se desarrolló una metodología para la identificación y clasificación de algunas de las fallas de red más comunes en redes de área local que utilizan Ethernet como tecnología de red. La metodología planteada detecta cambios repentinos o patrones inusuales en los datos de la MIB de los dispositivos administrables que forman parte del segmento analizado y los asocia con algún tipo de falla específico. El trabajo se restringió al análisis de dos de las fallas más frecuentes en redes de datos: congestión y tormenta de Broadcast. Dado el gran número de variables disponibles en la estructura de la MIB, fue requerido un análisis teórico que permitió establecer un reducido grupo de ellas y su asociación con cada una de las fallas analizadas. Los valores de las variables MIB seleccionadas fueron registrados tomando como escenario un segmento de red Ethernet operando bajo condiciones normales y condiciones de falla. Finalmente, una red neuronal de clasificación fue exitosamente entrenada usando los datos registrados.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Fallas de redGestión de RedBase de Información de Gestión MIBDetección de fallasClasificación de FallasTormenta BroadcastCongestión.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coNetwork FaultNetwork ManagementManagement Information Base (MIB)Fault DetectionFault ClassificationBroadcast StormCongestioninfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)