Automation and Control

Advances in automation and control today cover many areas of technology where human input is minimized. This book discusses numerous types and applications of automation and control. Chapters address topics such as building information modeling (BIM)–based automated code compliance checking (ACCC), control algorithms useful for military operations and video games, rescue competitions using unmanned aerial-ground robots, and stochastic control systems

Security in Cloud Computing: Evaluation and Integration

Au cours de la dernière décennie, le paradigme du Cloud Computing a révolutionné la manière dont nous percevons les services de la Technologie de l’Information (TI). Celui-ci nous a donné l’opportunité de répondre à la demande constamment croissante liée aux besoins informatiques des usagers en introduisant la notion d’externalisation des services et des données. Les consommateurs du Cloud ont généralement accès, sur demande, à un large éventail bien réparti d’infrastructures de TI offrant une pléthore de services. Ils sont à même de configurer dynamiquement les ressources du Cloud en fonction des exigences de leurs applications, sans toutefois devenir partie intégrante de l’infrastructure du Cloud. Cela leur permet d’atteindre un degré optimal d’utilisation des ressources tout en réduisant leurs coûts d’investissement en TI. Toutefois, la migration des services au Cloud intensifie malgré elle les menaces existantes à la sécurité des TI et en crée de nouvelles qui sont intrinsèques à l’architecture du Cloud Computing. C’est pourquoi il existe un réel besoin d’évaluation des risques liés à la sécurité du Cloud durant le procédé de la sélection et du déploiement des services. Au cours des dernières années, l’impact d’une efficace gestion de la satisfaction des besoins en sécurité des services a été pris avec un sérieux croissant de la part des fournisseurs et des consommateurs. Toutefois, l’intégration réussie de l’élément de sécurité dans les opérations de la gestion des ressources du Cloud ne requiert pas seulement une recherche méthodique, mais aussi une modélisation méticuleuse des exigences du Cloud en termes de sécurité. C’est en considérant ces facteurs que nous adressons dans cette thèse les défis liés à l’évaluation de la sécurité et à son intégration dans les environnements indépendants et interconnectés du Cloud Computing. D’une part, nous sommes motivés à offrir aux consommateurs du Cloud un ensemble de méthodes qui leur permettront d’optimiser la sécurité de leurs services et, d’autre part, nous offrons aux fournisseurs un éventail de stratégies qui leur permettront de mieux sécuriser leurs services d’hébergements du Cloud. L’originalité de cette thèse porte sur deux aspects : 1) la description innovatrice des exigences des applications du Cloud relativement à la sécurité ; et 2) la conception de modèles mathématiques rigoureux qui intègrent le facteur de sécurité dans les problèmes traditionnels du déploiement des applications, d’approvisionnement des ressources et de la gestion de la charge de travail au coeur des infrastructures actuelles du Cloud Computing. Le travail au sein de cette thèse est réalisé en trois phases.----------ABSTRACT: Over the past decade, the Cloud Computing paradigm has revolutionized the way we envision IT services. It has provided an opportunity to respond to the ever increasing computing needs of the users by introducing the notion of service and data outsourcing. Cloud consumers usually have online and on-demand access to a large and distributed IT infrastructure providing a plethora of services. They can dynamically configure and scale the Cloud resources according to the requirements of their applications without becoming part of the Cloud infrastructure, which allows them to reduce their IT investment cost and achieve optimal resource utilization. However, the migration of services to the Cloud increases the vulnerability to existing IT security threats and creates new ones that are intrinsic to the Cloud Computing architecture, thus the need for a thorough assessment of Cloud security risks during the process of service selection and deployment. Recently, the impact of effective management of service security satisfaction has been taken with greater seriousness by the Cloud Service Providers (CSP) and stakeholders. Nevertheless, the successful integration of the security element into the Cloud resource management operations does not only require methodical research, but also necessitates the meticulous modeling of the Cloud security requirements. To this end, we address throughout this thesis the challenges to security evaluation and integration in independent and interconnected Cloud Computing environments. We are interested in providing the Cloud consumers with a set of methods that allow them to optimize the security of their services and the CSPs with a set of strategies that enable them to provide security-aware Cloud-based service hosting. The originality of this thesis lies within two aspects: 1) the innovative description of the Cloud applications’ security requirements, which paved the way for an effective quantification and evaluation of the security of Cloud infrastructures; and 2) the design of rigorous mathematical models that integrate the security factor into the traditional problems of application deployment, resource provisioning, and workload management within current Cloud Computing infrastructures. The work in this thesis is carried out in three phases

Optimisation of Mobile Communication Networks - OMCO NET

The mini conference “Optimisation of Mobile Communication Networks” focuses on advanced methods for search and optimisation applied to wireless communication networks. It is sponsored by Research & Enterprise Fund Southampton Solent University. The conference strives to widen knowledge on advanced search methods capable of optimisation of wireless communications networks. The aim is to provide a forum for exchange of recent knowledge, new ideas and trends in this progressive and challenging area. The conference will popularise new successful approaches on resolving hard tasks such as minimisation of transmit power, cooperative and optimal routing

Applied Metaheuristic Computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC

Proactive Adaptation in Self-Organizing Task-based Runtime Systems for Different Computing Classes

Moderne Computersysteme bieten Anwendern und Anwendungsentwicklern ein hohes Maß an Parallelität und Heterogenität. Die effiziente Nutzung dieser Systeme erfordert jedoch tiefgreifende Kenntnisse, z.B. der darunterliegenden Hardware-Plattform und den notwendigen Programmiermodellen, und umfangreiche Arbeit des Entwicklers. In dieser Thesis bezieht sich die effiziente Nutzung auf die Gesamtausführungszeit der Anwendungen, den Energieverbrauch des Systems, die maximale Temperatur der Verarbeitungseinheiten und die Zuverlässigkeit des Systems. Neben den verschiedenen Optimierungszielen muss ein Anwendungsentwickler auch die spezifischen Einschränkungen und Randbedingungen des Systems berücksichtigen, wie z. B. Deadlines oder Sicherheitsgarantien, die mit bestimmten Anwendungsbereichen einhergehen. Diese Komplexität heterogener Systeme macht es unmöglich, alle potenziellen Systemzustände und Umwelteinflüsse, die zur Laufzeit auftreten können, vorherzusagen. Die System- und Anwendungsentwickler sind somit nicht in der Lage, zur Entwurfszeit festzulegen, wie das System und die Anwendungen in allen möglichen Situationen reagieren sollen. Daher ist es notwendig, die Systeme zur Laufzeit der aktuellen Situation anzupassen, um ihr Verhalten entsprechend zu optimieren. In eingebetteten Systemen mit begrenzten Kühlkapazitäten muss z.B. bei Erreichen einer bestimmten Temperaturschwelle eine Lastverteilung vorgenommen, die Frequenz verringert oder Verarbeitungseinheiten abgeschaltet werden, um die Wärmeentwicklung zu reduzieren. Normalerweise reicht es aber nicht aus, einfach nur auf einen ungünstigen Systemzustand zu reagieren. Das Ziel sollte darin bestehen, ungünstige oder fehlerhafte Systemzustände vor dem Auftreten zu vermeiden, um die Notwendigkeit des Aufrufs von Notfallfunktionen zu verringern und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Anstatt beispielsweise die Wärmeentwicklung durch eine Neuverteilung der Anwendungen zu reduzieren, könnten proaktive Mechanismen kritische Temperaturen bereits im Vorfeld vermeiden, indem sie bestimmte unkritische Aufgaben verzögern oder deren Genauigkeit oder QoS verringern. Auf diese Weise wird die Systemlast reduziert, bevor ein kritischer Punkt erreicht wird. Lösungen des aktuellen Stands der Technik wie einheitliche Programmiersprachen oder Laufzeitsysteme adressieren einige der oben genannten Herausforderungen, jedoch existiert kein Ansatz, der in der Lage ist, eine Optimierung mehrerer sich widersprechender Zielfunktionen dynamisch und vor allem proaktiv durchzuführen. Ein Konzept, das diese komplexe Aufgabe für den Entwickler übernimmt und eine Möglichkeit zur dynamischen und proaktiven Anpassung an Veränderungen bietet, ist die Selbstorganisation. Selbstorganisation ist jedoch definiert als ein Prozess ohne externe Kontrolle oder Steuerung. Im Kontext der Systemoptimierung kann dies leicht zu unerwünschten Ergebnissen führen. Ein Ansatz, der Selbstorganisation mit einem Kontrollmechanismus kombiniert, welcher auf Robustheit und Widerstandsfähigkeit gegenüber äußeren Störungen abzielt, ist Organic Computing. Das bestimmende Merkmal von Organic Computing ist eine Observer/Controller-Architektur. Das Konzept dieser Architektur besteht darin, den aktuellen Zustand des Systems und der Umgebung zu überwachen, diese Daten zu analysieren und auf der Grundlage dieser Analyse Entscheidungen über das zukünftige Systemverhalten zu treffen. Organic Computing ermöglicht es also auf der Grundlage der vergangenen und des aktuellen Zustands proaktiv Mechanismen auszuwählen und auszulösen, die das System optimieren und unerwünschte Zustände vermeiden. Um die Vorteile des Organic Computings auf moderne heterogene Systeme zu übertragen, kombiniere ich den Organic Computing-Ansatz mit einem Laufzeitsystem. Laufzeitsysteme sind ein vielversprechender Kandidat für die Umsetzung des Organic Computing-Ansatzes, da sie bereits die Ausführung von Anwendungen überwachen und steuern. Insbesondere betrachte und bearbeite ich in dieser Dissertation die folgenden Forschungsthemen, indem ich die Konzepte des Organic Computings und der Laufzeitsysteme kombiniere: • Erfassen des aktuellen Systemzustands durch Überwachung von Sensoren und Performance Countern • Vorhersage zukünftiger Systemzustände durch Analyse des vergangenen Verhaltens • Nutzung von Zustandsinformationen zur proaktiven Anpassung des Systems Ich erweitere das Thema der Erfassung von Systemzuständen auf zwei Arten. Zunächst führe ich eine neuartige heuristische Metrik zur Berechnung der Zuverlässigkeit einer Verarbeitungseinheit ein, die auf symptombasierter Fehlererkennung basiert. Symptombasierte Fehlererkennung ist eine leichtgewichtige Methode zur dynamischen Erkennung von soften Hardware-Fehlern durch Überwachung des Ausführungsverhaltens mit Performance Countern. Die dynamische Erkennung von Fehlern ermöglicht dann die Berechnung einer heuristischen Fehlerrate einer Verarbeitungseinheit in einem bestimmten Zeitfenster. Die Fehlerrate wird verwendet, um die Anzahl der erforderlichen Ausführungen einer Anwendung zu berechnen, um eine bestimmte Ergebniszuverlässigkeit, also eine Mindestwahrscheinlichkeit für ein korrektes Ergebnis, zu gewährleisten. Ein wichtiger Aspekt der Zustandserfassung ist die Minimierung des entstehenden Overheads. Ich verringere die Anzahl der für OpenMP-Tasks notwendigen Profiling-Durchläufe durch Thread-Interpolation und Überprüfungen des Skalierungsverhaltens. Zusätzlich untersuche ich die Vorhersage von OpenCL Task-Ausführungszeiten. Die Prädiktoren der Ausführungszeiten werden mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen trainiert. Als Input werden Profile der Kernel verwendet, die durch statische Codeanalyse erstellt wurden. Um in dieser Dissertation zukünftige Systemzustände vorherzusagen, sollen Anwendungen vorausgesagt werden, die in naher Zukunft im System vorkommen werden. In Kombination mit der Ausführungsdatenbank ermöglicht dies die Schätzung der anstehenden Kosten, die das System zu bewältigen hat. In dieser Arbeit werden zwei Mechanismen zur Vorhersage von Anwendungen/Tasks entwickelt. Der erste Prädiktor zielt darauf ab, neue Instanzen unabhängiger Tasks vorherzusagen. Der zweite Mechanismus betrachtet Ausführungsmuster abhängiger Anwendungen und sagt auf dieser Grundlage zukünftig auftretende Anwendungen vorher. Beide Mechanismen verwenden eine Vorhersagetabelle, die auf Markov-Prädiktoren und dem Abgleich von Mustern basiert. In dieser Arbeit wird das Wissen, das durch die Systemüberwachung und die Vorhersage zukünftiger Anwendungen gewonnen wird, verwendet, um die Optimierungsziele des Systems proaktiv in Einklang zu bringen und zu gewichten. Dies geschieht durch eine Reihe von Regeln, die eine Systemzustandsbeschreibung, bestehend aus dem aktuellen Zustand, Vorhersagen und Randbedingungen bzw. Beschränkungen, auf einen Vektor aus Gewichten abbilden. Zum Erlernen der Regelmenge wird ein Extended Classifer System (XCS) eingesetzt. Das XCS ist in eine hierarchische Architektur eingebettet, die nach den Prinzipien des Organic Computing entworfen wurde. Eine wichtige Designentscheidung ist dabei die Auslagerung der Erstellung neuer Regeln an einen Offline-Algorithmus, der einen Simulator nutzt und parallel zum normalen Systemablauf ausgeführt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass keine ungetesteten Regeln, deren Auswirkungen noch nicht bekannt sind, dem laufenden System hinzugefügt werden. Die sich daraus ergebenden Gewichte werden schließlich verwendet, um eine Bewertungsfunktion für List Scheduling-Algorithmen zu erstellen. Diese Dissertation erweitert das Forschungsgebiet der Scheduling-Algorithmen durch zwei Mechanismen für dynamisches Scheduling. Die erste Erweiterung konzentriert sich auf nicht sicherheitskritische Systeme, die Prioritäten verwenden, um die unterschiedliche Wichtigkeit von Tasks auszudrücken. Da statische Prioritäten in stark ausgelasteten Systemen zu Starvation führen können, habe ich einen dynamischen Ageing-Mechanismus entwickelt, der dazu in der Lage ist, die Prioritäten der Tasks entsprechend der aktuellen Auslastung und ihrer Wartezeiten anzupassen. Dadurch reduziert der Mechanismus die Gesamtlaufzeit über alle Tasks und die Wartezeit für Tasks mit niedrigerer Priorität. Noch ist eine große Anzahl von Anwendungen nicht dazu bereit, den hohen Grad an Parallelität zu nutzen, den moderne Computersysteme bieten. Ein Konzept, das versucht dieses Problem zu lösen, indem es mehrere verschiedene Prozesse auf demselben Rechenknoten zur Ausführung bringt, ist das Co-Scheduling. In dieser Dissertation stelle ich einen neuartigen Co-Scheduling-Mechanismus vor, welcher die Task-Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen optimiert, die auf demselben Rechenknoten ausgeführt werden. Um die notwendigen Informationen zwischen den Laufzeitsysteminstanzen zu teilen, speichert der Mechanismus die Daten in Shared Memory. Sobald ein Laufzeitsystem neue Tasks in das System einfügt, prüft der Mechanismus, ob die Berechnung eines neuen Schedules sinnvoll ist. Wird die Entscheidung getroffen, einen neuen Schedule zu berechnen, setzt der Mechanismus Simulated Annealing ein, um alle Tasks, die bisher noch nicht mit ihrer Ausführung begonnen haben, neu auf Ausführungseinheiten abzubilden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Arbeit neuartige Mechanismen und Algorithmen sowie Erweiterungen zu verschiedenen Forschungsgebieten anbietet, um ein proaktives selbst-organisierendes System zu implementieren, das sich an neue und unbekannte Situationen anpassen kann. Dabei wird die Komplexität für Benutzer und Anwendungsentwickler reduziert, indem die Entscheidungsfindung in das System selbst ausgelagert wird. Gleichzeitig sorgt dieser Ansatz für eine effiziente Nutzung der Ressourcen des Systems. Insgesamt leistet diese Arbeit die folgenden Beiträge zur Erweiterung des Stands der Forschung: • Einführung einer neuartigen heuristischen Metrik zur Messung der Zuverlässigkeit von Verarbeitungseinheiten. Die Metrik basiert auf einer leichtgewichtigen Methode zur Fehlererkennung, genannt symptombasierte Fehlererkennung. Mit der symptombasierten Fehlererkennung ist es möglich, mehrere injizierte Fehlerklassen und Interferenzen, die Soft-Hardware-Fehler simulieren, sowohl auf einer CPU als auch auf einer GPU zuverlässig zu erkennen. Darüber hinaus werden diese Ergebnisse durch Welch\u27s t-Test statistisch bestätigt. • Vorschlag eines Vorhersagemodells für die Ausführungszeit von OpenCL Kerneln, das auf statischer Code-Analyse basiert. Das Modell ist in der Lage, die schnellste Verarbeitungseinheit aus einer Menge von Verarbeitungseinheiten mit einer Genauigkeit von im schlechtesten Fall $69\,\%$ auszuwählen. Zum Vergleich: eine Referenzvariante, welche immer den Prozessor vorhersagt, der die meisten Kernel am schnellsten ausführt, erzielt eine Genauigkeit von $25\,\%$. Im besten Fall erreicht das Modell eine Genauigkeit von bis zu $83\,\%$. • Bereitstellung von zwei Prädiktoren für kommende Tasks/Anwendungen. Der erste Mechanismus betrachtet unabhängige Tasks, die ständig neue Task-Instanzen erstellen, der zweite abhängige Anwendungen, die Ausführungsmuster bilden. Dabei erzielt der erste Mechanismus bei der Vorhersage der Zeitspanne zwischen zwei aufeinanderfolgenden Task-Instanzen einen maximalen\\ $sMAPE$-Wert von $4,33\,\%$ für sporadische und $0,002 \,\%$ für periodische Tasks. Darüber hinaus werden Tasks mit einem aperiodischen Ausführungsschema zuverlässig erkannt. Der zweite Mechanismus erreicht eine Genauigkeit von $77,6 \,\%$ für die Vorhersage der nächsten anstehenden Anwendung und deren Startzeit. • Einführung einer Umsetzung eines hierarchischen Organic Computing Frameworks mit dem Anwendungsgebiet Task-Scheduling. Dieses Framework enthält u.a. ein modifiziertes XCS, für dessen Design und Implementierung ein neuartiger Reward-Mechanismus entwickelt wird. Der Mechanismus bedient sich dabei eines speziell für diesen Zweck entwickelten Simulators zur Berechnung von Task-Ausführungskosten. Das XCS bildet Beschreibungen des Systemzustands auf Gewichte zur Balancierung der Optimierungsziele des Systems ab. Diese Gewichte werden in einer Bewertungsfunktion für List Scheduling-Algorithmen verwendet. Damit wird in einem Evaluationsszenario, welches aus einem fünfmal wiederholten Muster aus Anwendungen besteht, eine Reduzierung der Gesamtlaufzeit um $10,4\,\%$ bzw. $26,7\,s$, des Energieverbrauchs um $4,7\,\%$ bzw. $2061,1\,J$ und der maximalen Temperatur der GPU um $3,6\,\%$ bzw. $2,7 K$ erzielt. Lediglich die maximale Temperatur über alle CPU-Kerne erhöht sich um $6\,\%$ bzw. $2,3\,K$. • Entwicklung von zwei Erweiterungen zur Verbesserung des dynamischen Task-Schedulings für einzelne und mehrere Prozesse, z.B. mehrere Laufzeitsysteminstanzen. Der erste Mechanismus, ein Ageing-Algorithmus, betrachtet nicht sicherheitskritische Systeme, welche Task-Prioritäten verwenden, um die unterschiedliche Bedeutung von Anwendungen darzustellen. Da es in solchen Anwendungsszenarien in Kombination mit hoher Systemauslastung zu Starvation kommen kann, passt der Mechanismus die Task-Prioritäten dynamisch an die aktuelle Auslastung und die Task-Wartezeiten an. Insgesamt erreicht dieser Mechanismus in zwei Bewertungsszenarien eine durchschnittliche Laufzeitverbesserung von $3,75\,\%$ und $3,16\,\%$ bei gleichzeitiger Reduzierung der Durchlaufzeit von Tasks mit niedrigerer Priorität um bis zu $25,67\,\%$. Der zweite Mechanismus ermöglicht die Optimierung von Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen, die parallel auf demselben Rechenknoten ausgeführt werden. Dieser Co-Scheduling-Ansatz verwendet Shared Memory zum Austausch von Informationen zwischen den Prozessen und Simulated Annealing zur Berechnung neuer Task-Schedules. In zwei Evaluierungsszenarien erzielt der Mechanismus durchschnittliche Laufzeitverbesserungen von $19,74\,\%$ und $20,91\,\%$ bzw. etwa $2,7\,s$ und $3\,s$