Smart execution of distributed application by balancing resources in mobile devices and cloud-based avatars

L’obiettivo del progetto di tesi svolto è quello di realizzare un servizio di livello middleware dedicato ai dispositivi mobili che sia in grado di fornire il supporto per l’offloading di codice verso una infrastruttura cloud. In particolare il progetto si concentra sulla migrazione di codice verso macchine virtuali dedicate al singolo utente. Il sistema operativo delle VMs è lo stesso utilizzato dal device mobile. Come i precedenti lavori sul computation offloading, il progetto di tesi deve garantire migliori performance in termini di tempo di esecuzione e utilizzo della batteria del dispositivo. In particolare l’obiettivo più ampio è quello di adattare il principio di computation offloading a un contesto di sistemi distribuiti mobili, migliorando non solo le performance del singolo device, ma l’esecuzione stessa dell’applicazione distribuita. Questo viene fatto tramite una gestione dinamica delle decisioni di offloading basata, non solo, sullo stato del device, ma anche sulla volontà e/o sullo stato degli altri utenti appartenenti allo stesso gruppo. Per esempio, un primo utente potrebbe influenzare le decisioni degli altri membri del gruppo specificando una determinata richiesta, come alta qualità delle informazioni, risposta rapida o basata su altre informazioni di alto livello. Il sistema fornisce ai programmatori un semplice strumento di definizione per poter creare nuove policy personalizzate e, quindi, specificare nuove regole di offloading. Per rendere il progetto accessibile ad un più ampio numero di sviluppatori gli strumenti forniti sono semplici e non richiedono specifiche conoscenze sulla tecnologia. Il sistema è stato poi testato per verificare le sue performance in termini di mecchanismi di offloading semplici. Successivamente, esso è stato anche sottoposto a dei test per verificare che la selezione di differenti policy, definite dal programmatore, portasse realmente a una ottimizzazione del parametro designato.

Tecniche Cloud Avanzate per Adaptive Hadoop Load Balancing tramite Sahara

Ogni giorno vengono generati grandi moli di dati attraverso sorgenti diverse. Questi dati, chiamati Big Data, sono attualmente oggetto di forte interesse nel settore IT (Information Technology). I processi digitalizzati, le interazioni sui social media, i sensori ed i sistemi mobili, che utilizziamo quotidianamente, sono solo un piccolo sottoinsieme di tutte le fonti che contribuiscono alla produzione di questi dati. Per poter analizzare ed estrarre informazioni da questi grandi volumi di dati, tante sono le tecnologie che sono state sviluppate. Molte di queste sfruttano approcci distribuiti e paralleli. Una delle tecnologie che ha avuto maggior successo nel processamento dei Big Data, e Apache Hadoop. Il Cloud Computing, in particolare le soluzioni che seguono il modello IaaS (Infrastructure as a Service), forniscono un valido strumento all'approvvigionamento di risorse in maniera semplice e veloce. Per questo motivo, in questa proposta, viene utilizzato OpenStack come piattaforma IaaS. Grazie all'integrazione delle tecnologie OpenStack e Hadoop, attraverso Sahara, si riesce a sfruttare le potenzialita offerte da un ambiente cloud per migliorare le prestazioni dell'elaborazione distribuita e parallela. Lo scopo di questo lavoro e ottenere una miglior distribuzione delle risorse utilizzate nel sistema cloud con obiettivi di load balancing. Per raggiungere questi obiettivi, si sono rese necessarie modifiche sia al framework Hadoop che al progetto Sahara.

Studio, simulazione e verifica sperimentale di tecniche di controllo per convertitori multilivello modulari

L’evoluzione dei componenti elettronici di potenza ed il conseguente sviluppo dei convertitori statici dell’energia elettrica hanno consentito di ottenere un’elevata efficienza energetica, sia nell’ambito degli azionamenti elettrici, sia nell’ambito della trasmissione e distribuzione dell’energia elettrica. L’efficienza energetica è una questione molto importante nell’attuale contesto storico, in quanto si sta facendo fronte ad una elevatissima richiesta di energia, sfruttando prevalentemente fonti di energia non rinnovabili. L’introduzione dei convertitori statici ha reso possibile un notevolissimo incremento dello sfruttamento delle fonti di energia rinnovabili: si pensi ad esempio agli inverter per impianti fotovoltaici o ai convertitori back to back per applicazioni eoliche. All’aumentare della potenza di un convertitore aumenta la sua tensione di esercizio: le limitazioni della tensione sopportabile dagli IGBT, che sono i componenti elettronici di potenza di più largo impiego nei convertitori statici, rendono necessarie modifiche strutturali per i convertitori nei casi in cui la tensione superi determinati valori. Tipicamente in media ed alta tensione si impiegano strutture multilivello. Esistono più tipi di configurazioni multilivello: nel presente lavoro è stato fatto un confronto tra le varie strutture esistenti e sono state valutate le possibilità offerte dall’architettura innovativa Modular Multilevel Converter, nota come MMC. Attualmente le strutture più diffuse sono la Diode Clamped e la Cascaded. La prima non è modulare, in quanto richiede un’apposita progettazione in relazione al numero di livelli di tensione. La seconda è modulare, ma richiede alimentazioni separate e indipendenti per ogni modulo. La struttura MMC è modulare e necessita di un’unica alimentazione per il bus DC, ma la presenza dei condensatori richiede particolare attenzione in fase di progettazione della tecnica di controllo, analogamente al caso del Diode Clamped. Un esempio di possibile utilizzo del convertitore MMC riguarda le trasmissioni HVDC, alle quali si sta dedicando un crescente interesse negli ultimi anni.