Dissertations / Theses on the topic 'Cloud federation'

L'informatique en nuage (Cloud Computing) est un modèle à grande échelle et en évolution continue, permettant le provisionnement et l'utilisation des ressources informatiques à la demande, selon un modèle rentable de facturation à l'usage "pay-as-you-go". Ce nouveau paradigme a rapidement révolutionné l'industrie IT et a permis de nouvelles tendances en matière de prestation de services informatiques, y compris l'externalisation des infrastructures IT vers des prestataires tiers spécialisés. Cependant, la nature multi-utilisateur des plateformes d'hébergement, ainsi que la complexité des demandes, soulèvent plusieurs défis liés à la gestion des ressources Cloud. Malgré l'attention croissante portée à ce sujet, la plupart des efforts ont été axés sur des solutions centrées utilisateur, et malheureusement beaucoup moins sur les difficultés rencontrées par les fournisseurs pour maximiser leurs bénéfices. Dans ce contexte, la fédération de Cloud a été récemment proposée comme une solution clé pour répondre à l'augmentation et la fluctuation des charges de travail. Les fournisseurs ayant des besoins complémentaires en ressources au fil du temps, peuvent collaborer et partager leurs infrastructures respectives via l'externalisation ("Outsourcing") pour mieux satisfaire les demandes et exigences des utilisateurs. Cette thèse aborde le problème d'optimisation du profit via la fédération et l'allocation optimale des ressources parmi plusieurs fournisseurs d'infrastructures Cloud. L'étude examine les principaux défis et opportunités liés à la maximisation des revenus dans une fédération de Clouds, et définit des stratégies efficaces pour diriger les fournisseurs dans leurs décisions de coopération. Le but est de fournir des algorithmes qui automatisent la sélection du plan d'allocation le plus rentable, qui satisfait à la fois la demande des utilisateurs et les exigences de mise en réseau. Nous visons des modèles d'allocation génériques et robustes qui répondent aux nouvelles tendances Cloud, et de traiter les requêtes simples ainsi que complexes nécessitant le provisionnement de services composites avec différentes ressources distribuées et connectées. Conformément aux objectifs de la thèse, nous avons mené une étude approfondie des travaux antérieurs traitant la problématique de provisionnement des ressources d'infrastructure dans les environnements Cloud. L'analyse a porté notamment sur les modèles d'allocation ayant pour objectif la maximisation de profit et les lacunes et défis associés dans les fédérations de Clouds. Dans un deuxième temps, nous avons proposé un programme linéaire en nombre entiers (ILP), pour aider les fournisseurs de services dans leurs décisions de coopération via des actions optimales d'externalisation (outsourcing), d'internalisation (insourcing) et d'allocation en local. Ces différentes décisions d'allocation sont traitées conjointement dans une formule d'optimisation globale qui partitionne les graphes de requêtes entre les membres de la fédération, tout en satisfaisant les exigences de communication entre les services élémentaires. En plus de la topologie des graphes de ressources, ce partitionnement prend en compte les prix dynamiques et les quotas proposés par les membres de la fédération ainsi que les coûts d'hébergement des ressources et de leur mise en réseau. Enfin, nous avons proposé un algorithme heuristique pour améliorer les temps de convergence avec les instances de problèmes à grande échelle. L'approche proposée utilise un algorithme de "clustering" basé sur les arbres de Gomory-Hu pour le partitionnement des graphes et une stratégie de meilleur ajustement (Best-Fit matching) pour l'allocation et le placement des sous-graphes résultants. L'utilisation conjointe de ces deux techniques permet de capturer l'essence du problème d'optimisation et de respecter les différents objectifs fixés, tout en améliorant le temps de convergence vers les solutions quasi-optimales de plusieurs ordres de grandeur
Cloud computing is a steadily maturing large-scale model for providing on-demand IT resources on a pay-as-you-go basis. This emerging paradigm has rapidly revolutionized the IT industry and enabled new service delivery trends, including infrastructure externalization to large third-party providers. The Cloud multi-tenancy architecture raises several management challenges for all stakeholders. Despite the increasing attention on this topic, most efforts have been focused on user-centric solutions, and unfortunately much less on the difficulties encountered by Cloud providers in improving their business. In this context, Cloud Federation has been recently suggested as a key solution to the increasing and variable workloads. Providers having complementary resource requirements over time can collaborate and share their respective infrastructures, to dynamically adjust their hosting capacities in response to users' demands. However, joining a federation makes the resource allocation more complex, since providers have to also deal with cooperation decisions and workload distribution within the federation. This is of crucial importance for cloud providers from a profit standpoint and especially challenging in a federation involving multiple providers and distributed resources and applications. This thesis addresses profit optimization through federating and allocating resources amongst multiple infrastructure providers. The work investigates the key challenges and opportunities related to revenue maximization in Cloud federation, and defines efficient strategies to govern providers' cooperation decisions. The goal is to provide algorithms to automate the selection of cost-effective distributed allocation plans that simultaneously satisfy user demand and networking requirements. We seek generic and robust models able to meet the new trends in Cloud services and handle both simple and complex requests, ranging from standalone VMs to composite services requiring the provisioning of distributed and connected resources. In line with the thesis objectives, we first provide a survey of prior work on infrastructure resource provisioning in Cloud environments. The analysis mainly focuses on profit-driven allocation models in Cloud federations and the associated gaps and challenges with emphasis on pricing and networking issues. Then, we present a novel exact integer linear program (ILP), to assist IaaS providers in their cooperation decisions, through optimal "insourcing", "outsourcing" and local allocation operations. The different allocation decisions are treated jointly in a global optimization formulation that splits resource request graphs across federation members while satisfying communication requirements between request subsets. In addition to the request topology, this partitioning takes into account the dynamic prices and quotas proposed by federation members as well as the costs of resources and their networking. The algorithm performance evaluation and the identified benefits confirm the relevance of resource federation in improving providers' profits and shed light into the most favorable conditions to join or build a federation. Finally, a new topology-aware allocation heuristic is proposed to improve convergence times with large-scale problem instances. The proposed approach uses a Gomory-Hu tree based clustering algorithm for request graphs partitioning, and a Best-Fit matching strategy for subgraphs placement and allocation. Combining both techniques captures the essence of the optimization problem and meets the objectives, while speeding up convergence to near-optimal solutions by several orders of magnitude

L'informatique en nuage (Cloud Computing) est un modèle à grande échelle et en évolution continue, permettant le provisionnement et l'utilisation des ressources informatiques à la demande, selon un modèle rentable de facturation à l'usage "pay-as-you-go". Ce nouveau paradigme a rapidement révolutionné l'industrie IT et a permis de nouvelles tendances en matière de prestation de services informatiques, y compris l'externalisation des infrastructures IT vers des prestataires tiers spécialisés. Cependant, la nature multi-utilisateur des plateformes d'hébergement, ainsi que la complexité des demandes, soulèvent plusieurs défis liés à la gestion des ressources Cloud. Malgré l'attention croissante portée à ce sujet, la plupart des efforts ont été axés sur des solutions centrées utilisateur, et malheureusement beaucoup moins sur les difficultés rencontrées par les fournisseurs pour maximiser leurs bénéfices. Dans ce contexte, la fédération de Cloud a été récemment proposée comme une solution clé pour répondre à l'augmentation et la fluctuation des charges de travail. Les fournisseurs ayant des besoins complémentaires en ressources au fil du temps, peuvent collaborer et partager leurs infrastructures respectives via l'externalisation ("Outsourcing") pour mieux satisfaire les demandes et exigences des utilisateurs. Cette thèse aborde le problème d'optimisation du profit via la fédération et l'allocation optimale des ressources parmi plusieurs fournisseurs d'infrastructures Cloud. L'étude examine les principaux défis et opportunités liés à la maximisation des revenus dans une fédération de Clouds, et définit des stratégies efficaces pour diriger les fournisseurs dans leurs décisions de coopération. Le but est de fournir des algorithmes qui automatisent la sélection du plan d'allocation le plus rentable, qui satisfait à la fois la demande des utilisateurs et les exigences de mise en réseau. Nous visons des modèles d'allocation génériques et robustes qui répondent aux nouvelles tendances Cloud, et de traiter les requêtes simples ainsi que complexes nécessitant le provisionnement de services composites avec différentes ressources distribuées et connectées. Conformément aux objectifs de la thèse, nous avons mené une étude approfondie des travaux antérieurs traitant la problématique de provisionnement des ressources d'infrastructure dans les environnements Cloud. L'analyse a porté notamment sur les modèles d'allocation ayant pour objectif la maximisation de profit et les lacunes et défis associés dans les fédérations de Clouds. Dans un deuxième temps, nous avons proposé un programme linéaire en nombre entiers (ILP), pour aider les fournisseurs de services dans leurs décisions de coopération via des actions optimales d'externalisation (outsourcing), d'internalisation (insourcing) et d'allocation en local. Ces différentes décisions d'allocation sont traitées conjointement dans une formule d'optimisation globale qui partitionne les graphes de requêtes entre les membres de la fédération, tout en satisfaisant les exigences de communication entre les services élémentaires. En plus de la topologie des graphes de ressources, ce partitionnement prend en compte les prix dynamiques et les quotas proposés par les membres de la fédération ainsi que les coûts d'hébergement des ressources et de leur mise en réseau. Enfin, nous avons proposé un algorithme heuristique pour améliorer les temps de convergence avec les instances de problèmes à grande échelle. L'approche proposée utilise un algorithme de "clustering" basé sur les arbres de Gomory-Hu pour le partitionnement des graphes et une stratégie de meilleur ajustement (Best-Fit matching) pour l'allocation et le placement des sous-graphes résultants. L'utilisation conjointe de ces deux techniques permet de capturer l'essence du problème d'optimisation et de respecter les différents objectifs fixés, tout en améliorant le temps de convergence vers les solutions quasi-optimales de plusieurs ordres de grandeur
Cloud computing is a steadily maturing large-scale model for providing on-demand IT resources on a pay-as-you-go basis. This emerging paradigm has rapidly revolutionized the IT industry and enabled new service delivery trends, including infrastructure externalization to large third-party providers. The Cloud multi-tenancy architecture raises several management challenges for all stakeholders. Despite the increasing attention on this topic, most efforts have been focused on user-centric solutions, and unfortunately much less on the difficulties encountered by Cloud providers in improving their business. In this context, Cloud Federation has been recently suggested as a key solution to the increasing and variable workloads. Providers having complementary resource requirements over time can collaborate and share their respective infrastructures, to dynamically adjust their hosting capacities in response to users' demands. However, joining a federation makes the resource allocation more complex, since providers have to also deal with cooperation decisions and workload distribution within the federation. This is of crucial importance for cloud providers from a profit standpoint and especially challenging in a federation involving multiple providers and distributed resources and applications. This thesis addresses profit optimization through federating and allocating resources amongst multiple infrastructure providers. The work investigates the key challenges and opportunities related to revenue maximization in Cloud federation, and defines efficient strategies to govern providers' cooperation decisions. The goal is to provide algorithms to automate the selection of cost-effective distributed allocation plans that simultaneously satisfy user demand and networking requirements. We seek generic and robust models able to meet the new trends in Cloud services and handle both simple and complex requests, ranging from standalone VMs to composite services requiring the provisioning of distributed and connected resources. In line with the thesis objectives, we first provide a survey of prior work on infrastructure resource provisioning in Cloud environments. The analysis mainly focuses on profit-driven allocation models in Cloud federations and the associated gaps and challenges with emphasis on pricing and networking issues. Then, we present a novel exact integer linear program (ILP), to assist IaaS providers in their cooperation decisions, through optimal "insourcing", "outsourcing" and local allocation operations. The different allocation decisions are treated jointly in a global optimization formulation that splits resource request graphs across federation members while satisfying communication requirements between request subsets. In addition to the request topology, this partitioning takes into account the dynamic prices and quotas proposed by federation members as well as the costs of resources and their networking. The algorithm performance evaluation and the identified benefits confirm the relevance of resource federation in improving providers' profits and shed light into the most favorable conditions to join or build a federation. Finally, a new topology-aware allocation heuristic is proposed to improve convergence times with large-scale problem instances. The proposed approach uses a Gomory-Hu tree based clustering algorithm for request graphs partitioning, and a Best-Fit matching strategy for subgraphs placement and allocation. Combining both techniques captures the essence of the optimization problem and meets the objectives, while speeding up convergence to near-optimal solutions by several orders of magnitude

Distributed Real-Time Media Processing refers to classes of highly distributed, delay no-tolerant applications that account for the majority of the data traffic generated in the world today. Real-Time audio/video conferencing and live content streaming are of particular research interests as technology forecasts predict video traffic surpassing every other type of data traffic in the world in the near future. These applications are very sensitive to both communication properties such as latency, jitter, packet loss, bit rate as well as backend stream processing load profiles. In this work we provide a novel and generalized large-scale Multi-Cloud architectural blueprint for ISP and Carrier providers, that permits smart geo-distributed service placement in order to optimize latency/locality of stream processing applications. We provide as a well self-managed Intra-Cloud federation algorithm based on gradient topologies in order to optimize routes in a live media streaming backend. Additionally we introduce a novel distributed Network Bandwidth Manager that optimizes system stability by arbitrating network bandwidth between multiple Cloud services sharing the same network infrastructure. At last, an empirical study is provided connecting media quality parameters and Cloud backend load profiles, including an algorithm for stream allocation on Cloud Selective Forwarding units.
El procesamiento de medios en tiempo real distribuido se refiere a clases de aplicaciones altamente distribuidas, no tolerantes al retardo, que representan la mayoría del tráfico de datos generado en el mundo actual. Las conferencias de audio y video en tiempo real y la transmisión de contenido en vivo tienen especial interés en investigación, ya que la prospectiva tecnológica estima que el tráfico de video supere a cualquier otro tipo de tráfico de datos en el futuro cercano. La transmisión en vivo se refiere a aplicaciones en las que flujos de audio/vídeo de una fuente se han de entregar a un conjunto de destinos en lugares geográficos diferentes mientras se mantiene baja la latencia de entrega del flujo (como por ejemplo la cobertura de eventos en vivo). Las plataformas de conferencia en tiempo real son plataformas de aplicación que implementan comunicaciones de audio/video en tiempo real entre muchos participantes. Ambas categorías presentan una alta sensibilidad tanto al estado de la red (latencia, jitter, pérdida de paquetes, velocidad de bits) como a los perfiles de carga de la infraestructura de procesamiento de flujo (latencia y jitter introducidos durante el procesamiento en la nube de paquetes de datos multimedia). Esta tesis trata de mejorar el procesamiento de datos multimedia en tiempo real tanto en los parámetros de nivel de red como en las optimizaciones en la nube.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-19T15:09:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tgr_thesis.pdf: 4801672 bytes, checksum: ce1d30377cfe8fad52dbfd02d55554e6 (MD5)
Made available in DSpace on 2017-04-19T15:09:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) tgr_thesis.pdf: 4801672 bytes, checksum: ce1d30377cfe8fad52dbfd02d55554e6 (MD5) Previous issue date: 2016-09-08
The evolution of software service delivery has changed the way accountability is performed. The complexity related to cloud computing environments increases the difficulty in properly performing accountability, since the evidences are spread through the whole infrastructure, from different servers, in physical, virtualization and application layers. This complexity increases when the cloud federation is considered because besides the inherent complexity of the virtualized environment, the federation members may not implement the same security procedures and policies. The main objective of this thesis is to propose an accountability framework named CloudAcc, that supports audit, management, planning and billing process in federated cloud environments, increasing trust and transparency. Furthermore, CloudAcc considers the legal safeguard requirements presented in Brazilian Marco Civil da Internet. We confirm the CloudAcc effectiveness when some infrastructure elements were submitted against Denial of Service (DoS) and Brute Force attacks, and our framework was able to detect them. Facing the results obtained, we can conclude that CloudAcc contributes to the state-of-the-art once it provides the holistic vision of the cloud federated environment through the evidence collection considering the three layers, supporting audit, management, planning and billing process in federated cloud environments.
A maneira de realizar accountability tem variado à medida em que o modo de entrega de serviços de Tecnologia da Informação (TI) tem evoluído. Em ambientes de nuvem a complexidade de realizar accountability apropriadamente é alta porque as evidências devem ser coletadas considerando-se as camadas física, de virtualização e de aplicações, que estão espalhadas em diferentes servidores e elementos da infraestrutura. Esta complexidade é ampliada quando ocorre a federação das infraestruturas de nuvem porque além da complexidade inerente ao ambiente virtualizado, os membros da federação podem não ter os mesmos grupos de políticas e práticas de segurança. O principal objetivo desta tese é propor um framework de accountability, denominado CloudAcc, que suporte processos de auditoria, gerenciamento, planejamento e cobrança, em nuvens federadas, aumentando a confiança e a transparência. Além disso, o CloudAcc também considera os requisitos legais para a salvaguarda dos registros, conforme descrito no Marco Civil da Internet brasileira. A efetividade do CloudAcc foi confirmada quando alguns componentes da infraestrutura da nuvem foram submetidos a ataques de negação de serviço e de força bruta, e o framework foi capaz de detectá-los. Diante dos resultados obtidos, pode-se concluir que o CloudAcc contribui para o estado-da-arte, uma vez que fornece uma visão holística do ambiente de nuvem federada através da coleta de evidências em três camadas suportando os processos de auditoria, gerenciamento, planejamento e cobrança.

MCC (Mobile Cloud Computing) est un candidat très fort pour le NGN (Next Generation Network) qui permet aux utilisateurs mobiles d’avoir une mobilité étendue, une continuité de service et des performances supérieures. Les utilisateurs peuvent s’attendre à exécuter leurs travaux plus rapidement, avec une faible consommation de batterie et à des prix abordables ; mais ce n’est pas toujours le cas. Diverses applications mobiles ont été développées pour tirer parti de cette nouvelle technologie, mais chacune de ces applications possède ses propres exigences. Plusieurs MCA (Mobile Cloud Architectures) ont été proposées, mais aucune n'a été adaptée pour toutes les applications mobiles, ce qui a mené à une faible satisfaction du client. De plus, l'absence d'un modèle d'affaires (business model) valide pour motiver les investisseurs a empêché son déploiement à l'échelle de production. Cette thèse propose une nouvelle architecture de MCA (Mobile Cloud Architecture) qui positionne l'opérateur de téléphonie mobile au cœur de cette technologie avec un modèle d'affaires de recettes. Cette architecture, nommée OCMCA (Operator Centric Mobile Cloud Architecture), relie l'utilisateur d’un côté et le fournisseur de services Cloud (CSP) de l'autre côté, et héberge un cloud dans son réseau. La connexion OCMCA / utilisateur peut utiliser les canaux multiplex menant à un service beaucoup moins cher pour les utilisateurs, mais avec plus de revenus, et de réduire les embouteillages et les taux de rejet pour l'opérateur. La connexion OCMCA / CSP est basée sur la fédération, ainsi un utilisateur qui a été enregistré avec n’importe quel CSP, peut demander que son environnement soit déchargé de cloud hébergé par l'opérateur de téléphonie mobile afin de recevoir tous les services et les avantages de OCMCA.Les contributions de cette thèse sont multiples. Premièrement, nous proposons OCMCA et nous prouvons qu'il a un rendement supérieur à toutes les autres MCA (Mobile Cloud Architectures). Le modèle d'affaires (business model) de cette architecture se concentre sur la liberté de l'abonnement de l'utilisateur, l'utilisateur peut ainsi être abonné à un fournisseur de cloud et être toujours en mesure de se connecter via cette architecture à son environnement à l'aide du déchargement et de la fédération
Mobile cloud computing is a very strong candidate for the title "Next Generation Network" which empowers mobile users with extended mobility, service continuity and superior performance. Users can expect to execute their jobs faster, with lower battery consumption and affordable prices; however this is not always the case. Various mobile applications have been developed to take advantage of this new technology, but each application has its own requirements. Several mobile cloud architectures have been proposed but none was suitable for all mobile applications which resulted in lower customer satisfaction. In addition to that, the absence of a valid business model to motivate investors hindered its deployment on production scale. This dissertation proposes a new mobile cloud architecture which positions the mobile operator at the core of this technology equipped with a revenue-making business model. This architecture, named OCMCA (Operator Centric Mobile Cloud Architecture), connects the user from one side and the Cloud Service Provider (CSP) from the other and hosts a cloud within its network. The OCMCA/user connection can utilize multicast channels leading to a much cheaper service for the users and more revenues, lower congestion and rejection rates for the operator. The OCMCA/CSP connection is based on federation, thus a user who has been registered with any CSP, can request her environment to be offloaded to the mobile operator's hosted cloud in order to receive all OCMCA's services and benefits

Das Internet of Things (IoT) ist aktuell ein junger Wachstumsmarkt, dessen Bedeutung für unsere Gesellschaft in naher Zukunft vielen Menschen erst noch wirklich bewusst werden wird. Die Subdomänen Smart-Home, Smart-Grid, Smart-Mobility, Industrie 4.0, Smart-Health und viele mehr sind wichtig für unsere zukünftige Wettbewerbsfähigkeit, die Herausforderungen zur Bewältigung des Klimawandels, unsere Gesundheit, aber auch für trivialere Dinge wie Komfort. Andererseits ergibt sich hierbei bereits dasselbe große Problem, das in einer ähnlichen Form schon bei klassischem Cloud-Computing bekannt ist: Vendor-Silos, die keinen hersteller- oder anbieterübergreifenden Austausch von Gerätedaten ermöglichen, verhindern eine schnelle Verbreitung dieser neuen Technologie. Diensteanbieter müssen ihre Produkte aufwendig für unzählige Technologien bereitstellen, was die Entwicklung von Diensten unnötig teuer macht und letztendlich das Dienstangebot insgesamt einschränkt. Cloud-Computing wird dabei in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. Die Dissertation beschäftigt sich daher mit dem Problem IoT-Gerätedaten an IoT-Clouds plattformübergreifend und anbieterübergreifend nutzbar zu machen. Die Motivation und die adressierte Forschungslücke zeigen die Notwendigkeit der Beschäftigung mit dem Thema auf. Ausgehend davon, wird das Konzept einer dezentral organisierten IoT-Intercloud vorgeschlagen, welches in der Lage ist heterogene IoT-Clouds zu integrieren. Die Analyse des Standes der Technik zeigt, das IoT-Clouds genügend Eigenschaften teilen, um in Zukunft eine Adaption zu einer einheitlichen Schnittstelle für die IoT-Intercloud zu schaffen. Das Konzept umfasst zunächst die Komponentenarchitektur eines Intercloud-Brokers zur Etablierung einer IoT-Intercloud. Ausgehend davon wird in vertiefenden Teilkonzepten ein Discovery-Service zum Finden von Gerätedaten und einem Push-Stream-Provider, für die Zustellung von IoT-Event-Notifications in Echtzeit, behandelt. Eine Evaluation zeigt letztlich die praxistaugliche Realisierbarkeit, Skalierbarkeit und Performance der Konzeption und des implementierten Prototyps.

MCC (Mobile Cloud Computing) est un candidat très fort pour le NGN (Next Generation Network) qui permet aux utilisateurs mobiles d’avoir une mobilité étendue, une continuité de service et des performances supérieures. Les utilisateurs peuvent s’attendre à exécuter leurs travaux plus rapidement, avec une faible consommation de batterie et à des prix abordables ; mais ce n’est pas toujours le cas. Diverses applications mobiles ont été développées pour tirer parti de cette nouvelle technologie, mais chacune de ces applications possède ses propres exigences. Plusieurs MCA (Mobile Cloud Architectures) ont été proposées, mais aucune n'a été adaptée pour toutes les applications mobiles, ce qui a mené à une faible satisfaction du client. De plus, l'absence d'un modèle d'affaires (business model) valide pour motiver les investisseurs a empêché son déploiement à l'échelle de production. Cette thèse propose une nouvelle architecture de MCA (Mobile Cloud Architecture) qui positionne l'opérateur de téléphonie mobile au cœur de cette technologie avec un modèle d'affaires de recettes. Cette architecture, nommée OCMCA (Operator Centric Mobile Cloud Architecture), relie l'utilisateur d’un côté et le fournisseur de services Cloud (CSP) de l'autre côté, et héberge un cloud dans son réseau. La connexion OCMCA / utilisateur peut utiliser les canaux multiplex menant à un service beaucoup moins cher pour les utilisateurs, mais avec plus de revenus, et de réduire les embouteillages et les taux de rejet pour l'opérateur. La connexion OCMCA / CSP est basée sur la fédération, ainsi un utilisateur qui a été enregistré avec n’importe quel CSP, peut demander que son environnement soit déchargé de cloud hébergé par l'opérateur de téléphonie mobile afin de recevoir tous les services et les avantages de OCMCA.Les contributions de cette thèse sont multiples. Premièrement, nous proposons OCMCA et nous prouvons qu'il a un rendement supérieur à toutes les autres MCA (Mobile Cloud Architectures). Le modèle d'affaires (business model) de cette architecture se concentre sur la liberté de l'abonnement de l'utilisateur, l'utilisateur peut ainsi être abonné à un fournisseur de cloud et être toujours en mesure de se connecter via cette architecture à son environnement à l'aide du déchargement et de la fédération
Mobile cloud computing is a very strong candidate for the title "Next Generation Network" which empowers mobile users with extended mobility, service continuity and superior performance. Users can expect to execute their jobs faster, with lower battery consumption and affordable prices; however this is not always the case. Various mobile applications have been developed to take advantage of this new technology, but each application has its own requirements. Several mobile cloud architectures have been proposed but none was suitable for all mobile applications which resulted in lower customer satisfaction. In addition to that, the absence of a valid business model to motivate investors hindered its deployment on production scale. This dissertation proposes a new mobile cloud architecture which positions the mobile operator at the core of this technology equipped with a revenue-making business model. This architecture, named OCMCA (Operator Centric Mobile Cloud Architecture), connects the user from one side and the Cloud Service Provider (CSP) from the other and hosts a cloud within its network. The OCMCA/user connection can utilize multicast channels leading to a much cheaper service for the users and more revenues, lower congestion and rejection rates for the operator. The OCMCA/CSP connection is based on federation, thus a user who has been registered with any CSP, can request her environment to be offloaded to the mobile operator's hosted cloud in order to receive all OCMCA's services and benefits

Présenté dans la littérature comme une nouvelle technologie, le Cloud Computing est devenu incontournable dans la mise en place et la fourniture des services informatiques. Cette thèse s’inscrit dans le contexte de cette nouvelle technologie qui est en mesure de transformer la mise en place, la gestion et l’utilisation des systèmes d’information. L'adoption et la vulgarisation du Cloud ont été ralenties par la jeunesse même des concepts et l'hétérogénéité des solutions existantes. Cette difficulté d'adoption se manifeste par l'absence de standard, l'hétérogénéité des architectures et des API, le Vendor Lock-In imposé par les leaders du marché et des manques qui ralentissent la fédération. La motivation principale de la thèse est de simplifier l'adoption du cloud et la migration vers ses environnements et technologies. Notre objectif est de proposer des solutions d'interopérabilité et de fédération dans le Cloud. Le travail de recherche s’est aussi articulé autour de deux grands axes. Le premier concerne le rapprochement des réseaux du futur et des Clouds. Le deuxième axe concerne l'interopérabilité et la fédération entre solutions et services cloud. Une analyse de l’état de l’art sur le Cloud Computing et le Cloud Networking, a permis de confirmer des manques pressentis et de proposer deux architectures de fédération Cloud. La première architecture permet le rapprochement entre le Cloud Computing et le Cloud Networking. La seconde architecture facilite l'interopérabilité et le courtage de services Cloud. L'étude des deux architectures a fait ressortir deux composants primordiaux et essentiels pour assurer la fédération: une interface générique et un système d'échange de messages. Ces deux composants correspondent à deux contributions centrales de la thèse et reflètent l’ensemble des contributions (quatre au total) du travail de recherche
Presented in the literature as a new technology, Cloud Computing has become essential in the development and delivery of IT services. Given the innovative potential of Cloud, our thesis was conducted in the context of this promising technology. It was clear that the Cloud would change the way we develop, manage and use information systems. However, the adoption and popularization of Cloud were slow and difficult given the youth of the concepts and heterogeneity of the existing solutions. This difficulty in adoption is reflected by the lack of standard, the presence of heterogeneous architectures and APIs, the introduction of Vendor Lock-In imposed by the market leaders and the lack of cloud federation principles and facilitators. The main motivation for our PhD is to simplify the adoption of the cloud paradigm and the migration to cloud environments and technologies. Our goal has consequently been to improve interoperability and enable federation in the cloud. The thesis focused on two main areas. The first concerns the convergence of future networks and clouds and the second the improvement of federation and interoperability between heterogeneous cloud solutions and services. Based on our work in state of the art about Cloud Computing and Cloud Networking, we defined in this thesis two architectures for Cloud federation. The first architecture enables the merging (convergence) of Cloud Computing and Cloud Networking. The second architecture addresses interoperability between services and proposes cloud-brokering solutions. The study enabled the identification of two essential components for cloud federation, namely: a generic interface and a message exchange system. These two components have been two contributions of our thesis. The proposed federation architectures and these two components summarize the four major contributions of our work

Présenté dans la littérature comme une nouvelle technologie, le Cloud Computing est devenu incontournable dans la mise en place et la fourniture des services informatiques. Cette thèse s’inscrit dans le contexte de cette nouvelle technologie qui est en mesure de transformer la mise en place, la gestion et l’utilisation des systèmes d’information. L'adoption et la vulgarisation du Cloud ont été ralenties par la jeunesse même des concepts et l'hétérogénéité des solutions existantes. Cette difficulté d'adoption se manifeste par l'absence de standard, l'hétérogénéité des architectures et des API, le Vendor Lock-In imposé par les leaders du marché et des manques qui ralentissent la fédération. La motivation principale de la thèse est de simplifier l'adoption du cloud et la migration vers ses environnements et technologies. Notre objectif est de proposer des solutions d'interopérabilité et de fédération dans le Cloud. Le travail de recherche s’est aussi articulé autour de deux grands axes. Le premier concerne le rapprochement des réseaux du futur et des Clouds. Le deuxième axe concerne l'interopérabilité et la fédération entre solutions et services cloud. Une analyse de l’état de l’art sur le Cloud Computing et le Cloud Networking, a permis de confirmer des manques pressentis et de proposer deux architectures de fédération Cloud. La première architecture permet le rapprochement entre le Cloud Computing et le Cloud Networking. La seconde architecture facilite l'interopérabilité et le courtage de services Cloud. L'étude des deux architectures a fait ressortir deux composants primordiaux et essentiels pour assurer la fédération: une interface générique et un système d'échange de messages. Ces deux composants correspondent à deux contributions centrales de la thèse et reflètent l’ensemble des contributions (quatre au total) du travail de recherche
Presented in the literature as a new technology, Cloud Computing has become essential in the development and delivery of IT services. Given the innovative potential of Cloud, our thesis was conducted in the context of this promising technology. It was clear that the Cloud would change the way we develop, manage and use information systems. However, the adoption and popularization of Cloud were slow and difficult given the youth of the concepts and heterogeneity of the existing solutions. This difficulty in adoption is reflected by the lack of standard, the presence of heterogeneous architectures and APIs, the introduction of Vendor Lock-In imposed by the market leaders and the lack of cloud federation principles and facilitators. The main motivation for our PhD is to simplify the adoption of the cloud paradigm and the migration to cloud environments and technologies. Our goal has consequently been to improve interoperability and enable federation in the cloud. The thesis focused on two main areas. The first concerns the convergence of future networks and clouds and the second the improvement of federation and interoperability between heterogeneous cloud solutions and services. Based on our work in state of the art about Cloud Computing and Cloud Networking, we defined in this thesis two architectures for Cloud federation. The first architecture enables the merging (convergence) of Cloud Computing and Cloud Networking. The second architecture addresses interoperability between services and proposes cloud-brokering solutions. The study enabled the identification of two essential components for cloud federation, namely: a generic interface and a message exchange system. These two components have been two contributions of our thesis. The proposed federation architectures and these two components summarize the four major contributions of our work

Cloud computing brought flexibility, scalability, and capital cost savings to the IT industry. As more companies turn to cloud solutions, securing cloud based services becomes increasingly important, because for many organizations, the final barrier to adopting cloud computing is whether it is sufficiently secure.More users rely on cloud storage as it is mainly because cloud storage is available to be used by multiple devices (e.g. smart phones, tablets, notebooks, etc.) at the same time. These services often offer adequate protection to user's private data. However, there were cases where user's private data was accessible to other user's, since this data is stored in a multi-tenant environment. These incidents reduce the trust of cloud storage service providers, hence there is a need to securely migrate data from one cloud storage provider to another.This thesis proposes a design of a service for providing Security as a Service for cloud brokers in a federated cloud. This scheme allows customers to securely migrate from one provider to another. To enable the design of this scheme, possible security and privacy risks of a cloud storage service were analysed and identified. Moreover, in order to successfully protect private data, data protection requirements (for data retention, sanitization, and processing) were analysed. The proposed service scheme utilizes various encryption techniques and also includes identity and key management mechanisms, such as "federated identity management".While our proposed design meets most of the defined security and privacy requirements, it is still unknown how to properly handle data sanitization, to meet data protection requirements, and provide users data recovery capabilities (backups, versioning, etc.).

The thesis introduces a study about the vulnerabilities that a company as Scania IT faces towards vendor lock-in in the transition to a cloud computing platform. Cloud computing is a term that refers to anetwork of remote servers hosted on the internet to store, manage and process data, rather than on a local server or a personal computer. Vendor lock-in is an outcome that causes companies to pay a significant cost to move between cloud providers. The effects that cause vendor lock-in that will be described are portability, interoperability and federation are called the lock-in effects. The goal of the research is to help Scania IT understand the vendor lock-in and the vulnerabilities they can face in the transition to the cloud as well as to clarify the concern that they may have against falling in vendor lock-in. The main purpose of the research is to present the various lock-in effects that are related to the transition from one cloud provider to another and the vulnerabilities that cause companies to fall in vendor lock-in. The thesis presents the reasons that motivates why Scania IT would consider using the cloud and the concerns that they may have against usage of a cloud computing platform. The results will be based on a case study of a similar company that has moved to a cloud provider and specifically Microsoft Azure and an interview of Microsoft Azure point of view with the risk of vendor lock-in. Finally, a process of interviews with different people from Scania IT to extract the current bottleneck in the development process that caused the company to think of a cloud computing platform. The results show that companies should consider many risks and factors while moving to the cloud, as vendor lock-in, cloud maturity index and their IT strategies. As a result, the thesis gives recommendations of the steps needed to minimize the risks of the cloud while maintaining the positivity of the cloud.
Uppsatsen presenterar en studie om de sårbarheter som ett företag som Scania IT har mot inlåsning i övergången till molntjänster. Molntjänster är en term som hänvisar till ett nätverk av servrar som finns på internet för att lagra, hantera och processa data, istället för på en lokal server eller en persondator. Inlåsning är ett resultat i vilket orsakar att företagen behöver betala en betydande kostnad för att flytta mellan molnleverantörer. De effekter som orsakar inlåsning vilket kommer att beskrivas är portabilitet, interoperabilitet och federation, dessa kallas inlåsningseffekter. Målet med forskningen är att hjälpa Scania IT att förstå inlåsning och sårbarheter som de kan möta i övergången till molnet. Dessutom är målet att klarlägga riskerna som de kan ha mot att falla i inlåsning. Det huvudsakliga syftet med forskningen är att presentera de olika inlåsningseffekter som är relaterade till övergången från en molnleverantör till en annan samt de sårbarheter som orsakar företagen att falla i inlåsning. Uppsatsen presenterar skäl som motiverar varför Scania IT ska överväga att använda molnet samt den oro som de kan ha mot användning av en molnleverantör. Resultaten kommer att baseras på en fallstudie av ett liknande företag som har flyttat till en molnleverantör och specifikt Microsoft Azure samt en intervju av Microsoft Azure synvinkel med risken för inlåsning. Slutligen, en rad av intervjuer med olika personer från Scania IT för att extrahera den nuvarande flaskhalsen i utvecklingsprocessen som orsakade företaget att tänka på molntjänster. Resultaten visar att företagen bör överväga många risker och faktorer när de flyttar till molnet, som exempelvis inlåsning, cloud maturity index och deras IT-strategier. Som ett resultat ger examensarbetet nödvändiga rekommendationer för att minimera riskerna för molnet samtidigt som positivitet av molnet.

Questa tesi si pone l’obiettivo di effettuare un’analisi aggiornata sulla recente evoluzione del Cloud Computing e dei nuovi modelli architetturali a sostegno della continua crescita di richiesta di risorse di computazione, di storage e di rete all'interno dei data center, per poi dedicarsi ad una fase sperimentale di migrazioni live singole e concorrenti di macchine virtuali, studiandone le prestazioni a livello di risorse applicative e di rete all’interno della piattaforma open source di virtualizzazione QEMU-KVM, oggi alla base di sistemi cloud-based come Openstack. Nel primo capitolo, viene effettuato uno studio dello stato dell’arte del Cloud Computing, dei suoi attuali limiti e delle prospettive offerte da un modello di Cloud Federation nel futuro immediato. Nel secondo capitolo vengono discusse nel dettaglio le tecniche di live migration, di recente riferimento per la comunità scientifica internazionale e le possibili ottimizzazioni in scenari inter e intra data center, con l’intento di definire la base teorica per lo studio approfondito dell’implementazione effettiva del processo di migrazione su piattaforma QEMU-KVM, che viene affrontato nel terzo capitolo. In particolare, in quest’ultimo sono descritti i principi architetturali e di funzionamento dell'hypervisor e viene definito il modello di progettazione e l’algoritmo alla base del processo di migrazione. Nel quarto capitolo, infine, si presenta il lavoro svolto, le scelte configurative e progettuali per la creazione di un ambiente di testbed adatto allo studio di sessioni di live migration concorrenti e vengono discussi i risultati delle misure di performance e del comportamento del sistema, tramite le sperimentazioni effettuate.

A computação em nuvem tem recebido um grande destaque, ao propor um novo e eficiente mecanismo para disponibilizar recursos computacionais. Dos investimentos cada vez maiores nessa plataforma, inclusive pela academia, surge a oportunidade de compartilhar estes recursos computacionais entre diferentes instituições. As grades computacionais são um mecanismo bem estabelecido para o compartilhamento de alguns tipos de recursos computacionais. Através do entendimento de como isso é feito nestas estruturas, esse trabalho avalia as soluções existentes e propõe um arquitetura alternativa que permite a criação das federações de nuvens computacionais.
Cloud computing is a new model to provide computing resources. The growing interest and investments on this platform creates an opportunity to share this resources across different institutions. The grid computing is the standard way of achieving this. Using grid as reference, this work survey current technologies and present an alternative design to allow the development of academic cloud computing federations.

La fédération de Clouds permet d’étendre de manière transparente les ressources des fournisseurs de services Cloud (Cloud service Providers: CSP) afin de fournir une meilleure qualité de service (Quality of Service: QoS) aux clients sans frais de déploiement supplémentaires. Le stockage en tant que service (Storage as a Service: StaaS), constitue l’un des principaux services Cloud offerts aux clients. Pour un tel service, la performance des Entrées/Sorties (E/S) des supports de stockage et la latence du réseau sont parmi les métriques les plus importantes considérées par les clients. En effet, le système d’E/S prend environ 90% du temps d’exécution d’une transaction pour certaines requêtes de base de données. Afin de rassurer les clients, certaines sociétés de Cloud incluent déjà des garanties de latence dans leurs contrats de niveau de service (Service Level Agreements: SLA) et les clients peuvent payer des frais supplémentaires pour réduire davantage les latences. Cette thèse traite du problème de placement de données pour un CSP faisant partie d’une fédération. En effet, offrir des services attractifs et peu coûteux est un grand défi pour les CSP. Notre but est de proposer des approches intelligentes pour un meilleur placement des données qui minimise le coût pour le fournisseur tout en satisfaisant les clients. Cette approche doit prendre en compte l’hétérogénéité des ressources de stockage interne et externe en terme de plusieurs paramètres (comme la capacité, les performances, la tarification) ainsi que les caractéristiques des clients et leurs exigences
Cloud federation makes it possible to seamlessly extend the resources of Cloud Service Providers (CSP) in order to provide a better Quality of Service (QoS) to customers without additional deployment costs. Storage as a Service (StaaS), is one of the main Cloud services offered to customers. For such a service, storage Input/Output (I/O) performance and network latency are among the most important metrics considered by customers. In effect, transactions for some database queries spend 90% of the execution time in I/O operations. In order to satisfy customers, some Cloud companies already include latency guarantees in their Service Level Agreements (SLA) and customers can pay additional fees to further reduce latency. This thesis addresses the data placement problem for a CSP that is part of a federation. Indeed,offering attractive and inexpensive services is a big challenge for CSP. Our goal is to pro-vide intelligent approaches for a better data placement that minimizes the cost of placement for the provider while satisfying the customers QoS requirements.This approach must take into account the heterogeneity of internal and external storage resources in terms of several parameters (such as capacity, performance, pricing) as well as customer characteristics and requirements.Despite the fact that many data placement strategies have been proposed for hybrid storage systems, they are not generalizable to every architecture. Indeed, a placement strategy must be designed according to the system architecture for which it is proposed and the target objectives

Grid computing emerged as a framework for supporting complex operations over large datasets; it enables the harnessing of large numbers of processors working in parallel to solve computing problems that typically spread across various domains. We focus on the problems of data management in a grid/cloud environment. The broader context of designing a services oriented architecture (SOA) for information integration is studied, identifying the main components for realizing this architecture. The BioFederator is a web services-based data federation architecture for bioinformatics applications. Based on collaborations with bioinformatics researchers, several domain-specific data federation challenges and needs are identified. The BioFederator addresses such challenges and provides an architecture that incorporates a series of utility services; these address issues like automatic workflow composition, domain semantics, and the distributed nature of the data. The design also incorporates a series of data-oriented services that facilitate the actual integration of data. Schema integration is a core problem in the BioFederator context. Previous methods for schema integration rely on the exploration, implicit or explicit, of the multiple design choices that are possible for the integrated schema. Such exploration relies heavily on user interaction; thus, it is time consuming and labor intensive. Furthermore, previous methods have ignored the additional information that typically results from the schema matching process, that is, the weights and in some cases the directions that are associated with the correspondences. We propose a more automatic approach to schema integration that is based on the use of directed and weighted correspondences between the concepts that appear in the source schemas. A key component of our approach is a ranking mechanism for the automatic generation of the best candidate schemas. The algorithm gives more weight to schemas that combine the concepts with higher similarity or coverage. Thus, the algorithm makes certain decisions that otherwise would likely be taken by a human expert. We show that the algorithm runs in polynomial time and moreover has good performance in practice. The proposed methods and algorithms are compared to the state of the art approaches. The BioFederator design, services, and usage scenarios are discussed. We demonstrate how our architecture can be leveraged on real world bioinformatics applications. We preformed a whole human genome annotation for nucleosome exclusion regions. The resulting annotations were studied and correlated with tissue specificity, gene density and other important gene regulation features. We also study data processing models on grid environments. MapReduce is one popular parallel programming model that is proven to scale. However, using the low-level MapReduce for general data processing tasks poses the problem of developing, maintaining and reusing custom low-level user code. Several frameworks have emerged to address this problem; these frameworks share a top-down approach, where a high-level language is used to describe the problem semantics, and the framework takes care of translating this problem description into the MapReduce constructs. We highlight several issues in the existing approaches and alternatively propose a novel refined MapReduce model that addresses the maintainability and reusability issues, without sacrificing the low-level controllability offered by directly writing MapReduce code. We present MapReduce-LEGOS (MR-LEGOS), an explicit model for composing MapReduce constructs from simpler components, namely, "Maplets", "Reducelets" and optionally "Combinelets". Maplets and Reducelets are standard MapReduce constructs that can be composed to define aggregated constructs describing the problem semantics. This composition can be viewed as defining a micro-workflow inside the MapReduce job. Using the proposed model, complex problem semantics can be defined in the encompassing micro-workflow provided by MR-LEGOS while keeping the building blocks simple. We discuss the design details, its main features and usage scenarios. Through experimental evaluation, we show that the proposed design is highly scalable and has good performance in practice.

Le cloud computing a été considéré comme une option pour exécuter des applications de calcul haute performance. Bien que les plateformes traditionnelles de calcul haute performance telles que les grilles et les supercalculateurs offrent un environnement stable du point de vue des défaillances, des performances, et de la taille des ressources, le cloud computing offre des ressources à la demande, généralement avec des performances imprévisibles mais à des coûts financiers abordables. Pour surmonter les limites d’un cloud individuel, plusieurs clouds peuvent être combinés pour former une fédération de clouds, souvent avec des coûts supplémentaires légers pour les utilisateurs. Une fédération de clouds peut aider autant les fournisseurs que les utilisateurs à atteindre leurs objectifs tels la réduction du temps d’exécution, la minimisation des coûts, l’augmentation de la disponibilité, la réduction de la consommation d’énergie, pour ne citer que ceux-Là. Ainsi, la fédération de clouds peut être une solution élégante pour éviter le sur-Approvisionnement, réduisant ainsi les coûts d’exploitation en situation de charge moyenne, et en supprimant des ressources qui, autrement, resteraient inutilisées et gaspilleraient ainsi de énergie. Cependant, la fédération de clouds élargit la gamme des ressources disponibles. En conséquence, pour les utilisateurs, des compétences en cloud computing ou en administration système sont nécessaires, ainsi qu’un temps d’apprentissage considérable pour maîtrises les options disponibles. Dans ce contexte, certaines questions se posent: (a) Quelle ressource du cloud est appropriée pour une application donnée? (b) Comment les utilisateurs peuvent-Ils exécuter leurs applications HPC avec un rendement acceptable et des coûts financiers abordables, sans avoir à reconfigurer les applications pour répondre aux normes et contraintes du cloud ? (c) Comment les non-Spécialistes du cloud peuvent-Ils maximiser l’usage des caractéristiques du cloud, sans être liés au fournisseur du cloud ? et (d) Comment les fournisseurs de cloud peuvent-Ils exploiter la fédération pour réduire la consommation électrique, tout en étant en mesure de fournir un service garantissant les normes de qualité préétablies ? À partir de ces questions, la présente thèse propose une solution de consolidation d’applications pour la fédération de clouds qui garantit le respect des normes de qualité de service. On utilise un système multi-Agents pour négocier la migration des machines virtuelles entre les clouds. En nous basant sur la fédération de clouds, nous avons développé et évalué une approche pour exécuter une énorme application de bioinformatique à coût zéro. En outre, nous avons pu réduire le temps d’exécution de 22,55% par rapport à la meilleure exécution dans un cloud individuel. Cette thèse présente aussi une architecture de cloud baptisée « Excalibur » qui permet l’adaptation automatique des applications standards pour le cloud. Dans l’exécution d’une chaîne de traitements de la génomique, Excalibur a pu parfaitement mettre à l’échelle les applications sur jusqu’à 11 machines virtuelles, ce qui a réduit le temps d’exécution de 63% et le coût de 84% par rapport à la configuration de l’utilisateur. Enfin, cette thèse présente un processus d’ingénierie des lignes de produits (PLE) pour gérer la variabilité de l’infrastructure à la demande du cloud, et une architecture multi-Cloud autonome qui utilise ce processus pour configurer et faire face aux défaillances de manière indépendante. Le processus PLE utilise le modèle étendu de fonction avec des attributs pour décrire les ressources et les sélectionner en fonction des objectifs de l’utilisateur. Les expériences réalisées avec deux fournisseurs de cloud différents montrent qu’en utilisant le modèle proposé, les utilisateurs peuvent exécuter leurs applications dans un environnement de clouds fédérés, sans avoir besoin de connaître les variabilités et contraintes du cloud
Cloud computing has been seen as an option to execute high performance computing (HPC) applications. While traditional HPC platforms such as grid and supercomputers offer a stable environment in terms of failures, performance, and number of resources, cloud computing offers on-Demand resources generally with unpredictable performance at low financial cost. Furthermore, in cloud environment, failures are part of its normal operation. To overcome the limits of a single cloud, clouds can be combined, forming a cloud federation often with minimal additional costs for the users. A cloud federation can help both cloud providers and cloud users to achieve their goals such as to reduce the execution time, to achieve minimum cost, to increase availability, to reduce power consumption, among others. Hence, cloud federation can be an elegant solution to avoid over provisioning, thus reducing the operational costs in an average load situation, and removing resources that would otherwise remain idle and wasting power consumption, for instance. However, cloud federation increases the range of resources available for the users. As a result, cloud or system administration skills may be demanded from the users, as well as a considerable time to learn about the available options. In this context, some questions arise such as: (a) which cloud resource is appropriate for a given application? (b) how can the users execute their HPC applications with acceptable performance and financial costs, without needing to re-Engineer the applications to fit clouds' constraints? (c) how can non-Cloud specialists maximize the features of the clouds, without being tied to a cloud provider? and (d) how can the cloud providers use the federation to reduce power consumption of the clouds, while still being able to give service-Level agreement (SLA) guarantees to the users? Motivated by these questions, this thesis presents a SLA-Aware application consolidation solution for cloud federation. Using a multi-Agent system (MAS) to negotiate virtual machine (VM) migrations between the clouds, simulation results show that our approach could reduce up to 46% of the power consumption, while trying to meet performance requirements. Using the federation, we developed and evaluated an approach to execute a huge bioinformatics application at zero-Cost. Moreover, we could decrease the execution time in 22.55% over the best single cloud execution. In addition, this thesis presents a cloud architecture called Excalibur to auto-Scale cloud-Unaware application. Executing a genomics workflow, Excalibur could seamlessly scale the applications up to 11 virtual machines, reducing the execution time by 63% and the cost by 84% when compared to a user's configuration. Finally, this thesis presents a product line engineering (PLE) process to handle the variabilities of infrastructure-As-A-Service (IaaS) clouds, and an autonomic multi-Cloud architecture that uses this process to configure and to deal with failures autonomously. The PLE process uses extended feature model (EFM) with attributes to describe the resources and to select them based on users' objectives. Experiments realized with two different cloud providers show that using the proposed model, the users could execute their application in a cloud federation environment, without needing to know the variabilities and constraints of the clouds

Les fédérations de nuages informatiques peuvent être considérées comme une avancée majeure dans l’informatique en nuage, en particulier dans le domaine médical. En effet, le partage de données médicales améliorerait la qualité des soins. La fédération de ressources permettrait d'accéder à toutes les informations, même sur une personne mobile, avec des données hospitalières distribuées sur plusieurs sites. En outre, cela permettrait d’envisager de plus grands volumes de données sur plus de patients et ainsi de fournir des statistiques plus fines. Les données médicales sont généralement conformes à la norme DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Les fichiers DICOM peuvent être stockés sur différentes plates-formes, telles qu’Amazon, Microsoft, Google Cloud, etc. La gestion des fichiers, y compris le partage et le traitement, sur ces plates-formes, suit un modèle de paiement à l’utilisation, selon des modèles de prix distincts et en s’appuyant sur divers systèmes de gestion de données (systèmes de gestion de données relationnelles ou SGBD ou systèmes NoSQL). En outre, les données DICOM peuvent être structurées en lignes ou colonnes ou selon une approche hybride (ligne-colonne). En conséquence, la gestion des données médicales dans des fédérations de nuages soulève des problèmes d’optimisation multi-objectifs (MOOP - Multi-Objective Optimization Problems) pour (1) le traitement des requêtes et (2) le stockage des données, selon les préférences des utilisateurs, telles que le temps de réponse, le coût monétaire, la qualités, etc. Ces problèmes sont complexes à traiter en raison de la variabilité de l’environnement (liée à la virtualisation, aux communications à grande échelle, etc.). Pour résoudre ces problèmes, nous proposons MIDAS (MedIcal system on clouD federAtionS), un système médical sur les fédérations de groupes. Premièrement, MIDAS étend IReS, une plate-forme open source pour la gestion de flux de travaux d’analyse sur des environnements avec différents systèmes de gestion de bases de données. Deuxièmement, nous proposons un algorithme d’estimation des valeurs de coût dans une fédération de nuages, appelé Algorithme de régression %multiple linéaire dynamique (DREAM). Cette approche permet de s’adapter à la variabilité de l'environnement en modifiant la taille des données à des fins de formation et de test, et d'éviter d'utiliser des informations expirées sur les systèmes. Troisièmement, l’algorithme génétique de tri non dominé à base de grilles (NSGA-G) est proposé pour résoudre des problèmes d’optimisation multi-crtières en présence d’espaces de candidats de grande taille. NSGA-G vise à trouver une solution optimale approximative, tout en améliorant la qualité du font de Pareto. En plus du traitement des requêtes, nous proposons d'utiliser NSGA-G pour trouver une solution optimale approximative à la configuration de données DICOM. Nous fournissons des évaluations expérimentales pour valider DREAM, NSGA-G avec divers problèmes de test et jeux de données. DREAM est comparé à d'autres algorithmes d'apprentissage automatique en fournissant des coûts estimés précis. La qualité de la NSGA-G est comparée à celle des autres algorithmes NSGA présentant de nombreux problèmes dans le cadre du MOEA. Un jeu de données DICOM est également expérimenté avec NSGA-G pour trouver des solutions optimales. Les résultats expérimentaux montrent les qualités de nos solutions en termes d'estimation et d'optimisation de problèmes multi-objectifs dans une fédération de nuages
Cloud federations can be seen as major progress in cloud computing, in particular in the medical domain. Indeed, sharing medical data would improve healthcare. Federating resources makes it possible to access any information even on a mobile person with distributed hospital data on several sites. Besides, it enables us to consider larger volumes of data on more patients and thus provide finer statistics. Medical data usually conform to the Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) standard. DICOM files can be stored on different platforms, such as Amazon, Microsoft, Google Cloud, etc. The management of the files, including sharing and processing, on such platforms, follows the pay-as-you-go model, according to distinct pricing models and relying on various systems (Relational Data Management Systems or DBMSs or NoSQL systems). In addition, DICOM data can be structured following traditional (row or column) or hybrid (row-column) data storages. As a consequence, medical data management in cloud federations raises Multi-Objective Optimization Problems (MOOPs) for (1) query processing and (2) data storage, according to users preferences, related to various measures, such as response time, monetary cost, qualities, etc. These problems are complex to address because of heterogeneous database engines, the variability (due to virtualization, large-scale communications, etc.) and high computational complexity of a cloud federation. To solve these problems, we propose a MedIcal system on clouD federAtionS (MIDAS). First, MIDAS extends IReS, an open source platform for complex analytics workflows executed over multi-engine environments, to solve MOOP in the heterogeneous database engines. Second, we propose an algorithm for estimating of cost values in a cloud environment, called Dynamic REgression AlgorithM (DREAM). This approach adapts the variability of cloud environment by changing the size of data for training and testing process to avoid using the expire information of systems. Third, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm based ob Grid partitioning (NSGA-G) is proposed to solve the problem of MOOP is that the candidate space is large. NSGA-G aims to find an approximate optimal solution, while improving the quality of the optimal Pareto set of MOOP. In addition to query processing, we propose to use NSGA-G to find an approximate optimal solution for DICOM data configuration. We provide experimental evaluations to validate DREAM, NSGA-G with various test problem and dataset. DREAM is compared with other machine learning algorithms in providing accurate estimated costs. The quality of NSGA-G is compared to other NSGAs with many problems in MOEA framework. The DICOM dataset is also experimented with NSGA-G to find optimal solutions. Experimental results show the good qualities of our solutions in estimating and optimizing Multi-Objective Problem in a cloud federation

Cloud Computing is the next step in the evolution of the Internet. It provides seemingly unlimited computation and storage resources by abstracting the networking, hardware, and software components underneath. However, individual cloud service providers do not have unlimited resources to offer. Some of the tasks demand computational resources that these individual cloud service providers can not fulfill themselves. In such cases, it would be optimal for these providers to borrow resources from each other. The process where different cloud service providers pool their resources is called Cloud Federation. There are many aspects to Cloud Federation such as access control and interoperability. Access control ensures that only the permitted users can access these federated resources. Interoperability enables the end-user to have a seamless experience when accessing resources on federated clouds. In this thesis, we detail our project named GENI-SAVI Federation, in which we federated the GENI and SAVI cloud systems. We focus on the access control portion of the project while also discussing the interoperability aspect of it.
Graduate
0984
panjwani.riz@gmail.com

碩士
國立臺灣科技大學
資訊管理系
101
With the recent popularity of cloud computing, and the evolution of Internet technology, cloud computing is being used for many applications which are referring to the web services in our life. Nevertheless, most of large enterprises are eager to use cloud computing technology, helping business groups achieve cost-effective and high-performance and manage easily. In other words, to provide uninterrupted services to the clients and reduce the monetary cost of cloud services and how to get the rented resources efficiently has become more important. In this study, we focus on the computing resource allocation problem in cloud environment which involves with the management of CPU processing power, network bandwidth, storage space and system load balance. In order to address such problem a resource allocation framework which refers to a cross-Identity Provider (IdP) resource allocation concept based on the inter-trust relationship among clouds is proposed to allow a cloud to borrow available virtualized resources from external clouds via constructed cloud federation architecture. We conduct simulation experiments which compared revised Celesti algorithm and our algorithms and find out that our scheme has better cost effectiveness than revised Celesti algorithm for resource allocation in cloud federation environment.

Computer networking researchers often have access to a few different network testbeds (Section 1.2) for their experiments. However, those testbeds are limited in resources; contentions for resources are prominent in those testbeds especially when conference deadline is looming. Moreover, services running on those testbeds are subject to seasonal and daily tra c spikes from users all round the world. Hence, demand for resources at the testbeds are high. Some researchers can use other testbeds in conjunction with the ones they are using. Even though each of the testbeds may have different infrastructures, and characteristics, in the end, what the researchers receive in return is a set of computing resources, either virtual machines or physical machines. Essentially, those testbeds are providing a similar service, but researchers have to manage the credentials for accessing the testbeds manually, and they have to manually request resources from different testbeds in order to setup experiments that span across different testbeds. This thesis presents GENICloud, a project that enables the federation of testbeds with clouds. Computing and storage resources can be provisioned to researchers and services running on existing testbeds dynamically from an Eucalyptus cloud. As a part of the GENICloud project, the user proxy (Section 3.4) provides a less arduous method for testbeds administrators to federate with other testbeds; the same service also manages researchers credentials, so they do not have to acquire resources from each testbed individually. The user proxy provides a single interface for researchers to interact with di erent testbeds and clouds and manage their experiments. Furthermore, GENICloud demonstrates that there are, in fact, quite a few architectural similarities between different testbeds and even clouds.

Das Internet of Things (IoT) ist aktuell ein junger Wachstumsmarkt, dessen Bedeutung für unsere Gesellschaft in naher Zukunft vielen Menschen erst noch wirklich bewusst werden wird. Die Subdomänen Smart-Home, Smart-Grid, Smart-Mobility, Industrie 4.0, Smart-Health und viele mehr sind wichtig für unsere zukünftige Wettbewerbsfähigkeit, die Herausforderungen zur Bewältigung des Klimawandels, unsere Gesundheit, aber auch für trivialere Dinge wie Komfort. Andererseits ergibt sich hierbei bereits dasselbe große Problem, das in einer ähnlichen Form schon bei klassischem Cloud-Computing bekannt ist: Vendor-Silos, die keinen hersteller- oder anbieterübergreifenden Austausch von Gerätedaten ermöglichen, verhindern eine schnelle Verbreitung dieser neuen Technologie. Diensteanbieter müssen ihre Produkte aufwendig für unzählige Technologien bereitstellen, was die Entwicklung von Diensten unnötig teuer macht und letztendlich das Dienstangebot insgesamt einschränkt. Cloud-Computing wird dabei in Zukunft eine wichtige Rolle spielen. Die Dissertation beschäftigt sich daher mit dem Problem IoT-Gerätedaten an IoT-Clouds plattformübergreifend und anbieterübergreifend nutzbar zu machen. Die Motivation und die adressierte Forschungslücke zeigen die Notwendigkeit der Beschäftigung mit dem Thema auf. Ausgehend davon, wird das Konzept einer dezentral organisierten IoT-Intercloud vorgeschlagen, welches in der Lage ist heterogene IoT-Clouds zu integrieren. Die Analyse des Standes der Technik zeigt, das IoT-Clouds genügend Eigenschaften teilen, um in Zukunft eine Adaption zu einer einheitlichen Schnittstelle für die IoT-Intercloud zu schaffen. Das Konzept umfasst zunächst die Komponentenarchitektur eines Intercloud-Brokers zur Etablierung einer IoT-Intercloud. Ausgehend davon wird in vertiefenden Teilkonzepten ein Discovery-Service zum Finden von Gerätedaten und einem Push-Stream-Provider, für die Zustellung von IoT-Event-Notifications in Echtzeit, behandelt. Eine Evaluation zeigt letztlich die praxistaugliche Realisierbarkeit, Skalierbarkeit und Performance der Konzeption und des implementierten Prototyps.:1 Einleitung 1.1 Problemstellung und Motivation 1.2 Ziele der Dissertation 1.2.1 Thesen 1.2.2 Forschungsfragen 1.3 Aufbau der Dissertation 2 Grundlagen zu Cloud-Computing im Internet of Things 2.1 Definition von Cloud-Computing 2.1.1 Generelle Eigenschaften 2.1.2 Architekturschichten 2.1.3 Einsatzformen 2.2 Internet of Things 2.2.1 Middleware im IoT 2.3 Architekturen verteilter Systeme zur Bereitstellung der IoT-Middleware 2.3.1 Geräte-zentrische IoT-Architektur 2.3.2 Gateway-zentrische IoT-Architektur 2.3.3 Cloud-zentrische IoT-Architektur 2.3.4 Zusammenfassung 2.4 Eigenschaften von verteilten Event-basierten Systemen 2.4.1 Interaktionsmodelle 2.4.2 Filtermodelle von Subscriptions 2.4.3 Verteiltes Notfication-Routing 2.5 Discovery im IoT 2.5.1 Grundlegende Begrifflichkeiten 2.5.2 Topologien von Discovery-Services 2.5.3 Funktionale Anforderungen für Discovery-Services im IoT 2.5.4 Ausgewählte Ansätze von Discovery-Services im IoT 3 Stand der Technik 3.1 Device-as-a-Service-Schnittstellen von IoT-Clouds 3.1.1 Gerätedatenmodell 3.1.2 Datenabruf mit Pull-Semantik 3.1.3 Datenabruf mit Push-Semantik 3.1.4 Steuerung von Gerätedaten 3.1.5 Datenzugriff durch Drittparteien 3.2 Analyse der DaaS-Schnittstellen verschiedener IoT-Clouds 3.2.1 Google Nest 3.2.2 Samsung Artik 3.2.3 AWS IoT 3.2.4 Microsoft Azure IoT Suite 3.2.5 Kiwigrid IoT-Plattform 3.2.6 Digi Device Cloud 3.2.7 DeviceHive 3.2.8 Eurotech Everyware Cloud 3.3 Zusammenfassung und Diskussion des Standes der Technik 4 Intercloud-Computing für das IoT 4.1 Intercloud-Computing nach Toosi 4.1.1 Ansätze zur Interoperabilität 4.1.2 Szenarien zur Cloud-übergreifenden Interoperabilität 4.1.3 Herausforderungen für Komponenten 4.2 Intercloud-Computing nach Grozev 4.2.1 Klassifikation der Architekturen 4.2.2 Klassifikation des Brokering-Mechanismus 4.2.3 Klassifikation verteilter Cloudanwendungen 4.3 Verwandte Arbeiten 4.3.1 Intercloud-Architekturen außerhalb der IoT-Domäne 4.3.2 Intercloud-Architekturen für das IoT 4.4 Analyse der verwandten Arbeiten 4.4.1 Systematik zur Bewertung 4.4.2 Bewertung und Abgrenzung 5 Anforderungsanalyse 5.1 Akteure in einer IoT-Intercloud 5.1.1 Menschliche Akteure 5.1.2 Systemakteure 5.2 Anwendungsfälle 5.2.1 Anwendungsfälle von IoT-Diensten 5.2.2 Anwendungsfälle von IoT-Clouds 5.2.3 Anwendungsfälle von IoT-Geräten 5.2.4 Anwendungsfälle von Intercloud-Brokern 5.3 Anforderungen 5.4 Ausschlusskriterien 6 Intercloud-Architektur für das IoT 6.1 Systemmodell einer IoT-Intercloud 6.1.1 IoT-Datenmodell für die Intercloud 6.1.2 Etablierung einer Vertrauensbeziehung zwischen zwei Clouds 6.2 Komponentenarchitektur des Intercloud-Brokers 6.2.1 Service-Connector, IC-DaaS-IF und Service-Protocol 6.2.2 Intercloud-Proxy, ICC-IF und Protokoll 6.2.3 Cloud-Adapter und IC-DaaS-Adapter-IF 6.3 Zusammenfassung 7 Verteilter Discovery-Service 7.1 Problembeschreibung 7.1.1 Topologie des Discovery-Service 7.2 Einfache Cloud-Discovery mit Broadcasting-Weiterleitung 7.2.1 Schnittstelle und Protokoll des einfachen Discovery-Service 7.2.2 Diskussion des einfachen Discovery-Service 7.3 Cloud-Discovery mit Geräteverzeichnis und Multicast-Weiterleitung 7.3.1 Geeignete Geräteinformationen für das Verzeichnis 7.3.2 Struktur und Schnittstelle des Verzeichnisses 7.3.3 Verzeichnissynchronisation und erweitertes Protokoll 7.4 Zusammenfassung beider Ansätze des Discovery-Service 8 Verteilter Push-Stream-Provider 8.1 Verteilter Push-Stream-Provider im Modell des Broker-Overlay-Netzwerks 8.2 Verteilter Push-Stream-Provider mit einfachem Routing-Modell 8.2.1 Systemmodell 8.2.2 Integration der Subkomponenten in die verteilte ICB-Architektur 8.3 Redundanz und Redundanzvermeidung des Push-Stream-Providers 8.3.1 Beschreibung des Redundanzproblems und des Lösungsansatzes 8.3.2 Lösungsansatz 8.4 Verteilter Push-Stream-Provider mit vereinigungsbasiertem Routing-Modell 8.4.1 Erkennen von ähnlichen Filtern 8.4.2 Konstruktion eines Vereinigungsfilters 8.4.3 Rekonstruktion der Datenströme 8.4.4 Komponente: Merge-Controller 8.4.5 Komponente: Stream-Processing-Engine 8.4.6 Integration in die bisherige Architektur 8.4.7 Diskussion des Ansatzes zur Redundanzvermeidung 8.5 Zusammenfassung zum Konzept des Push-Stream-Providers 9 Evaluation 9.1 Prototypische Implementierung der Konzeptarchitektur 9.1.1 Intercloud-Broker 9.1.2 IoT-Cloud und IoT-Geräte 9.1.3 IoT-Dienste 9.1.4 Grenzen des Prototyps und Fokus der experimentellen Evaluation 9.2 Aufbau der Evaluationsumgebung 9.3 Experimentelle Untersuchung der prototypischen Implementierung des Konzepts 9.3.1 Ermittlung einer Performance-Baseline 9.3.2 Experiment 1: Performance bei variabler Nachrichtengröße und Nachrichtenanzahl 9.3.3 Experiment 2: Performance bei multiplen Subscriptions 9.3.4 Experiment 3: Ermittlung des maximalen Durchsatzes und Skalierbarkeit des ICB 9.3.5 Experiment 4: Effizienzvergleich zwischen einfachem und vereinigungsbasiertem Routing 9.4 Zusammenfassung und Diskussion der Evaluation 10 Zusammenfassung 10.1 Beiträge der Dissertation 10.2 Ausblick A Abbildungen B Tabellen Inhaltsverzeichnis C Algorithmen D Listings Literaturverzeichnis

In recent years, the world in which we live has been deeply modified by the advent of the Internet of Things, filling the environment with devices able to interact through TCP/IP. These devices are commonly connected to sensors and actuators, enabling the remote management and monitoring of physical environments. This way, it is possible to manage the physical processes via software; the environments enhanced by IoTs are called Cyber-Physical Systems. Cyber-Physical Systems are able to produce huge volumes of data, used by applications running on a CPS as input for any applications' duties. CPSs features can be shared with other CPSs through cooperation, enabling complex workflows to manage the environments better than it would be possible without any such cooperation. Typical examples of cooperating CPSs are Smart Buildings and Smart Cities. The former are environments hosting one or more CPSs, supporting their residents, and the latter are aggregations of environments that host IoT devices to create an especially pervasive instance of a CPS (in some cases, multiple CPSs) that support citizens across their daily routines. At the same time, the devices composing a CPS are capable to provide some computational power, that is typically not used to the fullest, and that can be exploited to ``disseminate'' the computation across the environment, possibly placing most computation near where the request originates. This way, a double face benefit is achieved: on the one hand, service times get smaller, because this approach avoids, or minimizes, network latencies and, on the other hand, it optimizes both power consumption and network bandwidth overall. This dissertation aims to provides clues about the recent and ongoing investigations about cooperation among CPSs, with the overarching goal to exploit a number of established and emerging computing paradigms to enhance the services provided to citizens living in the environments under the coverage of such cooperating systems.

Cloud Computing is the new trend in sharing resources, sharing and managing data and performing computations on a shared resource via the Internet. However, with the constant increase in demand, these resources are insufficient. So users often use another network in conjunction with the current one. All these networks accom- plish the goal of providing the user with a virtual or physical machine. However, to achieve the result, virtual machine users have to maintain multitude credentials and follow a different process for each network. In this thesis, we focus on SAGEFed, a product that enables a user to use the same credentials and commands to reserve the resources on two different federated clouds, i.e., SAVI and GENI. As a part of SAGEFed, the user can acquire or reserve resources on the clouds with the same API. The same service also manages the credentials, so they do not have to manage different credentials while acquiring resources. Furthermore, SAGEFed demonstrates that any cloud that has some form of client tool can be easily integrated.
Graduate