A Middleware framework for self-adaptive large scale distributed services

Modern service-oriented applications demand the ability to adapt to changing conditions and unexpected situations while maintaining a required QoS. Existing self-adaptation approaches seem inadequate to address this challenge because many of their assumptions are not met on the large-scale, highly dynamic infrastructures where these applications are generally deployed on. The main motivation of our research is to devise principles that guide the construction of large scale self-adaptive distributed services. We aim to provide sound modeling abstractions based on a clear conceptual background, and their realization as a middleware framework that supports the development of such services. Taking the inspiration from the concepts of decentralized markets in economics, we propose a solution based on three principles: emergent self-organization, utility driven behavior and model-less adaptation. Based on these principles, we designed Collectives, a middleware framework which provides a comprehensive solution for the diverse adaptation concerns that rise in the development of distributed systems. We tested the soundness and comprehensiveness of the Collectives framework by implementing eUDON, a middleware for self-adaptive web services, which we then evaluated extensively by means of a simulation model to analyze its adaptation capabilities in diverse settings. We found that eUDON exhibits the intended properties: it adapts to diverse conditions like peaks in the workload and massive failures, maintaining its QoS and using efficiently the available resources; it is highly scalable and robust; can be implemented on existing services in a non-intrusive way; and do not require any performance model of the services, their workload or the resources they use. We can conclude that our work proposes a solution for the requirements of self-adaptation in demanding usage scenarios without introducing additional complexity. In that sense, we believe we make a significant contribution towards the development of future generation service-oriented applications.Las Aplicaciones Orientadas a Servicios modernas demandan la capacidad de adaptarse a condiciones variables y situaciones inesperadas mientras mantienen un cierto nivel de servio esperado (QoS). Los enfoques de auto-adaptación existentes parecen no ser adacuados debido a sus supuestos no se cumplen en infrastructuras compartidas de gran escala. La principal motivación de nuestra investigación es inerir un conjunto de principios para guiar el desarrollo de servicios auto-adaptativos de gran escala. Nuesto objetivo es proveer abstraciones de modelaje apropiadas, basadas en un marco conceptual claro, y su implemetnacion en un middleware que soporte el desarrollo de estos servicios. Tomando como inspiración conceptos económicos de mercados decentralizados, hemos propuesto una solución basada en tres principios: auto-organización emergente, comportamiento guiado por la utilidad y adaptación sin modelos. Basados en estos principios diseñamos Collectives, un middleware que proveer una solución exhaustiva para los diversos aspectos de adaptación que surgen en el desarrollo de sistemas distribuidos. La adecuación y completitud de Collectives ha sido provada por medio de la implementación de eUDON, un middleware para servicios auto-adaptativos, el ha sido evaluado de manera exhaustiva por medio de un modelo de simulación, analizando sus propiedades de adaptación en diversos escenarios de uso. Hemos encontrado que eUDON exhibe las propiedades esperadas: se adapta a diversas condiciones como picos en la carga de trabajo o fallos masivos, mateniendo su calidad de servicio y haciendo un uso eficiente de los recusos disponibles. Es altamente escalable y robusto; puedeoo ser implementado en servicios existentes de manera no intrusiva; y no requiere la obtención de un modelo de desempeño para los servicios. Podemos concluir que nuestro trabajo nos ha permitido desarrollar una solucion que aborda los requerimientos de auto-adaptacion en escenarios de uso exigentes sin introducir complejidad adicional. En este sentido, consideramos que nuestra propuesta hace una contribución significativa hacia el desarrollo de la futura generación de aplicaciones orientadas a servicios.Postprint (published version

Reducing Power Consumption and Latency in Mobile Devices using a Push Event Stream Model, Kernel Display Server, and GUI Scheduler

The power consumed by mobile devices can be dramatically reduced by improving how mobile operating systems handle events and display management. Currently, mobile operating systems use a pull model that employs a polling loop to constantly ask the operating system if an event exists. This constant querying prevents the CPU from entering a deep sleep, which unnecessarily consumes power. We’ve improved this process by switching to a push model which we refer to as the event stream model (ESM). This model leverages modern device interrupt controllers which automatically notify an application when events occur, thus removing the need to constantly rouse the CPU in order to poll for events. Since the CPU rests while no events are occurring, power consumption is reduced. Furthermore, an application is immediately notified when an event occurs, as opposed to waiting for a polling loop to recognize when an event has occurred. This immediate notification reduces latency, which is the elapsed time between the occurrence of an event and the beginning of its processing by an application. We further improved the benefits of the ESM by moving the display server, a central piece of the graphical user interface (GUI), into the kernel. Existing display servers duplicate some of the kernel code. They contain important information about an application that can assist the kernel with scheduling, such as whether the application is visible and able to receive events. However, they do not share such information with the kernel. Our new kernel-level display server (KDS) interacts directly with the process scheduler to determine when applications are allowed to use the CPU. For example, when an application is idle and not visible on the screen, the KDS prevents that application from using the CPU, thus conserving power. These combined improvements have reduced power consumption by up to 31.2% and latency by up to 17.1 milliseconds in our experimental applications. This improvement in power consumption roughly increases battery life by one to four hours when the device is being actively used or fifty to three-hundred hours when the device is idle

‘Enhanced Encryption and Fine-Grained Authorization for Database Systems

The aim of this research is to enhance fine-grained authorization and encryption so that database systems are equipped with the controls necessary to help enterprises adhere to zero-trust security more effectively. For fine-grained authorization, this thesis has extended database systems with three new concepts: Row permissions, column masks and trusted contexts. Row permissions and column masks provide data-centric security so the security policy cannot be bypassed as with database views, for example. They also coexist in harmony with the rest of the database core tenets so that enterprises are not forced to compromise neither security nor database functionality. Trusted contexts provide applications in multitiered environments with a secure and controlled manner to propagate user identities to the database and therefore enable such applications to delegate the security policy to the database system where it is enforced more effectively. Trusted contexts also protect against application bypass so the application credentials cannot be abused to make database changes outside the scope of the application’s business logic. For encryption, this thesis has introduced a holistic database encryption solution to address the limitations of traditional database encryption methods. It too coexists in harmony with the rest of the database core tenets so that enterprises are not forced to choose between security and performance as with column encryption, for example. Lastly, row permissions, column masks, trusted contexts and holistic database encryption have all been implemented IBM DB2, where they are relied upon by thousands of organizations from around the world to protect critical data and adhere to zero-trust security more effectively

New platform for intelligent context-based distributed information fusion

Tesis por compendio de publicaciones[ES]Durante las últimas décadas, las redes de sensores se han vuelto cada vez más importantes y hoy en día están presentes en prácticamente todos los sectores de nuestra sociedad. Su gran capacidad para adquirir datos y actuar sobre el entorno, puede facilitar la construcción de sistemas sensibles al contexto, que permitan un análisis detallado y flexible de los procesos que ocurren y los servicios que se pueden proporcionar a los usuarios. Esta tesis doctoral se presenta en el formato de “Compendio de Artículos”, de tal forma que las principales características de la arquitectura multi-agente distribuida propuesta para facilitar la interconexión de redes de sensores se presentan en tres artículos bien diferenciados. Se ha planteado una arquitectura modular y ligera para dispositivos limitados computacionalmente, diseñando un mecanismo de comunicación flexible que permite la interacción entre diferentes agentes embebidos, desplegados en dispositivos de tamaño reducido. Se propone un nuevo modelo de agente embebido, como mecanismo de extensión para la plataforma PANGEA. Además, se diseña un nuevo modelo de organización virtual de agentes especializada en la fusión de información. De esta forma, los agentes inteligentes tienen en cuenta las características de las organizaciones existentes en el entorno a la hora de proporcionar servicios. El modelo de fusión de información presenta una arquitectura claramente diferenciada en 4 niveles, siendo capaz de obtener la información proporcionada por las redes de sensores (capas inferiores) para ser integrada con organizaciones virtuales de agentes (capas superiores). El filtrado de señales, minería de datos, sistemas de razonamiento basados en casos y otras técnicas de Inteligencia Artificial han sido aplicadas para la consecución exitosa de esta investigación. Una de las principales innovaciones que pretendo con mi estudio, es investigar acerca de nuevos mecanismos que permitan la adición dinámica de redes de sensores combinando diferentes tecnologías con el propósito final de exponer un conjunto de servicios de usuario de forma distribuida. En este sentido, se propondrá una arquitectura multiagente basada en organizaciones virtuales que gestione de forma autónoma la infraestructura subyacente constituida por el hardware y los diferentes sensores

IntegraDos: facilitating the adoption of the Internet of Things through the integration of technologies

También, han sido analizados los componentes para una integración del IoT y cloud computing, concluyendo en la arquitectura Lambda-CoAP. Y por último, los desafíos para una integración del IoT y Blockchain han sido analizados junto con una evaluación de las posibilidades de los dispositivos del IoT para incorporar nodos de Blockchain. Las contribuciones de esta tesis doctoral contribuyen a acercar la adopción del IoT en la sociedad, y por tanto, a la expansión de esta prominente tecnología. Fecha de lectura de Tesis: 17 de diciembre 2018.El Internet de las Cosas (IoT) fue un nuevo concepto introducido por K. Asthon en 1999 para referirse a un conjunto identificable de objetos conectados a través de RFID. Actualmente, el IoT se caracteriza por ser una tecnología ubicua que está presente en un gran número de áreas, como puede ser la monitorización de infraestructuras críticas, sistemas de trazabilidad o sistemas asistidos para el cuidado de la salud. El IoT está cada vez más presente en nuestro día a día, cubriendo un gran abanico de posibilidades con el fin de optimizar los procesos y problemas a los que se enfrenta la sociedad. Es por ello por lo que el IoT es una tecnología prometedora que está continuamente evolucionando gracias a la continua investigación y el gran número de dispositivos, sistemas y componentes emergidos cada día. Sin embargo, los dispositivos involucrados en el IoT se corresponden normalmente con dispositivos embebidos con limitaciones de almacenamiento y procesamiento, así como restricciones de memoria y potencia. Además, el número de objetos o dispositivos conectados a Internet contiene grandes previsiones de crecimiento para los próximos años, con unas expectativas de 500 miles de millones de objetos conectados para 2030. Por lo tanto, para dar cabida a despliegues globales del IoT, además de suplir las limitaciones que existen, es necesario involucrar nuevos sistemas y paradigmas que faciliten la adopción de este campo. El principal objetivo de esta tesis doctoral, conocida como IntegraDos, es facilitar la adopción del IoT a través de la integración con una serie de tecnologías. Por un lado, ha sido abordado cómo puede ser facilitada la gestión de sensores y actuadores en dispositivos físicos sin tener que acceder y programar las placas de desarrollo. Por otro lado, un sistema para programar aplicaciones del IoT portables, adaptables, personalizadas y desacopladas de los dispositivos ha sido definido