Isolated electrical microgrids employing renewable energy resources:analysis of the electrification of remote communities in Peru.

This project points out a brief overview of several concepts, as Renewable Energy Resources, Distributed Energy Resources, Distributed Generation, and describes the general architecture of an electrical microgrid, isolated or connected to the Medium Voltage Network. Moreover, the project focuses on a project carried out by GRECDH Department in collaboration with CITCEA Department, both belonging to Universitat Politécnica de Catalunya: it concerns isolated microgrids employing renewable energy resources in two communities in northern Peru. Several solutions found using optimization software regarding different generation systems (wind and photovoltaic) and different energy demand scenarios are commented and analyzed from an electrical point of view. Furthermore, there are some proposals to improve microgrid performances, in particular to increase voltage values for each load connected to the microgrid. The extra costs required by the proposed solutions are calculated and their effect on the total microgrid cost are taken into account; finally there are some considerations about the impact the project has on population and on people's daily life.

Agents, nodes & resources: Universal naming system for a coordination middleware

La tesi si propone di sviluppare un modello, l'architettura e la tecnologia per il sistema di denominazione del Middleware Coordinato TuCSoN, compresi gli agenti, i nodi e le risorse. Identità universali che rappresentano queste entità, sia per la mobilità fisica sia per quella virtuale, per un Management System (AMS, NMS, RMS) distribuito; tale modulo si occupa anche di ACC e trasduttori, prevedendo questioni come la tolleranza ai guasti, la persistenza, la coerenza, insieme con il coordinamento disincarnata in rete, come accade con le tecnologie Cloud. All’interno dell’elaborato, per prima cosa si è fatta una introduzione andando a descrivere tutto ciò che è contenuto nell’elaborato in modo da dare una visione iniziale globale del lavoro eseguito. Di seguito (1° capitolo) si è descritta tutta la parte relativa alle conoscenze di base che bisogna avere per la comprensione dell’elaborato; tali conoscenze sono relative a TuCSoN (il middleware coordinato con cui il modulo progettato dovrà interfacciarsi) e Cassandra (sistema server distribuito su cui si appoggia la parte di mantenimento e salvataggio dati del modulo). In seguito (2° capitolo) si è descritto JADE, un middleware da cui si è partiti con lo studio per la progettazione del modello e dell’architettura del modulo. Successivamente (3° capitolo) si è andati a spiegare la struttura e il modello del modulo considerato andando ad esaminare tutti i dettagli relativi alle entità interne e di tutti i legami fra esse. In questa parte si è anche dettagliata tutta la parte relativa alla distribuzione sulla rete del modulo e dei suoi componenti. In seguito (4° capitolo) è stata dettagliata e spiegata tutta la parte relativa al sistema di denominazione del modulo, quindi la sintassi e l’insieme di procedure che l’entità consumatrice esterna deve effettuare per ottenere un “nome universale” e quindi anche tutti i passaggi interni del modulo per fornire l’identificatore all’entità consumatrice. Nel capitolo successivo (5° capitolo) si sono descritti tutti i casi di studio relativi alle interazioni con le entità esterne, alle entità interne in caso in cui il modulo sia o meno distribuito sulla rete, e i casi di studio relativi alle politiche, paradigmi e procedure per la tolleranza ai guasti ed agli errori in modo da dettagliare i metodi di riparazione ad essi. Successivamente (6° capitolo) sono stati descritti i possibili sviluppi futuri relativi a nuove forme di interazione fra le entità che utilizzano questo modulo ed alle possibili migliorie e sviluppi tecnologici di questo modulo. Infine sono state descritte le conclusioni relative al modulo progettato con tutti i dettagli in modo da fornire una visione globale di quanto inserito e descritto nell’elaborato.

Elastic computing on Cloud resources for the CMS experiment

Nowadays, data handling and data analysis in High Energy Physics requires a vast amount of computational power and storage. In particular, the world-wide LHC Com- puting Grid (LCG), an infrastructure and pool of services developed and deployed by a ample community of physicists and computer scientists, has demonstrated to be a game changer in the efficiency of data analyses during Run-I at the LHC, playing a crucial role in the Higgs boson discovery. Recently, the Cloud computing paradigm is emerging and reaching a considerable adoption level by many different scientific organizations and not only. Cloud allows to access and utilize not-owned large computing resources shared among many scientific communities. Considering the challenging requirements of LHC physics in Run-II and beyond, the LHC computing community is interested in exploring Clouds and see whether they can provide a complementary approach - or even a valid alternative - to the existing technological solutions based on Grid. In the LHC community, several experiments have been adopting Cloud approaches, and in particular the experience of the CMS experiment is of relevance to this thesis. The LHC Run-II has just started, and Cloud-based solutions are already in production for CMS. However, other approaches of Cloud usage are being thought of and are at the prototype level, as the work done in this thesis. This effort is of paramount importance to be able to equip CMS with the capability to elastically and flexibly access and utilize the computing resources needed to face the challenges of Run-III and Run-IV. The main purpose of this thesis is to present forefront Cloud approaches that allow the CMS experiment to extend to on-demand resources dynamically allocated as needed. Moreover, a direct access to Cloud resources is presented as suitable use case to face up with the CMS experiment needs. Chapter 1 presents an overview of High Energy Physics at the LHC and of the CMS experience in Run-I, as well as preparation for Run-II. Chapter 2 describes the current CMS Computing Model, and Chapter 3 provides Cloud approaches pursued and used within the CMS Collaboration. Chapter 4 and Chapter 5 discuss the original and forefront work done in this thesis to develop and test working prototypes of elastic extensions of CMS computing resources on Clouds, and HEP Computing “as a Service”. The impact of such work on a benchmark CMS physics use-cases is also demonstrated.

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.