Android as a cloud ticket validator

Trabalho Final de Mestrado para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Explorador integrado de serviços de armazenamento na cloud: cloud cockpit

Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Data analytics in the cloud with flexible mapreduced workflows

Data analytic applications are characterized by large data sets that are subject to a series of processing phases. Some of these phases are executed sequentially but others can be executed concurrently or in parallel on clusters, grids or clouds. The MapReduce programming model has been applied to process large data sets in cluster and cloud environments. For developing an application using MapReduce there is a need to install/configure/access specific frameworks such as Apache Hadoop or Elastic MapReduce in Amazon Cloud. It would be desirable to provide more flexibility in adjusting such configurations according to the application characteristics. Furthermore the composition of the multiple phases of a data analytic application requires the specification of all the phases and their orchestration. The original MapReduce model and environment lacks flexible support for such configuration and composition. Recognizing that scientific workflows have been successfully applied to modeling complex applications, this paper describes our experiments on implementing MapReduce as subworkflows in the AWARD framework (Autonomic Workflow Activities Reconfigurable and Dynamic). A text mining data analytic application is modeled as a complex workflow with multiple phases, where individual workflow nodes support MapReduce computations. As in typical MapReduce environments, the end user only needs to define the application algorithms for input data processing and for the map and reduce functions. In the paper we present experimental results when using the AWARD framework to execute MapReduce workflows deployed over multiple Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud) instances.

A checkpointing-enabled and resource-aware Java Virtual Machine for efficient and robust e-Science applications in grid environments

Object-oriented programming languages presently are the dominant paradigm of application development (e. g., Java,. NET). Lately, increasingly more Java applications have long (or very long) execution times and manipulate large amounts of data/information, gaining relevance in fields related with e-Science (with Grid and Cloud computing). Significant examples include Chemistry, Computational Biology and Bio-informatics, with many available Java-based APIs (e. g., Neobio). Often, when the execution of such an application is terminated abruptly because of a failure (regardless of the cause being a hardware of software fault, lack of available resources, etc.), all of its work already performed is simply lost, and when the application is later re-initiated, it has to restart all its work from scratch, wasting resources and time, while also being prone to another failure and may delay its completion with no deadline guarantees. Our proposed solution to address these issues is through incorporating mechanisms for checkpointing and migration in a JVM. These make applications more robust and flexible by being able to move to other nodes, without any intervention from the programmer. This article provides a solution to Java applications with long execution times, by extending a JVM (Jikes research virtual machine) with such mechanisms. Copyright (C) 2011 John Wiley & Sons, Ltd.

Broker colaborativo: gestão de recursos energéticos distribuídos

Neste trabalho é apresentado um Sistema de Informação (SI) cujo objetivo é contribuir para a colaboração entre VE possibilitando a sua entrada no mercado de energia elétrica, permiitindo deste modo que o proprietário do VE seja compensado. Esta compensação incidiria em medidas de minimização do investimento inicial na compra do VE e na criação de um modelo de armazenamento de energia mais sustentável. A este SI chamou-se de Broker Colaborativo ou simplesmente Broker e deverá permitir ao proprietário do VE criar um perfil com a sua informação pessoal, com informação do VE que possui e com informação relativa à colaboração que pretende efetuar, ou seja, locais e percentagem da bateria que pretende usar na colaboração. Para assegurar a entrada no mercado de energia torna-se necessário agrupar e filtrar um número significativo de VE, sendo essa responsabilidade atribuída ao Broker. Sendo a otimização do consumo de energia um fator importante neste trabalho, a implementação do Broker foi efetuada sobre o paradigma de Cloud Computing (será utilizada a designação abreviada de Cloud) onde os recursos energéticos são partilhados. A Clod possuiu uma grande capacidade de escalonamento onde se poderão criar os recursos à medida da necessidade. A utilização da Cloud permite que as especificações iniciais das máquinas virtuais, necessárias para alojar a base de dados ou os ficheiros do Broker, possam ser configuradas conforme o número de utilizadores do sistema. Assim, não se desperdiçam recursos que não seriam utilizados. Devido a estes aspetos dinâmicos, que estão intrínsecos ao fator humano, o Broker foi implementado utilizando um módulo de integração com a rede social Facebook esperando-se desta forma, que a colaboração entre diferentes VE seja difundida através dos amigos e conhecidos de cada utilizador da colaboração. Sendo assim, este trabalho pretende criar um sistema de informação onde os proprietários de VE possam juntar-se e criar uma colaboração possibilitando a sua entrada no mercado da energia elétrica. Essa colaboração será alargada recorrendo a uma rede social e compensada através de créditos. É abordado o tema das plataformas de Cloud como uma plataforma sustentável e vantajosa para o desenvolvimento de sistemas com grande potencial de crescimento.

Estudo e planeamento de uma infraestrutura computacional

As tecnologias de informação representam um pilar fundamental nas organizações como sustento do negócio através de infraestruturas dedicadas sendo que com o evoluir do crescimento no centro de dados surgem desafios relativamente a escalabilidade, tolerância à falha, desempenho, alocação de recursos, segurança nos acessos, reposição de grandes quantidades de informação e eficiência energética. Com a adoção de tecnologias baseadas em cloud computing aplica-se um modelo de recursos partilhados de modo a consolidar a infraestrutura e endereçar os desafios anteriormente descritos. As tecnologias de virtualização têm como objetivo reduzir a infraestrutura levantando novas considerações ao nível das redes locais e de dados, segurança, backup e reposição da informação devido á dinâmica de um ambiente virtualizado. Em centros de dados esta abordagem pode representar um nível de consolidação elevado, permitindo reduzir servidores físicos, portas de rede, cablagem, armazenamento, espaço, energia e custo, assegurando os níveis de desempenho. Este trabalho permite definir uma estratégia de consolidação do centro de dados em estudo que permita a tolerância a falhas, provisionamento de novos serviços com tempo reduzido, escalabilidade para mais serviços, segurança nas redes Delimitarized Zone (DMZ), e backup e reposição de dados com impacto reduzido nos recursos, permitindo altos débitos e rácios de consolidação do armazenamento. A arquitetura proposta visa implementar a estratégia com tecnologias otimizadas para o cloud computing. Foi realizado um estudo tendo como base a análise de um centro de dados através da aplicação VMWare Capacity Planner que permitiu a análise do ambiente por um período de 8 meses com registo de métricas de acessos, utilizadas para dimensionar a arquitetura proposta. Na implementação da abordagem em cloud valida-se a redução de 85% de infraestrutura de servidores, a latência de comunicação, taxas de transferência de dados, latências de serviços, impacto de protocolos na transferência de dados, overhead da virtualização, migração de serviços na infraestrutura física, tempos de backup e restauro de informação e a segurança na DMZ.

Benchmarking de uma aproximação de ticketing as a service (Taas)

Dissertação de natureza científica realizada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Computadores e Multimédia

A bilhética dos transportes de passageiros na nuvem computacional

Relatório de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Partial utility-driven scheduling for flexible SLA and pricing arbitration in clouds

Cloud SLAs compensate customers with credits when average availability drops below certain levels. This is too inflexible because consumers lose non-measurable amounts of performance being only compensated later, in next charging cycles. We propose to schedule virtual machines (VMs), driven by range-based non-linear reductions of utility, different for classes of users and across different ranges of resource allocations: partial utility. This customer-defined metric, allows providers transferring resources between VMs in meaningful and economically efficient ways. We define a comprehensive cost model incorporating partial utility given by clients to a certain level of degradation, when VMs are allocated in overcommitted environments (Public, Private, Community Clouds). CloudSim was extended to support our scheduling model. Several simulation scenarios with synthetic and real workloads are presented, using datacenters with different dimensions regarding the number of servers and computational capacity. We show the partial utility-driven driven scheduling allows more VMs to be allocated. It brings benefits to providers, regarding revenue and resource utilization, allowing for more revenue per resource allocated and scaling well with the size of datacenters when comparing with an utility-oblivious redistribution of resources. Regarding clients, their workloads’ execution time is also improved, by incorporating an SLA-based redistribution of their VM’s computational power.

Logarithmically proportional objective function for planar surfaces recognition in 3D point cloud

3D laser scanning is becoming a standard technology to generate building models of a facility's as-is condition. Since most constructions are constructed upon planar surfaces, recognition of them paves the way for automation of generating building models. This paper introduces a new logarithmically proportional objective function that can be used in both heuristic and metaheuristic (MH) algorithms to discover planar surfaces in a point cloud without exploiting any prior knowledge about those surfaces. It can also adopt itself to the structural density of a scanned construction. In this paper, a metaheuristic method, genetic algorithm (GA), is used to test this introduced objective function on a synthetic point cloud. The results obtained show the proposed method is capable to find all plane configurations of planar surfaces (with a wide variety of sizes) in the point cloud with a minor distance to the actual configurations. © 2014 IEEE.

Mobile device-to-device distributed computing using data sets

The rapidly increasing computing power, available storage and communication capabilities of mobile devices makes it possible to start processing and storing data locally, rather than offloading it to remote servers; allowing scenarios of mobile clouds without infrastructure dependency. We can now aim at connecting neighboring mobile devices, creating a local mobile cloud that provides storage and computing services on local generated data. In this paper, we describe an early overview of a distributed mobile system that allows accessing and processing of data distributed across mobile devices without an external communication infrastructure. Copyright © 2015 ICST.

Simulation of a-Si PV system linked to the grid by DC boost and three-level inverter under cloud scope

This paper is about a PV system linked to the electric grid through power converters under cloud scope. The PV system is modeled by the five parameters equivalent circuit and a MPPT procedure is integrated into the modeling. The modeling for the converters models the association of a DC-DC boost with a three-level inverter. PI controllers are used with PWM by sliding mode control associated with space vector modulation controlling the booster and the inverter. A case study addresses a simulation to assess the performance of a PV system linked to the electric grid. Conclusions regarding the integration of the PV system into the electric grid are presented. © IFIP International Federation for Information Processing 2015.

Simulation of offshore wind system with three-level converters: HVDC power transmission in cloud scope

This paper is on a simulation for offshore wind systems in deep water under cloud scope. The system is equipped with a permanent magnet synchronous generator and a full-power three-level converter, converting the electric energy at variable frequency in one at constant frequency. The control strategies for the three-level are based on proportional integral controllers. The electric energy is injected through a HVDC transmission submarine cable into the grid. The drive train is modeled by a three-mass model taking into account the resistant stiffness torque, structure and tower in the deep water due to the moving surface elevation. Conclusions are taken on the influence of the moving surface on the energy conversion. © IFIP International Federation for Information Processing 2015.

Sistemas distribuídos: serviços Grid Computing

A necessidade de poder computacional é crescente nas diversas áreas de actuação humana, tanto na indústria, como em ambientes académicos. Grid Computing permite a ligação de recursos computacionais dispersos de maneira a permitir a sua utilização mais eficaz, fornecendo aos utilizadores um acesso simplificado ao poder computacional de diversos sistemas. Os primeiros projectos de Grid Computing implicavam a ligação de máquinas paralelas ou aglomerados de alto desempenho e alto custo, disponíveis apenas em algumas instituições. Contrastando com o elevado custo dos super-computadores, os computadores pessoais e a Internet sofreram uma evolução significativa nos últimos anos. O uso de computadores dispersos em uma WAN pode representar um ambiente muito interessante para processamento de alto desempenho. Os sistemas em Grid fornecem a possibilidade de se utilizar um conjunto de computadores pessoais de modo a fornecer uma computação que utiliza recursos que de outra maneira estariam omissos. Este trabalho consiste no estudo de Grid Computing a nível de conceito e de arquitectura e numa análise ao seu estado actual hoje em dia. Como complemento foi desenvolvido um componente que permite o desenvolvimento de serviços para Grids (Grid Services) mais eficaz do que o modelo de suporte a serviços actualmente utilizado. Este componente é disponibilizado sob a forma um plug-in para a plataforma Eclipse IDE.

Projecto timecloud: software de gestão de tempo laboral numa plataforma cloud

O presente projecto tem como objectivo a disponibilização de uma plataforma de serviços para gestão e contabilização de tempo remunerável, através da marcação de horas de trabalho, férias e faltas (com ou sem justificação). Pretende-se a disponibilização de relatórios com base nesta informação e a possibilidade de análise automática dos dados, como por exemplo excesso de faltas e férias sobrepostas de trabalhadores. A ênfase do projecto está na disponibilização de uma arquitectura que facilite a inclusão destas funcionalidades. O projecto está implementado sobre a plataforma Google App Engine (i.e. GAE), de forma a disponibilizar uma solução sob o paradigma de Software as a Service, com garantia de disponibilidade e replicação de dados. A plataforma foi escolhida a partir da análise das principais plataformas cloud existentes: Google App Engine, Windows Azure e Amazon Web Services. Foram analisadas as características de cada plataforma, nomeadamente os modelos de programação, os modelos de dados disponibilizados, os serviços existentes e respectivos custos. A escolha da plataforma foi realizada com base nas suas características à data de iniciação do presente projecto. A solução está estruturada em camadas, com as seguintes componentes: interface da plataforma, lógica de negócio e lógica de acesso a dados. A interface disponibilizada está concebida com observação dos princípios arquitecturais REST, suportando dados nos formatos JSON e XML. A esta arquitectura base foi acrescentada uma componente de autorização, suportada em Spring-Security, sendo a autenticação delegada para os serviços Google Acounts. De forma a permitir o desacoplamento entre as várias camadas foi utilizado o padrão Dependency Injection. A utilização deste padrão reduz a dependência das tecnologias utilizadas nas diversas camadas. Foi implementado um protótipo, para a demonstração do trabalho realizado, que permite interagir com as funcionalidades do serviço implementadas, via pedidos AJAX. Neste protótipo tirou-se partido de várias bibliotecas javascript e padrões que simplificaram a sua realização, tal como o model-view-viewmodel através de data binding. Para dar suporte ao desenvolvimento do projecto foi adoptada uma abordagem de desenvolvimento ágil, baseada em Scrum, de forma a implementar os requisitos do sistema, expressos em user stories. De forma a garantir a qualidade da implementação do serviço foram realizados testes unitários, sendo também feita previamente a análise da funcionalidade e posteriormente produzida a documentação recorrendo a diagramas UML.