2 resultados para Cerenkov counters

em AMS Tesi di Dottorato - Alm@DL - Università di Bologna


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L’approccio innovativo di questa tesi alla pianificazione ciclabile consiste nell’integrare le linee guida per la redazione di un biciplan con aspetti, metodologie e strumenti nuovi, per rendere più efficace la programmazione di interventi. I limiti del biciplan risiedono nella fase di pianificazione e di monitoraggio, quindi, nel 1° capitolo, vengono esaminate le differenze esistenti tra la normativa americana (AASHTO) e quella italiana (D.P.R. 557/99). Nel 2° capitolo vengono analizzati gli indicatori usati nella fase di monitoraggio e la loro evoluzione fino alla definizione degli attuali indici per la determinazione del LOS delle infrastrutture ciclabili: BLOS e BCI. L’analisi è integrata con le nuove applicazioni di questi indici e con lo studio del LOS de HCM 2010. BCI e BISI sono stati applicati alla rete di Bologna per risolvere problemi di pianificazione e per capire se esistessero problemi di trasferibilità. Gli indici analizzati prendono in considerazione solo il lato offerta del sistema di trasporto ciclabile; manca un giudizio sui flussi, per verificare l’efficacia delle policy. Perciò il 3° capitolo è dedicato alla metodologia sul monitoraggio dei flussi, mediante l’utilizzo di comuni traffic counter per le rilevazioni dei flussi veicolari. Dal monitoraggio è possibile ricavare informazioni sul numero di passaggi, periodi di punta, esistenza di percorsi preferiti, influenza delle condizioni climatiche, utili ai progettisti; si possono creare serie storiche di dati per controllare l’evoluzione della mobilità ciclabile e determinare l’esistenza di criticità dell’infrastruttura. L’efficacia della pianificazione ciclabile è legata al grado di soddisfazione dell’utente e all’appetibilità delle infrastrutture, perciò il progettista deve conoscere degli elementi che influenzano le scelte del ciclista. Nel 4° capitolo sono analizzate le tecniche e gli studi sulle scelte dell’itinerario dei ciclisti, e lo studio pilota fatto a Bologna per definire le variabili che influenzano le scelte dei ciclisti e il loro peso.

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Network monitoring is of paramount importance for effective network management: it allows to constantly observe the network’s behavior to ensure it is working as intended and can trigger both automated and manual remediation procedures in case of failures and anomalies. The concept of SDN decouples the control logic from legacy network infrastructure to perform centralized control on multiple switches in the network, and in this context, the responsibility of switches is only to forward packets according to the flow control instructions provided by controller. However, as current SDN switches only expose simple per-port and per-flow counters, the controller has to do almost all the processing to determine the network state, which causes significant communication overhead and excessive latency for monitoring purposes. The absence of programmability in the data plane of SDN prompted the advent of programmable switches, which allow developers to customize the data-plane pipeline and implement novel programs operating directly in the switches. This means that we can offload certain monitoring tasks to programmable data planes, to perform fine-grained monitoring even at very high packet processing speeds. Given the central importance of network monitoring exploiting programmable data planes, the goal of this thesis is to enable a wide range of monitoring tasks in programmable switches, with a specific focus on the ones equipped with programmable ASICs. Indeed, most network monitoring solutions available in literature do not take computational and memory constraints of programmable switches into due account, preventing, de facto, their successful implementation in commodity switches. This claims that network monitoring tasks can be executed in programmable switches. Our evaluations show that the contributions in this thesis could be used by network administrators as well as network security engineers, to better understand the network status depending on different monitoring metrics, and thus prevent network infrastructure and service outages.