Enabling query technologies for the semantic sensor web

Sensor networks are increasingly being deployed in the environment for many different purposes. The observations that they produce are made available with heterogeneous schemas, vocabularies and data formats, making it difficult to share and reuse this data, for other purposes than those for which they were originally set up. The authors propose an ontology-based approach for providing data access and query capabilities to streaming data sources, allowing users to express their needs at a conceptual level, independent of implementation and language-specific details. In this article, the authors describe the theoretical foundations and technologies that enable exposing semantically enriched sensor metadata, and querying sensor observations through SPARQL extensions, using query rewriting and data translation techniques according to mapping languages, and managing both pull and push delivery modes.

Hybrid Contribution of JPEG200 Video Files for Professional Production Centers Reliability and Non-Reliability Transmission File Based in Image Quality Needed

ATM, SDH or satellite have been used in the last century as the contribution network of Broadcasters. However the attractive price of IP networks is changing the infrastructure of these networks in the last decade. Nowadays, IP networks are widely used, but their characteristics do not offer the level of performance required to carry high quality video under certain circumstances. Data transmission is always subject to errors on line. In the case of streaming, correction is attempted at destination, while on transfer of files, retransmissions of information are conducted and a reliable copy of the file is obtained. In the latter case, reception time is penalized because of the low priority this type of traffic on the networks usually has. While in streaming, image quality is adapted to line speed, and line errors result in a decrease of quality at destination, in the file copy the difference between coding speed vs line speed and errors in transmission are reflected in an increase of transmission time. The way news or audiovisual programs are transferred from a remote office to the production centre depends on the time window and the type of line available; in many cases, it must be done in real time (streaming), with the resulting image degradation. The main purpose of this work is the workflow optimization and the image quality maximization, for that reason a transmission model for multimedia files adapted to JPEG2000, is described based on the combination of advantages of file transmission and those of streaming transmission, putting aside the disadvantages that these models have. The method is based on two patents and consists of the safe transfer of the headers and data considered to be vital for reproduction. Aside, the rest of the data is sent by streaming, being able to carry out recuperation operations and error concealment. Using this model, image quality is maximized according to the time window. In this paper, we will first give a briefest overview of the broadcasters requirements and the solutions with IP networks. We will then focus on a different solution for video file transfer. We will take the example of a broadcast center with mobile units (unidirectional video link) and regional headends (bidirectional link), and we will also present a video file transfer file method that satisfies the broadcaster requirements.

A multi-agent system with distributed bayesian reasoning for network fault diagnosis

In this paper, an innovative approach to perform distributed Bayesian inference using a multi-agent architecture is presented. The final goal is dealing with uncertainty in network diagnosis, but the solution can be of applied in other fields. The validation testbed has been a P2P streaming video service. An assessment of the work is presented, in order to show its advantages when it is compared with traditional manual processes and other previous systems.

Adaptación de un reproductor de contenidos multimedia para la recepción de vídeo escalable sobre un protocolo de tiempo real

En los últimos años, debido al notable desarrollo de los terminales portátiles, que han pasado de ser “simples” teléfonos o reproductores a puros ordenadores, ha crecido el número de servicios que ofrecen cada vez mayor cantidad de contenido multimedia a través de internet. Además, la distinta evolución de estos terminales hace que nos encontremos en el mercado con una amplísima gama de productos de diferentes tamaños y capacidades de procesamiento, lo que hace necesario encontrar una fórmula que permita satisfacer la demanda de dichos servicios sea cual sea la naturaleza de nuestro dispositivo. Para poder ofrecer una solución adecuada se ha optado por la integración de un protocolo como RTP y un estándar de video como SVC. RTP (Real-time Transport Protocol), en contraposición a los protocolos de propósito general fue diseñado para aplicaciones de tiempo real por lo que es ideal para el streaming de contenido multimedia. Por su parte, SVC es un estándar de video escalable que permite transmitir en un mismo stream una capa base y múltiples capas de mejora, por lo que podremos adaptar la calidad y tamaño del contenido a la capacidad y tamaño de nuestro dispositivo. El objetivo de este proyecto consiste en integrar y modificar tanto el reproductor MPlayer como la librería RTP live555 de tal forma que sean capaces de soportar el formato SVC sobre el protocolo RTP y montar un sistema servidorcliente para comprobar su funcionamiento. Aunque este proceso esté orientado a llevarse a cabo en un dispositivo móvil, para este proyecto se ha optado por realizarlo en el escenario más sencillo posible, para lo cual, se emitirán secuencias a una máquina virtual alojada en el mismo ordenador que el servidor. ABSTRACT In recent years, due to the remarkable development of mobile devices, which have evolved from "simple" phones or players to computers, the amount of services that offer multimedia content over the internet have shot up. Furthermore, the different evolution of these terminals causes that we can find in the market a wide range of different sizes and processing capabilities, making necessary to find a formula that will satisfy the demand for such services regardless of the nature of our device. In order to provide a suitable solution we have chosen to integrate a protocol as RTP and a video standard as SVC. RTP (Real-time Transport Protocol), in opposition to general purpose protocols was designed for real-time applications making it ideal for media streaming. Meanwhile, SVC is a scalable video standard which can transmit a single stream in a base layer and multiple enhancement layers, so that we can adapt the quality and size of the content to the capacity and size of our device. The objective of this project is to integrate and modify both MPlayer and RTP library live555 so that they support the SVC format over RTP protocol and set up a client-server system to check its behavior. Although this process has been designed to be done on a mobile device, for this project we have chosen to do it in the simplest possible scenario so we will stream to a virtual machine hosted on the same computer where we have the server.

Tecnología cloud para el hogar digital

El mundo tecnológico está cambiando hacia la optimización en la gestión de recursos gracias a la poderosa influencia de tecnologías como la virtualización y la computación en la nube (Cloud Computing). En esta memoria se realiza un acercamiento a las mismas, desde las causas que las motivaron hasta sus últimas tendencias, pasando por la identificación de sus principales características, ventajas e inconvenientes. Por otro lado, el Hogar Digital es ya una realidad para la mayoría de los seres humanos. En él se dispone de acceso a múltiples tipos de redes de telecomunicaciones (3G, 4G, WI-FI, ADSL…) con más o menos capacidad pero que permiten conexiones a internet desde cualquier parte, en todo momento, y con prácticamente cualquier dispositivo (ordenadores personales, smartphones, tabletas, televisores…). Esto es aprovechado por las empresas para ofrecer todo tipo de servicios. Algunos de estos servicios están basados en el cloud computing sobre todo ofreciendo almacenamiento en la nube a aquellos dispositivos con capacidad reducida, como son los smarthphones y las tabletas. Ese espacio de almacenamiento normalmente está en los servidores bajo el control de grandes compañías. Guardar documentos, videos, fotos privadas sin tener la certeza de que estos no son consultados por alguien sin consentimiento, puede despertar en el usuario cierto recelo. Para estos usuarios que desean control sobre su intimidad, se ofrece la posibilidad de que sea el propio usuario el que monte sus propios servidores y su propio servicio cloud para compartir su información privada sólo con sus familiares y amigos o con cualquiera al que le dé permiso. Durante el proyecto se han comparado diversas soluciones, la mayoría de código abierto y de libre distribución, que permiten desplegar como mínimo un servicio de almacenamiento accesible a través de Internet. Algunas de ellas lo complementan con servicios de streaming tanto de música como de videos, compartición y sincronización de documentos entre múltiples dispositivos, calendarios, copias de respaldo (backups), virtualización de escritorios, versionado de ficheros, chats, etc. El proyecto finaliza con una demostración de cómo utilizar dispositivos de un hogar digital interactuando con un servidor Cloud, en el que previamente se ha instalado y configurado una de las soluciones comparadas. Este servidor quedará empaquetado en una máquina virtual para que sea fácilmente transportable e utilizable. ABSTRACT. The technological world is changing towards optimizing resource management thanks to the powerful influence of technologies such as Virtualization and Cloud Computing. This document presents a closer approach to them, from the causes that have motivated to their last trends, as well as showing their main features, advantages and disadvantages. In addition, the Digital Home is a reality for most humans. It provides access to multiple types of telecommunication networks (3G, 4G, WI-FI, ADSL...) with more or less capacity, allowing Internet connections from anywhere, at any time, and with virtually any device (computer personal smartphones, tablets, televisions...).This is used by companies to provide all kinds of services. Some of these services offer storage on the cloud to devices with limited capacity, such as smartphones and tablets. That is normally storage space on servers under the control of important companies. Saving private documents, videos, photos, without being sure that they are not viewed by anyone without consent, can wake up suspicions in some users. For those users who want control over their privacy, it offers the possibility that it is the user himself to mount his own server and its own cloud service to share private information only with family and friends or with anyone with consent. During the project I have compared different solutions, most open source and with GNU licenses, for deploying one storage facility accessible via the Internet. Some supplement include streaming services of music , videos or photos, sharing and syncing documents across multiple devices, calendars, backups, desktop virtualization, file versioning, chats... The project ends with a demonstration of how to use our digital home devices interacting with a cloud server where one of the solutions compared is installed and configured. This server will be packaged in a virtual machine to be easily transportable and usable.

Architectures for Video-on-Demand content distribution in managed networks

La demanda de contenidos de vídeo ha aumentado rápidamente en los últimos años como resultado del gran despliegue de la TV sobre IP (IPTV) y la variedad de servicios ofrecidos por los operadores de red. Uno de los servicios que se ha vuelto especialmente atractivo para los clientes es el vídeo bajo demanda (VoD) en tiempo real, ya que ofrece una transmisión (streaming) inmediata de gran variedad de contenidos de vídeo. El precio que los operadores tienen que pagar por este servicio es el aumento del tráfico en las redes, que están cada vez más congestionadas debido a la mayor demanda de contenidos de VoD y al aumento de la calidad de los propios contenidos de vídeo. Así, uno de los principales objetivos de esta tesis es encontrar soluciones que reduzcan el tráfico en el núcleo de la red, manteniendo la calidad del servicio en el nivel adecuado y reduciendo el coste del tráfico. La tesis propone un sistema jerárquico de servidores de streaming en el que se ejecuta un algoritmo para la ubicación óptima de los contenidos de acuerdo con el comportamiento de los usuarios y el estado de la red. Debido a que cualquier algoritmo óptimo de distribución de contenidos alcanza un límite en el que no se puede llegar a nuevas mejoras, la inclusión de los propios clientes del servicio (los peers) en el proceso de streaming puede reducir aún más el tráfico de red. Este proceso se logra aprovechando el control que el operador tiene en las redes de gestión privada sobre los equipos receptores (Set-Top Box) ubicados en las instalaciones de los clientes. El operador se reserva cierta capacidad de almacenamiento y streaming de los peers para almacenar los contenidos de vídeo y para transmitirlos a otros clientes con el fin de aliviar a los servidores de streaming. Debido a la incapacidad de los peers para sustituir completamente a los servidores de streaming, la tesis propone un sistema de streaming asistido por peers. Algunas de las cuestiones importantes que se abordan en la tesis son saber cómo los parámetros del sistema y las distintas distribuciones de los contenidos de vídeo en los peers afectan al rendimiento general del sistema. Para dar respuesta a estas preguntas, la tesis propone un modelo estocástico preciso y flexible que tiene en cuenta parámetros como las capacidades de enlace de subida y de almacenamiento de los peers, el número de peers, el tamaño de la biblioteca de contenidos de vídeo, el tamaño de los contenidos y el esquema de distribución de contenidos para estimar los beneficios del streaming asistido por los peers. El trabajo también propone una versión extendida del modelo matemático mediante la inclusión de la probabilidad de fallo de los peers y su tiempo de recuperación en el conjunto de parámetros del modelo. Estos modelos se utilizan como una herramienta para la realización de exhaustivos análisis del sistema de streaming de VoD asistido por los peers para la amplia gama de parámetros definidos en los modelos. Abstract The demand of video contents has rapidly increased in the past years as a result of the wide deployment of IPTV and the variety of services offered by the network operators. One of the services that has especially become attractive to the customers is real-time Video on Demand (VoD) because it offers an immediate streaming of a large variety of video contents. The price that the operators have to pay for this convenience is the increased traffic in the networks, which are becoming more congested due to the higher demand for VoD contents and the increased quality of the videos. Therefore, one of the main objectives of this thesis is finding solutions that would reduce the traffic in the core of the network, keeping the quality of service on satisfactory level and reducing the traffic cost. The thesis proposes a system of hierarchical structure of streaming servers that runs an algorithm for optimal placement of the contents according to the users’ behavior and the state of the network. Since any algorithm for optimal content distribution reaches a limit upon which no further improvements can be made, including service customers themselves (the peers) in the streaming process can further reduce the network traffic. This process is achieved by taking advantage of the control that the operator has in the privately managed networks over the Set-Top Boxes placed at the clients’ premises. The operator reserves certain storage and streaming capacity on the peers to store the video contents and to stream them to the other clients in order to alleviate the streaming servers. Because of the inability of the peers to completely substitute the streaming servers, the thesis proposes a system for peer-assisted streaming. Some of the important questions addressed in the thesis are how the system parameters and the various distributions of the video contents on the peers would impact the overall system performance. In order to give answers to these questions, the thesis proposes a precise and flexible stochastic model that takes into consideration parameters like uplink and storage capacity of the peers, number of peers, size of the video content library, size of contents and content distribution scheme to estimate the benefits of the peer-assisted streaming. The work also proposes an extended version of the mathematical model by including the failure probability of the peers and their recovery time in the set of parameters. These models are used as tools for conducting thorough analyses of the peer-assisted system for VoD streaming for the wide range of defined parameters.

Analysis, monitoring, and management of quality of experience in video delivery services over IP

Esta tesis estudia la monitorización y gestión de la Calidad de Experiencia (QoE) en los servicios de distribución de vídeo sobre IP. Aborda el problema de cómo prevenir, detectar, medir y reaccionar a las degradaciones de la QoE desde la perspectiva de un proveedor de servicios: la solución debe ser escalable para una red IP extensa que entregue flujos individuales a miles de usuarios simultáneamente. La solución de monitorización propuesta se ha denominado QuEM(Qualitative Experience Monitoring, o Monitorización Cualitativa de la Experiencia). Se basa en la detección de las degradaciones de la calidad de servicio de red (pérdidas de paquetes, disminuciones abruptas del ancho de banda...) e inferir de cada una una descripción cualitativa de su efecto en la Calidad de Experiencia percibida (silencios, defectos en el vídeo...). Este análisis se apoya en la información de transporte y de la capa de abstracción de red de los flujos codificados, y permite caracterizar los defectos más relevantes que se observan en este tipo de servicios: congelaciones, efecto de “cuadros”, silencios, pérdida de calidad del vídeo, retardos e interrupciones en el servicio. Los resultados se han validado mediante pruebas de calidad subjetiva. La metodología usada en esas pruebas se ha desarrollado a su vez para imitar lo más posible las condiciones de visualización de un usuario de este tipo de servicios: los defectos que se evalúan se introducen de forma aleatoria en medio de una secuencia de vídeo continua. Se han propuesto también algunas aplicaciones basadas en la solución de monitorización: un sistema de protección desigual frente a errores que ofrece más protección a las partes del vídeo más sensibles a pérdidas, una solución para minimizar el impacto de la interrupción de la descarga de segmentos de Streaming Adaptativo sobre HTTP, y un sistema de cifrado selectivo que encripta únicamente las partes del vídeo más sensibles. También se ha presentado una solución de cambio rápido de canal, así como el análisis de la aplicabilidad de los resultados anteriores a un escenario de vídeo en 3D. ABSTRACT This thesis proposes a comprehensive approach to the monitoring and management of Quality of Experience (QoE) in multimedia delivery services over IP. It addresses the problem of preventing, detecting, measuring, and reacting to QoE degradations, under the constraints of a service provider: the solution must scale for a wide IP network delivering individual media streams to thousands of users. The solution proposed for the monitoring is called QuEM (Qualitative Experience Monitoring). It is based on the detection of degradations in the network Quality of Service (packet losses, bandwidth drops...) and the mapping of each degradation event to a qualitative description of its effect in the perceived Quality of Experience (audio mutes, video artifacts...). This mapping is based on the analysis of the transport and Network Abstraction Layer information of the coded stream, and allows a good characterization of the most relevant defects that exist in this kind of services: screen freezing, macroblocking, audio mutes, video quality drops, delay issues, and service outages. The results have been validated by subjective quality assessment tests. The methodology used for those test has also been designed to mimic as much as possible the conditions of a real user of those services: the impairments to evaluate are introduced randomly in the middle of a continuous video stream. Based on the monitoring solution, several applications have been proposed as well: an unequal error protection system which provides higher protection to the parts of the stream which are more critical for the QoE, a solution which applies the same principles to minimize the impact of incomplete segment downloads in HTTP Adaptive Streaming, and a selective scrambling algorithm which ciphers only the most sensitive parts of the media stream. A fast channel change application is also presented, as well as a discussion about how to apply the previous results and concepts in a 3D video scenario.

Algoritmos de agrupación para flujos de datos en entornos centralizados y distribuidos

Los avances en el hardware permiten disponer de grandes volúmenes de datos, surgiendo aplicaciones que deben suministrar información en tiempo cuasi-real, la monitorización de pacientes, ej., el seguimiento sanitario de las conducciones de agua, etc. Las necesidades de estas aplicaciones hacen emerger el modelo de flujo de datos (data streaming) frente al modelo almacenar-para-despuésprocesar (store-then-process). Mientras que en el modelo store-then-process, los datos son almacenados para ser posteriormente consultados; en los sistemas de streaming, los datos son procesados a su llegada al sistema, produciendo respuestas continuas sin llegar a almacenarse. Esta nueva visión impone desafíos para el procesamiento de datos al vuelo: 1) las respuestas deben producirse de manera continua cada vez que nuevos datos llegan al sistema; 2) los datos son accedidos solo una vez y, generalmente, no son almacenados en su totalidad; y 3) el tiempo de procesamiento por dato para producir una respuesta debe ser bajo. Aunque existen dos modelos para el cómputo de respuestas continuas, el modelo evolutivo y el de ventana deslizante; éste segundo se ajusta mejor en ciertas aplicaciones al considerar únicamente los datos recibidos más recientemente, en lugar de todo el histórico de datos. En los últimos años, la minería de datos en streaming se ha centrado en el modelo evolutivo. Mientras que, en el modelo de ventana deslizante, el trabajo presentado es más reducido ya que estos algoritmos no sólo deben de ser incrementales si no que deben borrar la información que caduca por el deslizamiento de la ventana manteniendo los anteriores tres desafíos. Una de las tareas fundamentales en minería de datos es la búsqueda de agrupaciones donde, dado un conjunto de datos, el objetivo es encontrar grupos representativos, de manera que se tenga una descripción sintética del conjunto. Estas agrupaciones son fundamentales en aplicaciones como la detección de intrusos en la red o la segmentación de clientes en el marketing y la publicidad. Debido a las cantidades masivas de datos que deben procesarse en este tipo de aplicaciones (millones de eventos por segundo), las soluciones centralizadas puede ser incapaz de hacer frente a las restricciones de tiempo de procesamiento, por lo que deben recurrir a descartar datos durante los picos de carga. Para evitar esta perdida de datos, se impone el procesamiento distribuido de streams, en concreto, los algoritmos de agrupamiento deben ser adaptados para este tipo de entornos, en los que los datos están distribuidos. En streaming, la investigación no solo se centra en el diseño para tareas generales, como la agrupación, sino también en la búsqueda de nuevos enfoques que se adapten mejor a escenarios particulares. Como ejemplo, un mecanismo de agrupación ad-hoc resulta ser más adecuado para la defensa contra la denegación de servicio distribuida (Distributed Denial of Services, DDoS) que el problema tradicional de k-medias. En esta tesis se pretende contribuir en el problema agrupamiento en streaming tanto en entornos centralizados y distribuidos. Hemos diseñado un algoritmo centralizado de clustering mostrando las capacidades para descubrir agrupaciones de alta calidad en bajo tiempo frente a otras soluciones del estado del arte, en una amplia evaluación. Además, se ha trabajado sobre una estructura que reduce notablemente el espacio de memoria necesario, controlando, en todo momento, el error de los cómputos. Nuestro trabajo también proporciona dos protocolos de distribución del cómputo de agrupaciones. Se han analizado dos características fundamentales: el impacto sobre la calidad del clustering al realizar el cómputo distribuido y las condiciones necesarias para la reducción del tiempo de procesamiento frente a la solución centralizada. Finalmente, hemos desarrollado un entorno para la detección de ataques DDoS basado en agrupaciones. En este último caso, se ha caracterizado el tipo de ataques detectados y se ha desarrollado una evaluación sobre la eficiencia y eficacia de la mitigación del impacto del ataque. ABSTRACT Advances in hardware allow to collect huge volumes of data emerging applications that must provide information in near-real time, e.g., patient monitoring, health monitoring of water pipes, etc. The data streaming model emerges to comply with these applications overcoming the traditional store-then-process model. With the store-then-process model, data is stored before being consulted; while, in streaming, data are processed on the fly producing continuous responses. The challenges of streaming for processing data on the fly are the following: 1) responses must be produced continuously whenever new data arrives in the system; 2) data is accessed only once and is generally not maintained in its entirety, and 3) data processing time to produce a response should be low. Two models exist to compute continuous responses: the evolving model and the sliding window model; the latter fits best with applications must be computed over the most recently data rather than all the previous data. In recent years, research in the context of data stream mining has focused mainly on the evolving model. In the sliding window model, the work presented is smaller since these algorithms must be incremental and they must delete the information which expires when the window slides. Clustering is one of the fundamental techniques of data mining and is used to analyze data sets in order to find representative groups that provide a concise description of the data being processed. Clustering is critical in applications such as network intrusion detection or customer segmentation in marketing and advertising. Due to the huge amount of data that must be processed by such applications (up to millions of events per second), centralized solutions are usually unable to cope with timing restrictions and recur to shedding techniques where data is discarded during load peaks. To avoid discarding of data, processing of streams (such as clustering) must be distributed and adapted to environments where information is distributed. In streaming, research does not only focus on designing for general tasks, such as clustering, but also in finding new approaches that fit bests with particular scenarios. As an example, an ad-hoc grouping mechanism turns out to be more adequate than k-means for defense against Distributed Denial of Service (DDoS). This thesis contributes to the data stream mining clustering technique both for centralized and distributed environments. We present a centralized clustering algorithm showing capabilities to discover clusters of high quality in low time and we provide a comparison with existing state of the art solutions. We have worked on a data structure that significantly reduces memory requirements while controlling the error of the clusters statistics. We also provide two distributed clustering protocols. We focus on the analysis of two key features: the impact on the clustering quality when computation is distributed and the requirements for reducing the processing time compared to the centralized solution. Finally, with respect to ad-hoc grouping techniques, we have developed a DDoS detection framework based on clustering.We have characterized the attacks detected and we have evaluated the efficiency and effectiveness of mitigating the attack impact.

Electrostatic plasma instabilities excited by a high-frequency electric field. AT(30-1)-1238-MATT-669

An analysis of the electrostatic plasma instabilities excited by the application of a strong, uniform, alternating electric field is made on the basis of the Vlasov equation. A very general dispersion relation is obtained and discussed. Under the assumption W 2 O » C 2 pi. (where wO is the applied frequency and wpi the ion plasma frequency) a detailed analysis is given for wavelengths of the order of or large compared with the Debye length. It is found that there are two types of instabilities: resonant (or parametric) and nonresonant. The second is caused by the relative streaming of ions and electrons, generated by the field; it seems to exist only if wO is less than the electron plasma frequency wpe. The instability only appears if the field exceeds a certain threshold, which is found.

Two-temperature model of the coronal irradiated pellets

A two electron-temperature, quasi-steady model of the corona of a laser-ablated pellet is considered. Ablation pressure, critical radius and mass flow rate are determined. Results are close to those obtained with heat flux saturation well below the free-streaming limit.

On correctness in RDF stream processor benchmarking

Two complementary benchmarks have been proposed so far for the evaluation and continuous improvement of RDF stream processors: SRBench and LSBench. They put a special focus on different features of the evaluated systems, including coverage of the streaming extensions of SPARQL supported by each processor, query processing throughput, and an early analysis of query evaluation correctness, based on comparing the results obtained by different processors for a set of queries. However, none of them has analysed the operational semantics of these processors in order to assess the correctness of query evaluation results. In this paper, we propose a characterization of the operational semantics of RDF stream processors, adapting well-known models used in the stream processing engine community: CQL and SECRET. Through this formalization, we address correctness in RDF stream processor benchmarks, allowing to determine the multiple answers that systems should provide. Finally, we present CSRBench, an extension of SRBench to address query result correctness verification using an automatic method.

Demo paper: tablet-based visualization of transportation data in Madrid using SPARQLStream

In this demo paper we describe an iOS-based application that allows visualizing live bus transport data in Madrid from static and streaming RDF endpoints, reusing the Web services provided by the bus transport authority in the city and wrapping them using SPARQLStream

INDICIa: a new distributed clustering protocol

Many data streaming applications produces massive amounts of data that must be processed in a distributed fashion due to the resource limitation of a single machine. We propose a distributed data stream clustering protocol. Theoretical analysis shows preliminary results about the quality of discovered clustering. In addition, we present results about the ability to reduce the time complexity respect to the centralized approach.

STONE: a stream-based DDoS defense framework

An effective Distributed Denial of Service (DDoS) defense mechanism must guarantee legitimate users access to an Internet service masking the effects of possible attacks. That is, it must be able to detect threats and discard malicious packets in a online fashion. Given that emerging data streaming technology can enable such mitigation in an effective manner, in this paper we present STONE, a stream-based DDoS defense framework, which integrates anomaly-based DDoS detection and mitigation with scalable data streaming technology. With STONE, the traffic of potential targets is analyzed via continuous data streaming queries maintaining information used for both attack detection and mitigation. STONE provides minimal degradation of legitimate users traffic during DDoS attacks and it also faces effectively flash crowds. Our preliminary evaluation based on an implemented prototype and conducted with real legitimate and malicious traffic traces shows that STONE is able to provide fast detection and precise mitigation of DDoS attacks leveraging scalable data streaming technology.

Synchronizing sound from different devices over a TCP network

Nowadays, we can send audio on the Internet for multiples uses like telephony, broadcast audio or teleconferencing. The issue comes when you need to synchronize the sound from different sources because the network where we are going to work could lose packets and introduce delay in the delivery. This can also come because the sound cards could be work in different speeds. In this project, we will work with two computers emitting sound (one will simulate the left channel (mono) of a stereo signal, and the other the right channel) and connected with a third computer by a TCP network. The last computer must get the sound from both computers and reproduce it in a speaker properly (without delay). So, basically, the main goal of the project is to synchronize multi-track sound over a network. TCP networks introduce latency into data transfers. Streaming audio suffers from two problems: a delay and an offset between the channels. This project explores the causes of latency, investigates the affect of the inter-channel offset and proposes a solution to synchronize the received channels. In conclusion, a good synchronization of the sound is required in a time when several audio applications are being developed. When two devices are ready to send audio over a network, this multi-track sound will arrive at the third computer with an offset giving a negative effect to the listener. This project has dealt with this offset achieving a good synchronization of the multitrack sound getting a good effect on the listener. This was achieved thanks to the division of the project into several steps having constantly a good vision of the problem, a good scalability and having controlled the latency at all times. As we can see in the chapter 4 of the project, a lack of synchronization over c. 100μs is audible to the listener. RESUMEN. A día de hoy, podemos transmitir audio a través de Internet por varios motivos como pueden ser: una llamada telefónica, una emisión de audio o una teleconferencia. El problema viene cuando necesitas sincronizar ese sonido producido por los diferentes orígenes ya que la red a la que nos vamos a conectar puede perder los paquetes y/o introducir un retardo en las entregas de los mismos. Así mismo, estos retardos también pueden venir producidos por las diferentes velocidades a las que trabajan las tarjetas de sonido de cada dispositivo. En este proyecto, se ha trabajado con dos ordenadores emitiendo sonido de manera intermitente (uno se encargará de simular el canal izquierdo (mono) de la señal estéreo emitida, y el otro del canal derecho), estando conectados a través de una red TCP a un tercer ordenador, el cual debe recibir el sonido y reproducirlo en unos altavoces adecuadamente y sin retardo (deberá juntar los dos canales y reproducirlo como si de estéreo de tratara). Así, el objetivo principal de este proyecto es el de encontrar la manera de sincronizar el sonido producido por los dos ordenadores y escuchar el conjunto en unos altavoces finales. Las redes TCP introducen latencia en la transferencia de datos. El streaming de audio emitido a través de una red de este tipo puede sufrir dos grandes contratiempos: retardo y offset, los dos existentes en las comunicaciones entre ambos canales. Este proyecto se centra en las causas de ese retardo, investiga el efecto que provoca el offset entre ambos canales y propone una solución para sincronizar los canales en el dispositivo receptor. Para terminar, una buena sincronización del sonido es requerida en una época donde las aplicaciones de audio se están desarrollando continuamente. Cuando los dos dispositivos estén preparados para enviar audio a través de la red, la señal de sonido multi-canal llegará al tercer ordenador con un offset añadido, por lo que resultará en una mala experiencia en la escucha final. En este proyecto se ha tenido que lidiar con ese offset mencionado anteriormente y se ha conseguido una buena sincronización del sonido multi-canal obteniendo un buen efecto en la escucha final. Esto ha sido posible gracias a una división del proyecto en diversas etapas que proporcionaban la facilidad de poder solucionar los errores en cada paso dando una importante visión del problema y teniendo controlada la latencia en todo momento. Como se puede ver en el capítulo 4 del proyecto, la falta de sincronización sobre una diferencia de 100μs entre dos canales (offset) empieza a ser audible en la escucha final.