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

Algoritmi per la distribuzione dei dati in reti non cablate di sensori

Le reti di sensori non cablate producono una grande quantità di informazioni sotto forma di flusso continuo di dati, provenienti da una certa area fisica. Individualmente, ogni sensore è autonomo, dotato di batteria limitata e possiede una piccola antenna per la comunicazione; collettivamente, i sensori cooperano su un’ area più o meno vasta per far giungere i dati gene- rati ad un unità centrale. Poiché la sostituzione delle batterie è spesso un operazione troppo costosa o inattuabile, l’efficienza energetica è considerata una metrica prioritaria durante la progettazione delle reti di sensori non cablate. Si richiede non solo di ridurre le richieste energetiche di ogni singolo nodo, ma anche di massimizzare il tempo di vita dell’intera rete, considerando i costi di comunicazione tra sensori. Ciò ha portato allo studio di come rimuo- vere le inefficienze energetiche sotto ogni aspetto: dalla piattaforma hardware, al software di base, ai protocolli di comunicazione al software applicativo. Nella tesi è illustrata una tecnica per il risparmio energetico che consiste nell’applicare memorie fisiche ad alcuni nodi della rete, in modo da accumulare in esse porzioni dei dati ge- nerati; successivamente le informazioni possono essere recuperate dall’unità centrale tramite interrogazioni. Questo permette di ridurre il numero di dati trasmessi, e conseguentemente diminuire l’assorbimento energetico della rete. Scopo della presente tesi è individuare algo- ritmi per determinare la disposizione ottima delle memorie tra i nodi.

Conversione per il Semantic Web di dati Turistico-Culturali: il progetto QRPlaces - Semantic Events

Il progetto QRPlaces - Semantic Events, oggetto di questo lavoro, focalizza l’attenzione sull’analisi, la progettazione e l’implementazione di un sistema che sia in grado di modellare i dati, relativi a diversi eventi facenti parte del patrimonio turistico - culturale della Regione Emilia Romagna 1, rendendo evidenti i vantaggi associati ad una rappresentazione formale incentrata sulla Semantica. I dati turistico - culturali sono intesi in questo ambito sia come una rappresentazione di “qualcosa che accade in un certo punto ad un certo momento” (come ad esempio un concerto, una sagra, una raccolta fondi, una rappresentazione teatrale e quant’altro) sia come tradizioni e costumi che costituiscono il patrimonio turistico-culturale e a cui si fa spesso riferimento con il nome di “Cultural Heritage”. Essi hanno la caratteristica intrinseca di richiedere una conoscenza completa di diverse informa- zioni correlata, come informazioni di geo localizzazione relative al luogo fisico che ospita l’evento, dati biografici riferiti all’autore o al soggetto che è presente nell’evento piuttosto che riferirsi ad informazioni che descrivono nel dettaglio tutti gli oggetti, come teatri, cinema, compagnie teatrali che caratterizzano l’evento stesso. Una corretta rappresentazione della conoscenza ad essi legata richiede, pertanto, una modellazione in cui i dati possano essere interconnessi, rivelando un valore informativo che altrimenti resterebbe nascosto. Il lavoro svolto ha avuto lo scopo di realizzare un dataset rispondente alle caratteristiche tipiche del Semantic Web grazie al quale è stato possibile potenziare il circuito di comunicazione e informazione turistica QRPlaces 2. Nello specifico, attraverso la conversione ontologica di dati di vario genere relativi ad eventi dislocati nel territorio, e sfruttando i principi e le tecnologie del Linked Data, si è cercato di ottenere un modello informativo quanto più possibile correlato e arricchito da dati esterni. L’obiettivo finale è stato quello di ottenere una sorgente informativa di dati interconnessi non solo tra loro ma anche con quelli presenti in sorgenti esterne, dando vita ad un percorso di collegamenti in grado di evidenziare una ricchezza informativa utilizzabile per la creazione di valore aggiunto che altrimenti non sarebbe possibile ottenere. Questo aspetto è stato realizzato attraverso un’in- terfaccia di MashUp che utilizza come sorgente il dataset creato e tutti i collegamenti con la rete del Linked Data, in grado di reperire informazioni aggiuntive multi dominio.

Progettazione e sviluppo di una versione distribuita di un algoritmo di subspace clustering

Il task del data mining si pone come obiettivo l'estrazione automatica di schemi significativi da grandi quantità di dati. Un esempio di schemi che possono essere cercati sono raggruppamenti significativi dei dati, si parla in questo caso di clustering. Gli algoritmi di clustering tradizionali mostrano grossi limiti in caso di dataset ad alta dimensionalità, composti cioè da oggetti descritti da un numero consistente di attributi. Di fronte a queste tipologie di dataset è necessario quindi adottare una diversa metodologia di analisi: il subspace clustering. Il subspace clustering consiste nella visita del reticolo di tutti i possibili sottospazi alla ricerca di gruppi signicativi (cluster). Una ricerca di questo tipo è un'operazione particolarmente costosa dal punto di vista computazionale. Diverse ottimizzazioni sono state proposte al fine di rendere gli algoritmi di subspace clustering più efficienti. In questo lavoro di tesi si è affrontato il problema da un punto di vista diverso: l'utilizzo della parallelizzazione al fine di ridurre il costo computazionale di un algoritmo di subspace clustering.

Analisi delle funzionalità respiratorie: monitoraggio della respirazione attraverso uno stetoscopio elettronico

Implementazione di un prototipo di un sistema di monitoraggio delle apnee notturne su un soggetto attraverso uno stetoscopio elettronico.

Simulazione di scenario urbano con molteplici nodi mobili su OmNet++

I due obiettivi principali del lavoro svolto sono simulazione di un centro cittadino con n mobile host, che si spostano seguendo percorsi casuali. La simulazione è stata realizzata su OmNet++