Progetto e valutazione di un protocollo MAC per reti wireless ad-hoc

Per dare supporto al traffico multimediale in una rete totalmente distribuita come le reti ad-hoc, il protocollo MAC deve fornire garanzie di QoS. L'IEEE ha sviluppato un standard per supportare le QoS chiamato 802.11e, facente parte della famiglia 802.11. Per dare supporto al QoS viene proposto un nuovo protocollo chiamato PAB che consiste in un accesso al canale preceduto da una serie di invii di burst, inviati alla stessa frequenza dei dati, che inibiscono la trasmissione di stazioni avente minore priorità. Lo scopo di questo protocollo è fornire servizi QoS, evitare starvation e fornire un accesso equo tra le stazioni.

Software per l'analisi di Big Data su più livelli e sua applicazione a tracce di Google

Con l'avanzare della tecnologia, i Big Data hanno assunto un ruolo importante. In questo lavoro è stato implementato, in linguaggio Java, un software volto alla analisi dei Big Data mediante R e Hadoop/MapReduce. Il software è stato utilizzato per analizzare le tracce rilasciate da Google, riguardanti il funzionamento dei suoi data center.

Analisi e realizzazione di una piattaforma basate sul Cloud Computing per il trattamento dei Big Data.

L'elaborato introduce i concetti di Big Data, Cloud Computing e le tipologie di paradigmi basati sul calcolo parallelo. Trasformando questi concetti in pratica tramite un caso di studio sui Big Data. Nell'elaborato si spiega l'architettura proposta per l'elaborazione di report in formato pdf. Analaizando in fine i risultati ottenuti.

Big data: il valore dei dati e applicazioni all'analisi strategica

Il presente lavoro di tesi tende a un duplice scopo: il primo è quello di fornire una accurata analisi tecnica, applicativa e culturale riguardante il vasto mondo dei big data e il secondo quello di trovare connessioni con l’analisi strategica verificando se e in quale modo i big data possano risultare una risorsa distintiva in campo aziendale. Nello specifico il primo capitolo presenta i big data nelle sue caratteristiche più importanti cercando di approfondire gli aspetti tecnici del fenomeno, le fonti di produzione dei dati, le metodologie principali di analisi e l’impatto sulla società. Il secondo capitolo descrive svariate applicazioni dei big data in campo aziendale concentrandosi sul rapporto tra questi e l’analisi strategica, non trascurando temi come il vantaggio competitivo e la business intelligence. Infine il terzo capitolo analizza la condizione attuale, il punto di vista italiano ed eventuali sviluppi futuri del fenomeno.

Cenni al modello del Big Bang, inflazione e materia oscura

La cosmologia ha come scopo lo studio di origine ed evoluzione dell’Universo, per averne una comprensione generale attraverso le leggi fisiche conosciute. Il modello del Big Bang, di cui si dà la descrizione teorica nel capitolo 1, è una delle formulazioni più recenti di teoria che mira a spiegare l’inizio e la successiva evoluzione dell’Universo, fino ad avanzare anche ipotesi sul suo destino futuro; è inoltre il modello generalmente accettato dalla comunità scientifica in quanto, di tutti i modelli proposti nel corso degli anni, è quello con più riscontri sperimentali e che meglio si trova in accordo con le osservazioni. I principali successi del modello vengono trattati nel capitolo 2. In particolare: si tratterà di redshift e legge di Hubble, collegati all’espansione dell’Universo, importante prova dell’attendibilità del modello del Big Bang; della radiazione cosmica di fondo, scoperta negli anni ’60 quasi per caso e poi ricondotta a ipotesi teoriche già avanzate anni prima nelle prime formulazioni del modello; della nucleosintesi primordiale, che spiega l’abbondanza attuale dei principali costituenti dell’Universo, H ed He, cosa che altrimenti non sarebbe spiegabile se si considerasse soltanto la formazione di tali elementi nelle stelle. Ovviamente anche questo modello, come si vede nel capitolo 3, non manca di problemi, a cui si è trovata una risoluzione parziale o comunque non definitiva; in questa sede tuttavia, per ragioni di spazio, tali problemi e la loro soluzione verranno soltanto accennati. Si accennerà al problema dell’Universo piatto e al problema dell’orizzonte, e a come essi possano essere spiegati introducendo il concetto di inflazione. Infine, nel capitolo 4, si accenna anche alla materia oscura, soprattutto per quanto riguarda le evidenze sperimentali che ne hanno permesso la scoperta e le prove successive che ne confermano l’esistenza. Tuttora ne ignoriamo natura e composizione, visto che a differenza della materia ordinaria non emette radiazione elettromagnetica, ma i suoi effetti gravitazionali sono evidenti ed è estremamente difficile che la sua esistenza possa essere messa in discussione.

Mac protocols for linear wireless (sensor) networks

Wireless sensor networks (WSNs) consist of a large number of sensor nodes, characterized by low power constraint, limited transmission range and limited computational capabilities [1][2].The cost of these devices is constantly decreasing, making it possible to use a large number of sensor devices in a wide array of commercial, environmental, military, and healthcare fields. Some of these applications involve placing the sensors evenly spaced on a straight line for example in roads, bridges, tunnels, water catchments and water pipelines, city drainages, oil and gas pipelines etc., making a special class of these networks which we define as a Linear Wireless Network (LWN). In LWNs, data transmission happens hop by hop from the source to the destination, through a route composed of multiple relays. The peculiarity of the topology of LWNs, motivates the design of specialized protocols, taking advantage of the linearity of such networks, in order to increase reliability, communication efficiency, energy savings, network lifetime and to minimize the end-to-end delay [3]. In this thesis a novel contention based Medium Access Control (MAC) protocol called L-CSMA, specifically devised for LWNs is presented. The basic idea of L-CSMA is to assign different priorities to nodes based on their position along the line. The priority is assigned in terms of sensing duration, whereby nodes closer to the destination are assigned shorter sensing time compared to the rest of the nodes and hence higher priority. This mechanism speeds up the transmission of packets which are already in the path, making transmission flow more efficient. Using NS-3 simulator, the performance of L-CSMA in terms of packets success rate, that is, the percentage of packets that reach destination, and throughput are compared with that of IEEE 802.15.4 MAC protocol, de-facto standard for wireless sensor networks. In general, L-CSMA outperforms the IEEE 802.15.4 MAC protocol.

Cenni al modello del big bang, inflazione e materia oscura

Il presente lavoro intende offrire un riassunto dello “stato dell’arte” della Cosmologia: dopo averne ripercorso per sommi capi la storia degli ultimi cent’anni (cap.1), verrà illustrato il Modello Cosmologico Standard “ΛCDM” (cap.2), che è quello generalmente accettato dalla comunità scientifica allo stato attuale delle conoscenze; infine, si farà un breve “excursus” sulle questioni “aperte” e sui modelli cosmologici alternativi (cap.3).

Progettazione e sviluppo di una soluzione Hadoop per il calcolo di Big Data Analytics

Il presente elaborato ha come oggetto la progettazione e lo sviluppo di una soluzione Hadoop per il Calcolo di Big Data Analytics. Nell'ambito del progetto di monitoraggio dei bottle cooler, le necessità emerse dall'elaborazione di dati in continua crescita, ha richiesto lo sviluppo di una soluzione in grado di sostituire le tradizionali tecniche di ETL, non pi�ù su�fficienti per l'elaborazione di Big Data. L'obiettivo del presente elaborato consiste nel valutare e confrontare le perfomance di elaborazione ottenute, da un lato, dal flusso di ETL tradizionale, e dall'altro dalla soluzione Hadoop implementata sulla base del framework MapReduce.

Big data, nosql e machine learning: un'applicazione di prediction e recommendation basata sulle api di Amazon

In questa tesi sono stati introdotti e studiati i Big Data, dando particolare importanza al mondo NoSQL, approfondendo MongoDB, e al mondo del Machine Learning, approfondendo PredictionIO. Successivamente è stata sviluppata un'applicazione attraverso l'utilizzo di tecnologie web, nodejs, node-webkit e le tecnologie approfondite prima. L'applicazione utilizza l'interpolazione polinomiale per predirre il prezzo di un bene salvato nello storico presente su MongoDB. Attraverso PredictionIO, essa analizza il comportamento degli altri utenti consigliando dei prodotti per l'acquisto. Infine è stata effetuata un'analisi dei risultati dell'errore prodotto dall'interpolazione.

Online Stream Processing di Big Data su Apache Storm per Applicazioni di Instant Coupon

Big data è il termine usato per descrivere una raccolta di dati così estesa in termini di volume,velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valori significativi. Molti sistemi sono sempre più costituiti e caratterizzati da enormi moli di dati da gestire,originati da sorgenti altamente eterogenee e con formati altamente differenziati,oltre a qualità dei dati estremamente eterogenei. Un altro requisito in questi sistemi potrebbe essere il fattore temporale: sempre più sistemi hanno bisogno di ricevere dati significativi dai Big Data il prima possibile,e sempre più spesso l’input da gestire è rappresentato da uno stream di informazioni continuo. In questo campo si inseriscono delle soluzioni specifiche per questi casi chiamati Online Stream Processing. L’obiettivo di questa tesi è di proporre un prototipo funzionante che elabori dati di Instant Coupon provenienti da diverse fonti con diversi formati e protocolli di informazioni e trasmissione e che memorizzi i dati elaborati in maniera efficiente per avere delle risposte in tempo reale. Le fonti di informazione possono essere di due tipologie: XMPP e Eddystone. Il sistema una volta ricevute le informazioni in ingresso, estrapola ed elabora codeste fino ad avere dati significativi che possono essere utilizzati da terze parti. Lo storage di questi dati è fatto su Apache Cassandra. Il problema più grosso che si è dovuto risolvere riguarda il fatto che Apache Storm non prevede il ribilanciamento delle risorse in maniera automatica, in questo caso specifico però la distribuzione dei clienti durante la giornata è molto varia e ricca di picchi. Il sistema interno di ribilanciamento sfrutta tecnologie innovative come le metriche e sulla base del throughput e della latenza esecutiva decide se aumentare/diminuire il numero di risorse o semplicemente non fare niente se le statistiche sono all’interno dei valori di soglia voluti.

Modelli e Strumenti di Classifciazione Automatica per il Controllo dell'Accesso su Piattaforme Big Data

Dall'analisi dei big data si possono trarre degli enormi benefici in svariati ambiti applicativi. Uno dei fattori principali che contribuisce alla ricchezza dei big data, consiste nell'uso non previsto a priori di dati immagazzinati in precedenza, anche in congiunzione con altri dataset eterogenei: questo permette di trovare correlazioni significative e inaspettate tra i dati. Proprio per questo, il Valore, che il dato potenzialmente porta con sè, stimola le organizzazioni a raccogliere e immagazzinare sempre più dati e a ricercare approcci innovativi e originali per effettuare analisi su di essi. L’uso fortemente innovativo che viene fatto dei big data in questo senso e i requisiti tecnologici richiesti per gestirli hanno aperto importanti problematiche in materia di sicurezza e privacy, tali da rendere inadeguati o difficilmente gestibili, gli strumenti di sicurezza utilizzati finora nei sistemi tradizionali. Con questo lavoro di tesi si intende analizzare molteplici aspetti della sicurezza in ambito big data e offrire un possibile approccio alla sicurezza dei dati. In primo luogo, la tesi si occupa di comprendere quali sono le principali minacce introdotte dai big data in ambito di privacy, valutando la fattibilità delle contromisure presenti all’attuale stato dell’arte. Tra queste anche il controllo dell’accesso ha riscontrato notevoli sfide causate dalle necessità richieste dai big data: questo elaborato analizza pregi e difetti del controllo dell’accesso basato su attributi (ABAC), un modello attualmente oggetto di discussione nel dibattito inerente sicurezza e privacy nei big data. Per rendere attuabile ABAC in un contesto big data, risulta necessario l’ausilio di un supporto per assegnare gli attributi di visibilità alle informazioni da proteggere. L’obiettivo di questa tesi consiste nel valutare fattibilità, caratteristiche significative e limiti del machine learning come possibile approccio di utilizzo.

Big-data e Turismo: Analisi delle recensioni utente sulla piattaforma Expedia

Big data e turismo è il tema principale di questa tesi: esamina l'utilizzo dei social media come mezzo di interazione tra turisti e albergatori, prendendo come riferimento la piattaforma di booking Expedia.com e come campione di hotel tutti gli hotel della penisola italiana. In particolare si vogliono studiare i due tipi di utenti che utilizzano questo tipo di piatta forma, ovvero turisti e albergatori. Dei turisti si vuole capire il loro livello di attività su social media, calcolando l'andamento delle recensioni postate; poi si passa ad uno studio della singola recensione e infine si è cercato di stabilire le preferenze dei turisti in base alle valutazioni. Anche per quanto riguarda l'altra tipologia di utenti, ovvero gli albergatori, si è voluto capire quanto utilizzino Expedia, studiando le risposte alle recensioni. Infine, tramite un confronto tra la distribuzione delle recensioni suddivise per lingua tra le varie regioni italiane, e i dati ENIT del turismo, si è voluto rilevare se vi e una correlazione tra recensioni e densità di turismo.

Smart City e Analisi di Big Data da Tracce Vodafone di Dispositivi Mobili

I dispositivi mobili, dagli smartphone ai tablet, sono entrati a far parte della nostra quotidianità. Controllando l’infrastruttura delle comunicazioni, rispetto a qualsiasi altro settore, si ha un maggiore accesso a informazioni relative alla geo-localizzazione degli utenti e alle loro interazioni. Questa grande mole di informazioni può aiutare a costruire città intelligenti e sostenibili, che significa modernizzare ed innovare le infrastrutture, migliorare la qualità della vita e soddisfare le esigenze di cittadini, imprese e istituzioni. Vodafone offre soluzioni concrete nel campo dell’info-mobilità consentendo la trasformazione delle nostre città in Smart City. Obiettivo della tesi e del progetto Proactive è cercare di sviluppare strumenti che, a partire da dati provenienti dalla rete mobile Vodafone, consentano di ricavare e di rappresentare su cartografia dati indicanti la presenza dei cittadini in determinati punti d’interesse, il profilo di traffico di determinati segmenti viari e le matrici origine/destinazione. Per fare questo verranno prima raccolti e filtrati i dati della città di Milano e della regione Lombardia provenienti dalla rete mobile Vodafone per poi, in un secondo momento, sviluppare degli algoritmi e delle procedure in PL/SQL che siano in grado di ricevere questo tipo di dato, di analizzarlo ed elaborarlo restituendo i risultati prestabiliti. Questi risultati saranno poi rappresentati su cartografia grazie a QGis e grazie ad una Dashboard aziendale interna di Vodafone. Lo sviluppo delle procedure e la rappresentazione cartografica dei risultati verranno eseguite in ambiente di Test e se i risultati soddisferanno i requisiti di progetto verrà effettuato il porting in ambiente di produzione. Grazie a questo tipo di soluzioni, che forniscono dati in modalità anonima e aggregata in ottemperanza alle normative di privacy, le aziende di trasporto pubblico, ad esempio, potranno essere in grado di gestire il traffico in modo più efficiente.