Registrazione e replicazione di procedure Web con una Firefox Extension

In questo lavoro di tesi è stata sviluppata una Firefox Extension per la registrazione e la replicazione di procedure sul Web. Si tratterà a fondo l’ambiente tecnologico nel quale è stata sviluppata l’applicazione e il contesto in cui si inserisce una Firefox Extension. Illustreremo il problema che intendiamo risolvere con la nostra estensione,il contesto applicativo in cui si inserisce e riporteremo una serie di lavori correlati che cercano, con diversi approcci, di risolvere il nostro stesso problema. Illustreremo il lavoro trattando approfonditamente l’approccio da noi utilizzato, mostrandone i vantaggi e i limiti.

BioTuCSoN: biochemical extension of TuCSoN to support self-organising coordination

Starting from pervasive computing paradigm, we want to face the new system's requirements, concerning, mainly, self-organisation, situatedness and adaptivity, through the definition and execution of nature-inspired patterns. They are extracted by the study of dynamics in biological systems and we consider for their implementation the biochemical tuple spaces model. In particular, the aim of the thesis is to design and realize a first biochemical extension of TuCSoN (technology based on tuple spaces model) and, then, to verify its capabilities by means of a proper case study, that deals with local self-organisation and competition of services in an open and highly-dynamic environment.

Confronto di performance tra applicazioni web SQL e NoSQL su grandi quantità di dati

Lo scopo di questa tesi è di mettere a confronto le performance, su grandi quantità di dati, tra applicazioni web basate su database a modello relazionale, noti come RDBMS, e applicazioni web basate su database a modello non-relazionale, meglio conosciuti con l'appellativo NoSQL. Sono stati selezionati sette casi d'uso appartenenti ad una applicazione reale per effettuare il confronto di prestazioni tra i seguenti database: MySQL, Microsoft SQL Server, OrientDB, MongoDB e BaseX.

Sviluppo di un modello di costo per Spark Sql

La quantità di dati che vengono generati e immagazzinati sta aumentando sempre più grazie alle nuove tecnologie e al numero di utenti sempre maggiore. Questi dati, elaborati correttamente, permettono quindi di ottenere delle informazioni di valore strategico che aiutano nell’effettuare decisioni aziendali a qualsiasi livello, dalla produzione fino al marketing. Sono nati soprattutto negli ultimi anni numerosi framework proprietari e open source che permettono l'elaborazione di questi dati sfruttando un cluster. In particolare tra i più utilizzati e attivi in questo momento a livello open source troviamo Hadoop e Spark. Obiettivo di questa tesi è realizzare un modello di Spark per realizzare una funzione di costo che sia non solo implementabile all’interno dell’ottimizzatore di Spark SQL, ma anche per poter effettuare delle simulazioni di esecuzione di query su tale sistema. Si è quindi studiato nel dettaglio con ducumentazione e test il comportamento del sistema per realizzare un modello. I dati ottenuti sono infine stati confrontati con dati sperimentali ottenuti tramite l'utilizzo di un cluster. Con la presenza di tale modello non solo risulta possibile comprendere in maniera più approfondita il reale comportamento di Spark ma permette anche di programmare applicazioni più efficienti e progettare con maggiore precisione sistemi per la gestione dei dataset che sfruttino tali framework.