861 resultados para Cloud Computing Modelli di Business


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In questo elaborato vengono discusse le catene di spin-1, modelli quantistici definiti su un reticolo unidimensionale con interazione tra siti primi vicini. Fra la ricca varietà di tipologie esistenti è stato scelto di porre attenzione primariamente sul modello antiferromagnetico con interazione puramente biquadratica. Vengono presentati diversi metodi di classificazione degli autostati di tale modello, a partire dalle simmetrie che ne caratterizzano l’Hamiltoniana. La corrispondenza con altri modelli noti, quali il modello XXZ di spin 1/2, la catena di Heisenberg SU (3) ed i modelli di Potts, è utile ad individuare strutture simmetriche nascoste nel formalismo di spin-1, le quali consentono di ricavare informazioni sullo spettro energetico. Infine, vengono presentati risultati numerici accompagnati da alcune considerazioni sulle modifiche dello spettro quando si aggiunge un termine bilineare alla Hamiltoniana biquadratica.

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Nella prima parte di questo progetto di tesi, ho analizzato tutte le nozioni teoriche rilevanti in merito alla teoria della transizione. Il primo concetto condiviso in questa trattazione è quello di transizione. Nella parte finale del capitolo, il focus si sposta sul ruolo, in una generica transizione, delle nicchie. Lo strumento centrale in questa struttura sono gli esperimenti di transizione, i quali forniscono un approccio alternativo ai progetti di innovazione classica che sono incentrati nell'ottenimento di soluzioni a breve termine. Vi è dunque una forte relazione tra nicchia e sperimentazione. Infine la trattazione si concentra sul tema dello Strategic Niche Management. Nel secondo capitolo, analizzo il tema della sostenibilità inserita in un contesto universitario. Questa sezione si focalizza sulle strategie di alto livello richieste per dare avvio alla transizione universitaria verso la sostenibilità, identificando gli ostacoli e gli elementi portanti, e definendo una vision al fine di concretizzarla. Il capitolo guida, passo per passo, le università che tentano di mettere in pratica il proprio obiettivo e la vision di sviluppo sostenibile. Una delle problematiche principali per stimare gli sforzi verso la sostenibilità nelle università è costituita in modo particolare dagli strumenti di valutazione. Per questo motivo, è stata sviluppata la valutazione grafica della sostenibilità nell'università (GASU). Al fine di riassumere quanto detto fin qui ed avere un quadro generale più chiaro dell'organizzazione di un campus universitario che mira a diventare sostenibile, ho utilizzato lo strumento gestionale della SWOT Analysis. Negli ultimi due capitoli, infine, analizzo nel dettaglio il modello Green Office. La teorizzazione di questo modello e l'elaborazione dei 6 principi del Green Office sono state effettuate da rootAbility. Le seguenti pagine presentano 3 casi studio di come i 6 principi dei Green Office sono stati adattati alle 3 unità di sostenibilità guidate da studenti e supportate da staff qualificato. L'oggetto della trattazione sono i principali GO affermatisi nei Paesi Bassi. A seguito dell'introduzione del modello relativo al Green Office e dell'illustrazione degli esempi presi in esame, è stato sfruttato lo strumento della feasibility analysis al fine di giudicare se l'idea di business sia praticabile. Il mezzo con cui ho condotto l'analisi sotto riportata è un questionario relativo al modello di Green Office implementato, nel quale viene chiesto di valutare gli aspetti relativi alla organizational feasibility e alla financial feasibility. Infine nella sezione finale ho considerato i Green Office come fossero un unico movimento. L'analisi mira a considerare l'impatto globale del Green Office Movement nei sistemi universitari e come, a seguito del loro consolidarsi nella struttura accademica, possano divenire prassi comune. La struttura proposta contiene elementi sia da il SNM (Strategic Niche Management) che dal TE (Transition Experiment).

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In CMS è stato lanciato un progetto di Data Analytics e, all’interno di esso, un’attività specifica pilota che mira a sfruttare tecniche di Machine Learning per predire la popolarità dei dataset di CMS. Si tratta di un’osservabile molto delicata, la cui eventuale predizione premetterebbe a CMS di costruire modelli di data placement più intelligenti, ampie ottimizzazioni nell’uso dello storage a tutti i livelli Tiers, e formerebbe la base per l’introduzione di un solito sistema di data management dinamico e adattivo. Questa tesi descrive il lavoro fatto sfruttando un nuovo prototipo pilota chiamato DCAFPilot, interamente scritto in python, per affrontare questa sfida.

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La portata media cardiaca, (cardiac output “CO”) è un parametro essenziale per una buona gestione dei pazienti o per il monitoraggio degli stessi durante la loro permanenza nell’unità di terapia intensiva. La stesura di questo elaborato prende spunto sull’articolo di Theodore G. Papaioannou, Orestis Vardoulis, and Nikos Stergiopulos dal titolo “ The “systolic volume balance” method for the non invasive estimation of cardiac output based on pressure wave analysis” pubblicato sulla rivista American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology nel Marzo 2012. Nel sopracitato articolo si propone un metodo per il monitoraggio potenzialmente non invasivo della portata media cardiaca, basato su principi fisici ed emodinamici, che usa l’analisi della forma d’onda di pressione e un metodo non invasivo di calibrazione e trova la sua espressione ultima nell’equazione Qsvb=(C*PPao)/(T-(Psm,aorta*ts)/Pm). Questa formula è stata validata dagli autori, con buoni risultati, solo su un modello distribuito della circolazione sistemica e non è ancora stato validato in vivo. Questo elaborato si pone come obiettivo quello di un’analisi critica di questa formula per la stima della portata media cardiaca Qsvb. La formula proposta nell'articolo verrà verificata nel caso in cui la circolazione sistemica sia approssimata con modelli di tipo windkessel. Dallo studio svolto emerge il fatto che la formula porta risultati con errori trascurabili solo se si approssima la circolazione sistemica con il modello windkessel classico a due elementi (WK2) e la portata aortica con un’onda rettangolare. Approssimando la circolazione sistemica con il modello windkessel a tre elementi (WK3), o descrivendo la portata aortica con un’onda triangolare si ottengono risultati con errori non più trascurabili che variano dal 7%-9% nel caso del WK2 con portata aortica approssimata con onda triangolare ad errori più ampi del 20% nei i casi del WK3 per entrambe le approssimazioni della portata aortica.

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Il presente lavoro di tesi è stato stilato dopo aver svolto un tirocinio curriculare presso l’azienda Robopac S.p.A. nello stabilimento di Villa Verucchio (Rn). Sono partito dal lavoro di raccolta e sintesi degli indici di produzione e delle scorte di magazzino fatto nel periodo di tirocinio, focalizzandomi poi sull’aspetto della gestione delle scorte. Da quest’ultima analisi è emerso che la gestione delle merci ha portato ad avere un alto valore economico del magazzino per cui l’obbiettivo di questo lavoro di tesi è stato fornire un modello per la determinazione della scorta ottimale che porti ad una riduzione del valore totale del magazzino. Inizialmente è stato affrontato il tema generale della logistica industriale, in particolare analizzando il sistema logistico attraverso le sue caratteristiche e funzioni e sono state descritte le tipologie di magazzini industriali secondo i diversi sistemi di stoccaggio. Successivamente è stato introdotto l’argomento principale, ossia i problemi e i modelli di gestione delle scorte. E' stata dapprima descritta e classificata la scorta, per poi analizzarne i modelli di gestione come il modello di Wilson, utilizzato per il questo lavoro, con particolare attenzione alla scorta di sicurezza. Infine è stato formulato l’indice di rotazione e l’analis ABC di Lorentz-Pareto. L'ultimo capitolo descrive l’azienda Robopac con attenzione sul magazzino, attraverso la rappresentazione del percorso delle merci all’interno dello stabilimento e della fase di estrazione del materiale, aprendo una finestra sulla gestione degli approvvigionamenti dell’azienda Robopac. Nella seconda parte si arriva ad affrontare l’argomento centrale di tale elaborato, la definizione di un modello per determinare la scorta ottimale a magazino e vengono evidenziati i risultati ottenuti.

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L’interruzione dell’attività di formazione stellare nelle galassie attraverso l’azione di venti guidati dalla potenza dell’AGN e/o dall’attività di starburst è una fase prevista da tutti i modelli di coevoluzione tra i buchi neri super massicci e la galassia ospite. La recente scoperta di venti molecolari massivi in alcune ULIRG locali ha fornito una prova forte a favore dell’esistenza del meccanismo di feedback negativo nelle galassie. Ad oggi non è chiaro il ruolo che l'attività di AGN e di starburst hanno nella produzione dei venti: tuttavia, la maggior parte delle ULIRG in cui sono stati osservati i venti molecolari presentano elevati tassi e velocità di outflow, suggerendo che l'AGN giochi un ruolo principale. IRAS 13120-5453 rappresenta un caso particolare: la sua attività e dominata dalla formazione stellare, ma sembra anche ospitare un AGN oscurato al suo interno. Tuttavia, non presenta elevati tassi di outflow e velocità dei venti: non è quindi chiaro quale dei due fenomeni vi sia all'origine. In questo lavoro di tesi si è operata un'analisi multibanda di questa sorgente con lo scopo di studiarne le principali proprietà fisiche. Lo studio in banda X attraverso l'analisi dei dati provenienti dai satelliti XMM-Newton, Chandra e NuSTAR ha permesso di conoscere parametri importanti come il grado di oscuramento della sorgente e la potenza dell'AGN. Con l'analisi in banda IR, è stato possibile conoscere il contributo dell'AGN e della starburst alla luminosità IR e i principali parametri fisici di questa galassia. L’obiettivo di tale lavoro è quello di capire il ruolo svolto da questi due principali fenomeni e quale possa essere la connessione con i venti molecolari.

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Le reti devono essere in grado di gestire i modelli di traffico generati dalle nuove applicazioni, per questo si sta concentrando un interesse senza precedenti nella storia di Internet parlando di Software Defined Networking (SDN), un nuovo modo di concepire le reti. SDN è un paradigma che permette di dividere il piano di controllo dal piano dati consentendo il controllo della rete da un dispositivo unico centralizzato,il controller. In questa tesi abbiamo voluto esaminare due specifici casi di studio, affinché si dimostri come SDN possa fornire il miglior supporto per risolvere il problema delle architetture tradizionali, e uno strumento utile per progettare SDN. Per primo viene analizzato Procera, utilizzato nelle reti domestiche e nelle reti campus per dimostrare che, grazie ad esso, è possibile ridurre la complessità di un’intera rete. Poi è stato visto AgNos, un’architettura basata su azioni svolte da agenti rappresentando così un ottimo strumento di lavoro sia perché gli agenti sono implementati nei controller di rete e sia perché AgNos ha la peculiarità di fornire all’utente (o al sistema) un livello stabile di concretezza. Inoltre sono stati analizzati due problemi comuni su Internet: 1.la mitigazione degli attacchi Ddos, dove i domini SDN collaborano per filtrare i pacchetti dalla fonte per evitare l’esaurimento delle risorse 2.l’attuazione di un meccanismo di prevenzione per risolvere il problema dell’attacco Dos nella fase iniziale rendendo l’aggressione più facile da gestire. L’ultimo argomento trattato è il sistema Mininet, ottimo strumento di lavoro in quanto permette di emulare topologie di rete in cui fanno parte host, switch e controller, creati utilizzando il software. Rappresenta un ottimo strumento per implementare reti SDN ed è molto utile per lo sviluppo, l'insegnamento e la ricerca grazie alla sua peculiarità di essere open source.

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The past decade has seen the energy consumption in servers and Internet Data Centers (IDCs) skyrocket. A recent survey estimated that the worldwide spending on servers and cooling have risen to above $30 billion and is likely to exceed spending on the new server hardware . The rapid rise in energy consumption has posted a serious threat to both energy resources and the environment, which makes green computing not only worthwhile but also necessary. This dissertation intends to tackle the challenges of both reducing the energy consumption of server systems and by reducing the cost for Online Service Providers (OSPs). Two distinct subsystems account for most of IDC’s power: the server system, which accounts for 56% of the total power consumption of an IDC, and the cooling and humidifcation systems, which accounts for about 30% of the total power consumption. The server system dominates the energy consumption of an IDC, and its power draw can vary drastically with data center utilization. In this dissertation, we propose three models to achieve energy effciency in web server clusters: an energy proportional model, an optimal server allocation and frequency adjustment strategy, and a constrained Markov model. The proposed models have combined Dynamic Voltage/Frequency Scaling (DV/FS) and Vary-On, Vary-off (VOVF) mechanisms that work together for more energy savings. Meanwhile, corresponding strategies are proposed to deal with the transition overheads. We further extend server energy management to the IDC’s costs management, helping the OSPs to conserve, manage their own electricity cost, and lower the carbon emissions. We have developed an optimal energy-aware load dispatching strategy that periodically maps more requests to the locations with lower electricity prices. A carbon emission limit is placed, and the volatility of the carbon offset market is also considered. Two energy effcient strategies are applied to the server system and the cooling system respectively. With the rapid development of cloud services, we also carry out research to reduce the server energy in cloud computing environments. In this work, we propose a new live virtual machine (VM) placement scheme that can effectively map VMs to Physical Machines (PMs) with substantial energy savings in a heterogeneous server cluster. A VM/PM mapping probability matrix is constructed, in which each VM request is assigned with a probability running on PMs. The VM/PM mapping probability matrix takes into account resource limitations, VM operation overheads, server reliability as well as energy effciency. The evolution of Internet Data Centers and the increasing demands of web services raise great challenges to improve the energy effciency of IDCs. We also express several potential areas for future research in each chapter.

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Context-dependent behavior is becoming increasingly important for a wide range of application domains, from pervasive computing to common business applications. Unfortunately, mainstream programming languages do not provide mechanisms that enable software entities to adapt their behavior dynamically to the current execution context. This leads developers to adopt convoluted designs to achieve the necessary runtime flexibility. We propose a new programming technique called Context-oriented Programming (COP) which addresses this problem. COP treats context explicitly, and provides mechanisms to dynamically adapt behavior in reaction to changes in context, even after system deployment at runtime. In this paper we lay the foundations of COP, show how dynamic layer activation enables multi-dimensional dispatch, illustrate the application of COP by examples in several language extensions, and demonstrate that COP is largely independent of other commitments to programming style.

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Current advanced cloud infrastructure management solutions allow scheduling actions for dynamically changing the number of running virtual machines (VMs). This approach, however, does not guarantee that the scheduled number of VMs will properly handle the actual user generated workload, especially if the user utilization patterns will change. We propose using a dynamically generated scaling model for the VMs containing the services of the distributed applications, which is able to react to the variations in the number of application users. We answer the following question: How to dynamically decide how many services of each type are needed in order to handle a larger workload within the same time constraints? We describe a mechanism for dynamically composing the SLAs for controlling the scaling of distributed services by combining data analysis mechanisms with application benchmarking using multiple VM configurations. Based on processing of multiple application benchmarks generated data sets we discover a set of service monitoring metrics able to predict critical Service Level Agreement (SLA) parameters. By combining this set of predictor metrics with a heuristic for selecting the appropriate scaling-out paths for the services of distributed applications, we show how SLA scaling rules can be inferred and then used for controlling the runtime scale-in and scale-out of distributed services. We validate our architecture and models by performing scaling experiments with a distributed application representative for the enterprise class of information systems. We show how dynamically generated SLAs can be successfully used for controlling the management of distributed services scaling.

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Cost-efficient operation while satisfying performance and availability guarantees in Service Level Agreements (SLAs) is a challenge for Cloud Computing, as these are potentially conflicting objectives. We present a framework for SLA management based on multi-objective optimization. The framework features a forecasting model for determining the best virtual machine-to-host allocation given the need to minimize SLA violations, energy consumption and resource wasting. A comprehensive SLA management solution is proposed that uses event processing for monitoring and enables dynamic provisioning of virtual machines onto the physical infrastructure. We validated our implementation against serveral standard heuristics and were able to show that our approach is significantly better.

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Abstract Cloud computing service emerged as an essential component of the Enterprise {IT} infrastructure. Migration towards a full range and large-scale convergence of Cloud and network services has become the current trend for addressing requirements of the Cloud environment. Our approach takes the infrastructure as a service paradigm to build converged virtual infrastructures, which allow offering tailored performance and enable multi-tenancy over a common physical infrastructure. Thanks to virtualization, new exploitation activities of the physical infrastructures may arise for both transport network and Data Centres services. This approach makes network and Data Centres’ resources dedicated to Cloud Computing to converge on the same flexible and scalable level. The work presented here is based on the automation of the virtual infrastructure provisioning service. On top of the virtual infrastructures, a coordinated operation and control of the different resources is performed with the objective of automatically tailoring connectivity services to the Cloud service dynamics. Furthermore, in order to support elasticity of the Cloud services through the optical network, dynamic re-planning features have been provided to the virtual infrastructure service, which allows scaling up or down existing virtual infrastructures to optimize resource utilisation and dynamically adapt to users’ demands. Thus, the dynamic re-planning of the service becomes key component for the coordination of Cloud and optical network resource in an optimal way in terms of resource utilisation. The presented work is complemented with a use case of the virtual infrastructure service being adopted in a distributed Enterprise Information System, that scales up and down as a function of the application requests.

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Long Term Evolution (LTE) represents the fourth generation (4G) technology which is capable of providing high data rates as well as support of high speed mobility. The EU FP7 Mobile Cloud Networking (MCN) project integrates the use of cloud computing concepts in LTE mobile networks in order to increase LTE's performance. In this way a shared distributed virtualized LTE mobile network is built that can optimize the utilization of virtualized computing, storage and network resources and minimize communication delays. Two important features that can be used in such a virtualized system to improve its performance are the user mobility and bandwidth prediction. This paper introduces the architecture and challenges that are associated with user mobility and bandwidth prediction approaches in virtualized LTE systems.

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Mobile networks usage rapidly increased over the years, with great consequences in terms of performance requirements. In this paper, we propose mechanisms to use Information-Centric Networking to perform load balancing in mobile networks, providing content delivery over multiple radio technologies at the same time and thus efficiently using resources and improving the overall performance of content transfer. Meaningful results were obtained by comparing content transfer over single radio links with typical strategies to content transfer over multiple radio links with Information-Centric Networking load balancing. Results demonstrate that Information-Centric Networking load balancing increases the performance and efficiency of 3GPP Long Term Evolution mobile networks while greatly improving the network perceived quality for end users.

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Recently telecommunication industry benefits from infrastructure sharing, one of the most fundamental enablers of cloud computing, leading to emergence of the Mobile Virtual Network Operator (MVNO) concept. The most momentous intents by this approach are the support of on-demand provisioning and elasticity of virtualized mobile network components, based on data traffic load. To realize it, during operation and management procedures, the virtualized services need be triggered in order to scale-up/down or scale-out/in an instance. In this paper we propose an architecture called MOBaaS (Mobility and Bandwidth Availability Prediction as a Service), comprising two algorithms in order to predict user(s) mobility and network link bandwidth availability, that can be implemented in cloud based mobile network structure and can be used as a support service by any other virtualized mobile network services. MOBaaS can provide prediction information in order to generate required triggers for on-demand deploying, provisioning, disposing of virtualized network components. This information can be used for self-adaptation procedures and optimal network function configuration during run-time operation, as well. Through the preliminary experiments with the prototype implementation on the OpenStack platform, we evaluated and confirmed the feasibility and the effectiveness of the prediction algorithms and the proposed architecture.