Este trabalho apresenta uma metodologia integrada para análise da qualidade de serviço (QoS) em redes de computadores que combina detecção de pontos de mudança em séries temporais e clusterização baseada em análise de sobrevivência. Desenvolvida como consequência da colaboração entre a Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) e o Measurements Lab (M-Lab), a metodologia foi validada utilizando dados reais coletados durante três meses via protocolo Network Diagnostic Tool (NDT) em um provedor de internet brasileiro. A abordagem implementa duas estratégias analíticas complementares: uma baseada em alterações na vazão de download e outra em mudanças no tempo de resposta (RTT) de upload. Os resultados evidenciaram que intervalos com mudanças estatísticas frequentes apresentam métricas de desempenho significativamente inferiores. A análise dos coeficientes de um modelo de regressão logística, acoplado ao algoritmo de clusterização, permitiu identificar e quantificar sistematicamente os clientes e servidores problemáticos e as métricas que exercem maior impacto na instabilidade da rede. Por fim, a interpretação desses coeficientes é realizada por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), transformando a análise estatística em uma ferramenta de diagnóstico acessível a operadores de rede.
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