A new approach for efficiently achieving high availability in mobile computing

Recent advances m hardware technologies such as portable
computers and wireless communication networks have led to the emergence of mobile computing systems. Thus, availability and accessibility of the data and services become important issues of mobile computing systems. In this paper, we present a data replication and management scheme tailored for such environments In the proposed scheme data is replicated synchronously over stationary sites while for the mobile network, data is replicated asynchronously based on commonly visited sites for each user. The proposed scheme is compared with other techniques and is shown to require less communication cost for an operation as well as provide higher degree of data availability.

Energy-efficient management of data center resources for cloud computing : a vision, architectural elements, and open challenges

Cloud computing is offering utility-oriented IT services to users worldwide. Based on a pay-as-you-go model, it enables hosting of pervasive applications from consumer, scientific, and business domains. However, data centers hosting Cloud applications consume huge amounts of energy, contributing to high operational costs and carbon footprints to the environment. Therefore, we need Green Cloud computing solutions that can not only save energy for the environment but also reduce operational costs. This paper presents vision, challenges, and architectural elements for energy-efficient management of Cloud computing environments. We focus on the development of dynamic resource provisioning and allocation algorithms that consider the synergy between various data center infrastructures (i.e., the hardware, power units, cooling and software), and holistically work to boost data center energy efficiency and performance. In particular, this paper proposes (a) architectural principles for energy-efficient management of Clouds; (b) energy-efficient resource allocation policies and scheduling algorithms considering quality-of-service expectations, and devices power usage characteristics; and (c) a novel software technology for energy-efficient management of Clouds. We have validated our approach by conducting a set of rigorous performance evaluation study using the CloudSim toolkit. The results demonstrate that Cloud computing model has immense potential as it offers significant performance gains as regards to response time and cost saving under dynamic workload scenarios.

Enhancing cloud computing environments using a cluster as a service

The emergence of cloud computing has caused a significant change in how IT infrastructures are provided to research and business organizations. Instead of paying for expensive hardware and incur excessive maintenance costs, it is now possible to rent the IT infrastructure of other organizations for a minimal fee. While the existence of cloud computing is new. The elements used to create clouds have been around for some time. Cloud computing systems have been made possible through the use of large-scale clusters, service-oriented architecture (SOA), Web services, and virtualization. While the idea of offering resources via Web services is commonplace in cloud computing, little attention has been paid to the clients themselves specifically, human operators. Despite that clouds host a variety of resources which in turn are accessible to a variety of clients, support for human users is minimal.

Software engineering for multi-tenancy computing challenges and implications

Multi-tenancy is a cloud computing phenomenon. Multiple instances of an application occupy and share resources from a large pool, allowing different users to have their own version of the same application running and coexisting on the same hardware but in isolated virtual spaces. In this position paper we survey the current landscape of multi-tenancy, laying out the challenges and complexity of software engineering where multi-tenancy issues are involved. Multitenancy allows cloud service providers to better utilise computing resources, supporting the development of more exible services to customers based on economy of scale, reducing overheads and infrastructural costs. Nevertheless, there are major challenges in migration from single tenant applications to multi-tenancy. These have not been fully explored in research or practice to date. In particular, the reengineering effort of multi-tenancy in Software-as-a-Service cloud applications requires many complex and important aspects that should be taken into consideration, such as security, scalability, scheduling, data isolation, etc. Our study emphasizes scheduling policies and cloud provisioning and deployment with regards to multi-tenancy issues. We employ CloudSim and MapReduce in our experiments to simulate and analyse multi-tenancy models, scenarios, performance, scalability, scheduling and reliability on cloud platforms.

Verifiable auditing for outsourced database in cloud computing

The notion of database outsourcing enables the data owner to delegate the database management to a cloud service provider (CSP) that provides various database services to different users. Recently, plenty of research work has been done on the primitive of outsourced database. However, it seems that no existing solutions can perfectly support the properties of both correctness and completeness for the query results, especially in the case when the dishonest CSP intentionally returns an empty set for the query request of the user. In this paper, we propose a new verifiable auditing scheme for outsourced database, which can simultaneously achieve the correctness and completeness of search results even if the dishonest CSP purposely returns an empty set. Furthermore, we can prove that our construction can achieve the desired security properties even in the encrypted outsourced database. Besides, the proposed scheme can be extended to support the dynamic database setting by incorporating the notion of verifiable database with updates.

Primitivas para suporte à distribuição de objetos direcionados à pervasive computing

Renovados são os desa os trazidos à computação distribuída pelos recentes desenvolvimentos nas tecnologias de computação móvel. Tais avanços inspiram uma perspectiva na qual a computação tornar-se-á uma entidade ubíqua em um futuro próximo, estando presente nas mais simples atividades do dia-a-dia. Esta perspectiva é motivadora das pesquisas conduzidas no escopo do projeto ISAM, as quais investigam as questões relativas ao uso da computação em ambientes móveis de larga escala. Neste trabalho é apresentado o sistema PRIMOS (PRIMitives for Object Scheduling), o qual busca, pela complementação da plataforma Java, satisfazer as emergentes necessidades do ISAM. Especi camente, o PRIMOS constitui um conjunto de primitivas para instanciação remota e migração de objetos, comunicação e monitoração, direcionadas a um ambiente de computação distribuída de larga escala de características pervasivas. A primitiva de instanciação remota disponibilizada pelo PRIMOS aumenta a plataforma Java padrão com a possibilidade de criar e ativar objetos em nodos remotos do sistema. Por sua vez, a primitiva de migração faculta a relocação de objetos. A consecu- ção de tais semânticas tem como sub-produto a de nição de semânticas para ativação e desativação de objetos, assim como para captura e restauração de contexto de execução. Sob a perspectiva da comunicação, o PRIMOS de ne um esquema de endereçamento independente de protocolo de transporte, assim como uma interface neutra para acesso às facilidades de comunicação. A integração destas funcionalidades ao mecanismo de invocações remotas da plataforma Java, o RMI, permite a desvinculação deste da pilha TCP/IP. Por conseguinte, habilita a adoção de transportes otimizados ao hardware de comunicação disponibilizado pelo sistema. No que se refere à monitoração, o PRIMOS de ne um esquema exível e extensível baseado em sensores. A exibilidade vem principalmente da possibilidade dos sensores terem seus parâmetros de operação recon gurados a qualquer momento em resposta a novas necessidades do sistema. Por outro lado, o sistema é extensível pois o conjunto de sensores básicos, ditos nativos, pode ser aumentado por sensores providos pela aplicação. Com intuito de validar as idéias postuladas, um protótipo foi construído para o sistema. Sobre este, baterias de testes foram realizadas para cada uma das primitivas constituintes do PRIMOS.

Cloud computing in Latin America: Current situation and policy proposals

Includes bibliography.

Tecniche di ottimizzazione del software per sistemi su singolo chip per applicazioni di Nomadic Computing

I moderni sistemi embedded sono equipaggiati con risorse hardware che consentono l’esecuzione di applicazioni molto complesse come il decoding audio e video. La progettazione di simili sistemi deve soddisfare due esigenze opposte. Da un lato è necessario fornire un elevato potenziale computazionale, dall’altro bisogna rispettare dei vincoli stringenti riguardo il consumo di energia. Uno dei trend più diffusi per rispondere a queste esigenze opposte è quello di integrare su uno stesso chip un numero elevato di processori caratterizzati da un design semplificato e da bassi consumi. Tuttavia, per sfruttare effettivamente il potenziale computazionale offerto da una batteria di processoriè necessario rivisitare pesantemente le metodologie di sviluppo delle applicazioni. Con l’avvento dei sistemi multi-processore su singolo chip (MPSoC) il parallel programming si è diffuso largamente anche in ambito embedded. Tuttavia, i progressi nel campo della programmazione parallela non hanno mantenuto il passo con la capacità di integrare hardware parallelo su un singolo chip. Oltre all’introduzione di multipli processori, la necessità di ridurre i consumi degli MPSoC comporta altre soluzioni architetturali che hanno l’effetto diretto di complicare lo sviluppo delle applicazioni. Il design del sottosistema di memoria, in particolare, è un problema critico. Integrare sul chip dei banchi di memoria consente dei tempi d’accesso molto brevi e dei consumi molto contenuti. Sfortunatamente, la quantità di memoria on-chip che può essere integrata in un MPSoC è molto limitata. Per questo motivo è necessario aggiungere dei banchi di memoria off-chip, che hanno una capacità molto maggiore, come maggiori sono i consumi e i tempi d’accesso. La maggior parte degli MPSoC attualmente in commercio destina una parte del budget di area all’implementazione di memorie cache e/o scratchpad. Le scratchpad (SPM) sono spesso preferite alle cache nei sistemi MPSoC embedded, per motivi di maggiore predicibilità, minore occupazione d’area e – soprattutto – minori consumi. Per contro, mentre l’uso delle cache è completamente trasparente al programmatore, le SPM devono essere esplicitamente gestite dall’applicazione. Esporre l’organizzazione della gerarchia di memoria ll’applicazione consente di sfruttarne in maniera efficiente i vantaggi (ridotti tempi d’accesso e consumi). Per contro, per ottenere questi benefici è necessario scrivere le applicazioni in maniera tale che i dati vengano partizionati e allocati sulle varie memorie in maniera opportuna. L’onere di questo compito complesso ricade ovviamente sul programmatore. Questo scenario descrive bene l’esigenza di modelli di programmazione e strumenti di supporto che semplifichino lo sviluppo di applicazioni parallele. In questa tesi viene presentato un framework per lo sviluppo di software per MPSoC embedded basato su OpenMP. OpenMP è uno standard di fatto per la programmazione di multiprocessori con memoria shared, caratterizzato da un semplice approccio alla parallelizzazione tramite annotazioni (direttive per il compilatore). La sua interfaccia di programmazione consente di esprimere in maniera naturale e molto efficiente il parallelismo a livello di loop, molto diffuso tra le applicazioni embedded di tipo signal processing e multimedia. OpenMP costituisce un ottimo punto di partenza per la definizione di un modello di programmazione per MPSoC, soprattutto per la sua semplicità d’uso. D’altra parte, per sfruttare in maniera efficiente il potenziale computazionale di un MPSoC è necessario rivisitare profondamente l’implementazione del supporto OpenMP sia nel compilatore che nell’ambiente di supporto a runtime. Tutti i costrutti per gestire il parallelismo, la suddivisione del lavoro e la sincronizzazione inter-processore comportano un costo in termini di overhead che deve essere minimizzato per non comprometterre i vantaggi della parallelizzazione. Questo può essere ottenuto soltanto tramite una accurata analisi delle caratteristiche hardware e l’individuazione dei potenziali colli di bottiglia nell’architettura. Una implementazione del task management, della sincronizzazione a barriera e della condivisione dei dati che sfrutti efficientemente le risorse hardware consente di ottenere elevate performance e scalabilità. La condivisione dei dati, nel modello OpenMP, merita particolare attenzione. In un modello a memoria condivisa le strutture dati (array, matrici) accedute dal programma sono fisicamente allocate su una unica risorsa di memoria raggiungibile da tutti i processori. Al crescere del numero di processori in un sistema, l’accesso concorrente ad una singola risorsa di memoria costituisce un evidente collo di bottiglia. Per alleviare la pressione sulle memorie e sul sistema di connessione vengono da noi studiate e proposte delle tecniche di partizionamento delle strutture dati. Queste tecniche richiedono che una singola entità di tipo array venga trattata nel programma come l’insieme di tanti sotto-array, ciascuno dei quali può essere fisicamente allocato su una risorsa di memoria differente. Dal punto di vista del programma, indirizzare un array partizionato richiede che ad ogni accesso vengano eseguite delle istruzioni per ri-calcolare l’indirizzo fisico di destinazione. Questo è chiaramente un compito lungo, complesso e soggetto ad errori. Per questo motivo, le nostre tecniche di partizionamento sono state integrate nella l’interfaccia di programmazione di OpenMP, che è stata significativamente estesa. Specificamente, delle nuove direttive e clausole consentono al programmatore di annotare i dati di tipo array che si vuole partizionare e allocare in maniera distribuita sulla gerarchia di memoria. Sono stati inoltre sviluppati degli strumenti di supporto che consentono di raccogliere informazioni di profiling sul pattern di accesso agli array. Queste informazioni vengono sfruttate dal nostro compilatore per allocare le partizioni sulle varie risorse di memoria rispettando una relazione di affinità tra il task e i dati. Più precisamente, i passi di allocazione nel nostro compilatore assegnano una determinata partizione alla memoria scratchpad locale al processore che ospita il task che effettua il numero maggiore di accessi alla stessa.

Il cloud computing : le esperienze aziendali in un'analisi empirica

Nel ramo della Information Tecnology, recentemente, nascono sistemi informativi adibiti alla gestione di risorse hardware e software distribuite e visualizzate in rete. Uno degli strumenti più utilizzati e commercializzati per l'utilizzo di tale tipo di tecnologie è rappresentato dal cloud computing. Secondo una ricerca del "Il Sole 24 Ore'' in Italia il 25% delle aziende italiane intende adottare il cloud nei prossimi 12 mesi. E' un mercato da 287 milioni di euro nel 2011, +41% sul 2010, e passerà a 394 milioni nel 2012 per poi risalire a 671 nel 2014. Questa tesi si basa su un lavoro di ricerca precedentemente alla stessa in cui ho esaminato esperienze aziendali o riflessioni di queste ultime sull'applicazione e l'utilizzo della tecnologia cloud come modello di business. Il lavoro si è svolto leggendo ed analizzando due quotidiani italiani (Il Corriere della Sera e il Il Sole 24 Ore), un quotidiano inglese (Financial Times) e un settimanale londinese (The Economist) nell'arco di due anni a questa parte. Attraverso l'analisi degli articoli ottenuti è stata redatta una sintesi degli stessi pervenendo ad una riflessione che ha rappresentato lo spunto di tale tesi. Spesso si discuteva di problemi legati al cloud ma solo in pochi articoli vi era presente una vera e propria case history con analisi di eventuali difficoltà o benefici riscontrati. Da questo l'inizio di tale attività che pone l'obbiettivo di capire, in parte, il perché di così tanta riluttanza verso uno strumento che sembra rappresentare la scelta tecnologicamente più appropriata e strategicamente ottimale. Il cuore della ricerca è rappresentato dalle interviste svolte ad alcune aziende in merito all'utilizzo della "nuvola'' nel loro sistema informatico. Questa tesi si suddividerà: -Descrizione storica della nascita e dello sviluppo del cloud computing -Analisi delle tecnologie attualmente esistenti e dei modelli di distribuzione -Opportunità e minacce legate all'utilizzo di tale tecnologia in un ambiente aziendale -Studio ed analisi di alcuni casi aziendali e del ruolo che svolge l'uso del cloud nel proprio modello di business -Valutazione dell'attuale situazione del cloud computing e delle prospettive future legate all'utilizzo della tecnologia in analisi

Multi Processor Systems On Chip with Configurable Hardware Acceleration

The evolution of the electronics embedded applications forces electronics systems designers to match their ever increasing requirements. This evolution pushes the computational power of digital signal processing systems, as well as the energy required to accomplish the computations, due to the increasing mobility of such applications. Current approaches used to match these requirements relies on the adoption of application specific signal processors. Such kind of devices exploits powerful accelerators, which are able to match both performance and energy requirements. On the other hand, the too high specificity of such accelerators often results in a lack of flexibility which affects non-recurrent engineering costs, time to market, and market volumes too. The state of the art mainly proposes two solutions to overcome these issues with the ambition of delivering reasonable performance and energy efficiency: reconfigurable computing and multi-processors computing. All of these solutions benefits from the post-fabrication programmability, that definitively results in an increased flexibility. Nevertheless, the gap between these approaches and dedicated hardware is still too high for many application domains, especially when targeting the mobile world. In this scenario, flexible and energy efficient acceleration can be achieved by merging these two computational paradigms, in order to address all the above introduced constraints. This thesis focuses on the exploration of the design and application spectrum of reconfigurable computing, exploited as application specific accelerators for multi-processors systems on chip. More specifically, it introduces a reconfigurable digital signal processor featuring a heterogeneous set of reconfigurable engines, and a homogeneous multi-core system, exploiting three different flavours of reconfigurable and mask-programmable technologies as implementation platform for applications specific accelerators. In this work, the various trade-offs concerning the utilization multi-core platforms and the different configuration technologies are explored, characterizing the design space of the proposed approach in terms of programmability, performance, energy efficiency and manufacturing costs.

General-Purpose Computing on Graphic Processing Unit (GPGPU): metodi e tecnologie per lo sviluppo di applicazioni

Microprocessori basati su singolo processore (CPU), hanno visto una rapida crescita di performances ed un abbattimento dei costi per circa venti anni. Questi microprocessori hanno portato una potenza di calcolo nell’ordine del GFLOPS (Giga Floating Point Operation per Second) sui PC Desktop e centinaia di GFLOPS su clusters di server. Questa ascesa ha portato nuove funzionalità nei programmi, migliori interfacce utente e tanti altri vantaggi. Tuttavia questa crescita ha subito un brusco rallentamento nel 2003 a causa di consumi energetici sempre più elevati e problemi di dissipazione termica, che hanno impedito incrementi di frequenza di clock. I limiti fisici del silicio erano sempre più vicini. Per ovviare al problema i produttori di CPU (Central Processing Unit) hanno iniziato a progettare microprocessori multicore, scelta che ha avuto un impatto notevole sulla comunità degli sviluppatori, abituati a considerare il software come una serie di comandi sequenziali. Quindi i programmi che avevano sempre giovato di miglioramenti di prestazioni ad ogni nuova generazione di CPU, non hanno avuto incrementi di performance, in quanto essendo eseguiti su un solo core, non beneficiavano dell’intera potenza della CPU. Per sfruttare appieno la potenza delle nuove CPU la programmazione concorrente, precedentemente utilizzata solo su sistemi costosi o supercomputers, è diventata una pratica sempre più utilizzata dagli sviluppatori. Allo stesso tempo, l’industria videoludica ha conquistato una fetta di mercato notevole: solo nel 2013 verranno spesi quasi 100 miliardi di dollari fra hardware e software dedicati al gaming. Le software houses impegnate nello sviluppo di videogames, per rendere i loro titoli più accattivanti, puntano su motori grafici sempre più potenti e spesso scarsamente ottimizzati, rendendoli estremamente esosi in termini di performance. Per questo motivo i produttori di GPU (Graphic Processing Unit), specialmente nell’ultimo decennio, hanno dato vita ad una vera e propria rincorsa alle performances che li ha portati ad ottenere dei prodotti con capacità di calcolo vertiginose. Ma al contrario delle CPU che agli inizi del 2000 intrapresero la strada del multicore per continuare a favorire programmi sequenziali, le GPU sono diventate manycore, ovvero con centinaia e centinaia di piccoli cores che eseguono calcoli in parallelo. Questa immensa capacità di calcolo può essere utilizzata in altri campi applicativi? La risposta è si e l’obiettivo di questa tesi è proprio quello di constatare allo stato attuale, in che modo e con quale efficienza pùo un software generico, avvalersi dell’utilizzo della GPU invece della CPU.

Many-Core Architectures: Hardware-Software Optimization and Modeling Techniques

During the last few decades an unprecedented technological growth has been at the center of the embedded systems design paramount, with Moore’s Law being the leading factor of this trend. Today in fact an ever increasing number of cores can be integrated on the same die, marking the transition from state-of-the-art multi-core chips to the new many-core design paradigm. Despite the extraordinarily high computing power, the complexity of many-core chips opens the door to several challenges. As a result of the increased silicon density of modern Systems-on-a-Chip (SoC), the design space exploration needed to find the best design has exploded and hardware designers are in fact facing the problem of a huge design space. Virtual Platforms have always been used to enable hardware-software co-design, but today they are facing with the huge complexity of both hardware and software systems. In this thesis two different research works on Virtual Platforms are presented: the first one is intended for the hardware developer, to easily allow complex cycle accurate simulations of many-core SoCs. The second work exploits the parallel computing power of off-the-shelf General Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs), with the goal of an increased simulation speed. The term Virtualization can be used in the context of many-core systems not only to refer to the aforementioned hardware emulation tools (Virtual Platforms), but also for two other main purposes: 1) to help the programmer to achieve the maximum possible performance of an application, by hiding the complexity of the underlying hardware. 2) to efficiently exploit the high parallel hardware of many-core chips in environments with multiple active Virtual Machines. This thesis is focused on virtualization techniques with the goal to mitigate, and overtake when possible, some of the challenges introduced by the many-core design paradigm.

OpenMP task scheduling strategies to mitigate hardware variability in tightly-coupled shared memory clusters

In questa tesi sono stati apportati due importanti contributi nel campo degli acceleratori embedded many-core. Abbiamo implementato un runtime OpenMP ottimizzato per la gestione del tasking model per sistemi a processori strettamente accoppiati in cluster e poi interconnessi attraverso una network on chip. Ci siamo focalizzati sulla loro scalabilità e sul supporto di task di granularità fine, come è tipico nelle applicazioni embedded. Il secondo contributo di questa tesi è stata proporre una estensione del runtime di OpenMP che cerca di prevedere la manifestazione di errori dati da fenomeni di variability tramite una schedulazione efficiente del carico di lavoro.

Design and Development of an FPGA-based Distributed Computing Processing Platform

This thesis presents two frameworks- a software framework and a hardware core manager framework- which, together, can be used to develop a processing platform using a distributed system of field-programmable gate array (FPGA) boards. The software framework providesusers with the ability to easily develop applications that exploit the processing power of FPGAs while the hardware core manager framework gives users the ability to configure and interact with multiple FPGA boards and/or hardware cores. This thesis describes the design and development of these frameworks and analyzes the performance of a system that was constructed using the frameworks. The performance analysis included measuring the effect of incorporating additional hardware components into the system and comparing the system to a software-only implementation. This work draws conclusions based on the provided results of the performance analysis and offers suggestions for future work.