Progettazione e realizzazione di un applicativo per la distribuzione di dati finanziari tramite multicast

Analisi, progettazione e realizzazione di un applicativo per la distribuzione di dati finanziari in realtime attraverso l'utilizzo della tecnologia multicast in contesto produttivo reale con studio grafico dei miglioramenti qualitativi ottenuti.

Structured P2P Video Streaming and Collaborative Failure Detection

Il video streaming in peer-to-peer sta diventando sempre più popolare e utiliz- zato. Per tali applicazioni i criteri di misurazione delle performance sono: - startup delay: il tempo che intercorre tra la connessione e l’inizio della ripro- duzione dello stream (chiamato anche switching delay), - playback delay: il tempo che intercorre tra l’invio da parte della sorgente e la riproduzione dello stream da parte di un peer, - time lag: la differenza tra i playback delay di due diversi peer. Tuttavia, al giorno d’oggi i sistemi P2P per il video streaming sono interessati da considerevoli ritardi, sia nella fase di startup che in quella di riproduzione. Un recente studio su un famoso sistema P2P per lo streaming, ha mostrato che solitamente i ritardi variano tra i 10 e i 60 secondi. Gli autori hanno osservato anche che in alcuni casi i ritardi superano i 4 minuti! Si tratta quindi di gravi inconvenienti se si vuole assistere a eventi in diretta o se si vuole fruire di applicazioni interattive. Alcuni studi hanno mostrato che questi ritardi sono la conseguenza della natura non strutturata di molti sistemi P2P. Ogni stream viene suddiviso in blocchi che vengono scambiati tra i peer. A causa della diffusione non strutturata del contenuto, i peer devono continuamente scambiare informazioni con i loro vicini prima di poter inoltrare i blocchi ricevuti. Queste soluzioni sono estremamente re- sistenti ai cambiamenti della rete, ma comportano una perdita notevole in termini di prestazioni, rendendo complicato raggiungere l’obiettivo di un broadcast in realtime. In questo progetto abbiamo lavorato su un sistema P2P strutturato per il video streaming che ha mostrato di poter offrire ottimi risultati con ritardi molto vicini a quelli ottimali. In un sistema P2P strutturato ogni peer conosce esattamente quale blocchi inviare e a quali peer. Siccome il numero di peer che compongono il sistema potrebbe essere elevato, ogni peer dovrebbe operare possedendo solo una conoscenza limitata dello stato del sistema. Inoltre il sistema è in grado di gestire arrivi e partenze, anche raggruppati, richiedendo una riorganizzazione limitata della struttura. Infine, in questo progetto abbiamo progettato e implementato una soluzione personalizzata per rilevare e sostituire i peer non più in grado di cooperare. Anche per questo aspetto, l’obiettivo è stato quello di minimizzare il numero di informazioni scambiate tra peer.

Eco-sistemi informatici, distribuiti, real-time, a supporto del lavoro cooperativo in scenari di emergenza: Studio e realizzazione di un caso applicativo

I sistemi software nati dall'esigenza di supportare agevolmente ed efficacemente il lavoro cooperativo, in particolare quelli orientati al supporto di azioni di soccorso in scenari di emergenza, appaiono tutt'ora fortemente limitati e frammentati. In molti casi vengono affrontate solamente specifiche dimensioni del problema complessivo, anche se il livello al quale è giunto lo sviluppo tecnologico e i risultati osservati in ambito di ricerca permettono di delineare soluzioni complete e significative per l'impiego in ambiti reali. Tale tipologia di sistemi è stata scelta per il grande interesse che desta sia dal punto di vista accademico, essendo costituita da molteplici sotto--sistemi spesso eterogenei che debbono necessariamente interagire e supportare l'azione umana, sia dal punto di vista industriale, interpretando la necessità crescente di iniettare nel maggior numero possibile di livelli sociali la forte dipendenza (il supporto allo stesso tempo) dalle scienze tecnologiche ed informatiche, per rafforzare e talvolta estendere le possibilità dell'essere umano in quanto tale. Dopo una prima fase in cui verrà delineato un quadro concettuale piuttosto dettagliato circa i principali elementi e problematiche che caratterizzano la classe di sistemi considerati, sarà dato spazio alla validazione di tali principi e considerazioni emerse, confrontandosi con la progettazione e sviluppo in forma prototipale di un sotto--sistema relativo ad un caso di studio reale, significativo per l'ambito di applicazione, nato dalla collaborazione con l'Università degli Studi di Bologna di un'azienda della regione Emilia--Romagna. Il sistema software realizzato vuole essere innanzi tutto la risposta alle esigenze emerse nel caso di studio trattato, in modo tale da potersi sostituire agli attuali limitati supporti alla cooperazione, ma anche un esperimento che possa essere considerato un artefatto centrale da utilizzare come base di conoscenza condivisa, in cui vengano fattorizzati i concetti e meccanismi chiave, fondamentali per sviluppi futuri.

Elaborazione di Big Data: un’applicazione dello Speed Layer di Lambda Architecture

I Big Data hanno forgiato nuove tecnologie che migliorano la qualità della vita utilizzando la combinazione di rappresentazioni eterogenee di dati in varie discipline. Occorre, quindi, un sistema realtime in grado di computare i dati in tempo reale. Tale sistema viene denominato speed layer, come si evince dal nome si è pensato a garantire che i nuovi dati siano restituiti dalle query funcions con la rapidità in cui essi arrivano. Il lavoro di tesi verte sulla realizzazione di un’architettura che si rifaccia allo Speed Layer della Lambda Architecture e che sia in grado di ricevere dati metereologici pubblicati su una coda MQTT, elaborarli in tempo reale e memorizzarli in un database per renderli disponibili ai Data Scientist. L’ambiente di programmazione utilizzato è JAVA, il progetto è stato installato sulla piattaforma Hortonworks che si basa sul framework Hadoop e sul sistema di computazione Storm, che permette di lavorare con flussi di dati illimitati, effettuando l’elaborazione in tempo reale. A differenza dei tradizionali approcci di stream-processing con reti di code e workers, Storm è fault-tolerance e scalabile. Gli sforzi dedicati al suo sviluppo da parte della Apache Software Foundation, il crescente utilizzo in ambito di produzione di importanti aziende, il supporto da parte delle compagnie di cloud hosting sono segnali che questa tecnologia prenderà sempre più piede come soluzione per la gestione di computazioni distribuite orientate agli eventi. Per poter memorizzare e analizzare queste moli di dati, che da sempre hanno costituito una problematica non superabile con i database tradizionali, è stato utilizzato un database non relazionale: HBase.

Sviluppo e test di un sistema BCI SSVEP-based

Una Brain Computer Interface (BCI) è un dispositivo che permette la misura e l’utilizzo di segnali cerebrali al fine di comandare software e/o periferiche di vario tipo, da semplici videogiochi a complesse protesi robotizzate. Tra i segnali attualmente più utilizzati vi sono i Potenziali Evocati Visivi Steady State (SSVEP), variazioni ritmiche di potenziale elettrico registrabili sulla corteccia visiva primaria con un elettroencefalogramma (EEG) non invasivo; essi sono evocabili attraverso una stimolazione luminosa periodica, e sono caratterizzati da una frequenza di oscillazione pari a quella di stimolazione. Avendo un rapporto segnale rumore (SNR) particolarmente favorevole ed una caratteristica facilmente studiabile, gli SSVEP sono alla base delle più veloci ed immediate BCI attualmente disponibili. All’utente vengono proposte una serie di scelte ciascuna associata ad una stimolazione visiva a diversa frequenza, fra le quali la selezionata si ripresenterà nelle caratteristiche del suo tracciato EEG estratto in tempo reale. L’obiettivo della tesi svolta è stato realizzare un sistema integrato, sviluppato in LabView che implementasse il paradigma BCI SSVEP-based appena descritto, consentendo di: 1. Configurare la generazione di due stimoli luminosi attraverso l’utilizzo di LED esterni; 2. Sincronizzare l’acquisizione del segnale EEG con tale stimolazione; 3. Estrarre features (attributi caratteristici di ciascuna classe) dal suddetto segnale ed utilizzarle per addestrare un classificatore SVM; 4. Utilizzare il classificatore per realizzare un’interfaccia BCI realtime con feedback per l’utente. Il sistema è stato progettato con alcune delle tecniche più avanzate per l’elaborazione spaziale e temporale del segnale ed il suo funzionamento è stato testato su 4 soggetti sani e comparato alle più moderne BCI SSVEP-based confrontabili rinvenute in letteratura.

Sviluppo di un ambiente virtualizzato per la simulazione di attacchi a reti time-sensitive

Questo lavoro di tesi ha visto come obiettivo finale quello di realizzare una se- rie di attacchi, alcuni di questi totalmente originali, ai protocolli della famiglia Time-Sensitive Networking (TSN) attraverso lo sviluppo di un’infrastruttura virtualizzata. L’infrastruttura è stata costruita e progettata utilizzando mac- chine virtuali con Quick EMUlator (QEMU) come strato di virtualizzazione ed accelerate attraverso Kernel-based Virtual Machine (KVM). Il progetto è stato concepito come Infrastrucutre as Code (IaC), attraverso l’ausilio di Ansible e alcuni script shell utilizzati come collante per le varie parti del progetto.