On the analysis of data emerging in non-linear and complex systemscomparison of two X-Ray prony spectra

New arguments proving that successive (repeated) measurements have a memory and actually remember each other are presented. The recognition of this peculiarity can change essentially the existing paradigm associated with conventional observation in behavior of different complex systems and lead towards the application of an intermediate model (IM). This IM can provide a very accurate fit of the measured data in terms of the Prony's decomposition. This decomposition, in turn, contains a small set of the fitting parameters relatively to the number of initial data points and allows comparing the measured data in cases where the “best fit” model based on some specific physical principles is absent. As an example, we consider two X-ray diffractometers (defined in paper as A- (“cheap”) and B- (“expensive”) that are used after their proper calibration for the measuring of the same substance (corundum a-Al2O3). The amplitude-frequency response (AFR) obtained in the frame of the Prony's decomposition can be used for comparison of the spectra recorded from (A) and (B) - X-ray diffractometers (XRDs) for calibration and other practical purposes. We prove also that the Fourier decomposition can be adapted to “ideal” experiment without memory while the Prony's decomposition corresponds to real measurement and can be fitted in the frame of the IM in this case. New statistical parameters describing the properties of experimental equipment (irrespective to their internal “filling”) are found. The suggested approach is rather general and can be used for calibration and comparison of different complex dynamical systems in practical purposes.

PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers

Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource management in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provisioning of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs different types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.

Análise das determinantes da e-lealdade no comércio eletrónico

Objetivo – O objetivo deste trabalho é analisar e medir os determinantes da e-lealdade de um cliente no comércio eletrónico em Portugal. Metodologia – Foi realizado um estudo quantitativo empírico confirmatório e explicativo, a partir da identificação de um modelo teórico, suportado pelo levantamento bibliográfico sobre variáveis latentes, suscetível de investigar as relações entre os determinantes da e-lealdade. Os dados foram recolhidos através de um instrumento de medida, disponível online, o qual, permitiu obter uma amostra válida de 394 respondentes. As hipóteses foram testadas através de um modelo de equações estruturais. Resultados e conclusões – Estudaram-se e comprovaram-se a maioria das relações previstas e hipóteses, nomeadamente, a relação positiva das várias dimensões da e-confiança, e-satisfação e da e-qualidade de serviço na e-lealdade. A e-satisfação e a e-qualidade de serviço apresentam, também, um contributo interessante para a e-confiança que os consumidores têm nos produtos/serviços online. Quanto à e-satisfação dos consumidores foi possível verificar que a mesma apresenta uma variação, de acordo com a e-qualidade de serviço e a e-confiança, por parte dos consumidores online. Foi cumprida a validade convergente e discriminante das escalas de medida e a boa qualidade psicométrica das variáveis. Estas evidenciaram bons níveis de correlação e capacidades preditivas. Limitações/implicações – Os resultados obtidos precisam ser analisados com toda a precaução, não podendo ser objeto de generalizações, face ao uso de uma amostra de conveniência. O facto de os inquiridos avaliarem um website que estão já familiarizados pode constituir uma outra limitação. A ausência de estudos nacionais homólogos teve algumas implicações na discussão dos resultados. Originalidade/valor – O principal contributo deste estudo é constituir o primeiro realizado em Portugal, à data, onde se investigou e estimou um modelo proposto sobre os determinantes e antecedentes da e-lealdade no comércio eletrónico.