Secure Virtualization and Multicore Platforms State-of-the-Art report

SVaM

CyberGuarder: a virtualization security assurance architecture for green cloud computing

Cloud Computing, Green Computing, Virtualization, Virtual Security Appliance, Security Isolation

Distributed trustworthy sensor data management architecture

Abstract. Growth in Internet of Things (IoT) market has led to larger data volumes generated by massive amount of smart sensors and devices. This data flow must be managed and stored by some data management service. Storing data to the cloud results high latency and need to transfer large amount of data over the Internet. Edge computing operates physically closer to the user than cloud, offering lower latency and reducing data transmission over the network. Going one step forward and storing data locally to the IoT device results smaller latency than cloud and edge computing. Utilizing isolation technique like virtualization enables easy to deploy environment to setup the needed software functionalities. Container technology works well on lightweight hardware as it offers good performance and small overhead. Containers are used to manage server-side services and to give clean environment for each test run. In this thesis two data management platforms, Apache Kafka and MySQL-based MariaDB are tested on a IoT platform. Key performance parameters considered for these platforms are latency and data throughput while also collecting system resource usage data. Variable amount of users and payload sizes are tested and results are presented in graphs. Kafka performed similarly to the SQL-based solution with small differences.Hajautettu luotettava anturidatan hallintajärjestelmä. Tiivistelmä. IoT-markkinoiden kasvu on johtanut suurempien datamäärien luontiin IoT-laitteiden toimesta. Tuo datavirta täytyy hallita and varastoida datan käsittelypalvelun toimesta. Datan tallennus pilvipalveluihin tuottaa suuren latenssin ja tarpeen suurien datamäärien siirrolle Internetin yli. Fyysisesti lähempänä loppukäyttäjää oleva reunapalvelu tarjoaa pienemmän latenssin ja vähentää siirrettävän datan määrää verkon yli. Kun palvelu tuodaan vielä askel lähemmäksi, päästään paikalliseen palveluun, mikä saavuttaa vielä pienemmän latenssin kuin pilvi- ja reunapalvelut. Virtualisointitekniikka mahdollistaa helposti jaettavan ympäristön käyttöönottoa, mikä mahdollistaa tarvittavien ohjelmiston toimintojen asennuksen. Virtualisointitekniikoista kontit nousivat muiden edelle, koska IoT-laitteet omaavat suhteellisesti vähän muistia ja laskentatehoa. Kontteja käytetään palvelinpuolen palveluiden hallintaan sekä tarjoamaan puhtaan vakioidun ympäristön jokaiselle testikierrokselle. Tämä diplomityö käsittelee kahden tiedonhallinta-alustan: Apache Kafka ja MySQL pohjaisen MariaDB-tietokannan suorituskykyeroja IoT-alustan päällä. Kerätyt suorituskykymittaukset ovat latenssi ja tiedonsiirtonopeus mitaten samalla järjestelmän resurssien käyttöasteita. Vaihtelevia määriä käyttäjiä ja hyötykuormia testataan ja tulokset esitetään graafeissa. Kafka suoriutui yhtä hyvin kuin SQL ohjelmisto näissä testeissä, mutta pieniä eroja näiden välillä havaittiin

Design and Implementation of Lightweight Virtualization Using Docker Container in Distributing Web Application with Experimental Methods

The rapid development of website-based applications that can be accessed on various computer platforms and smart phones, causing the infrastructure of web application deployment, especially servers, is needed. This causes sometimes the organization needs to invest in a server. With virtualization, companies can create multiple servers on the same machine, and each server functions as an individual machine. Lightweight based virtualization or known as containers is an approach where the host operating system is shared with a virtual server which means that the parent kernel is shared with virtual servers or containers. The method used is an experimental method, this study measures the effect of a particular treatment on a variable with different treatments. Research variables carried out in the lightweight virtualization system research, including: throughput, Average Latency, response time and Dropped Request. The treatments in this study were tested with 100, 200, 250 and 300 connections simultaneously with 1000, 3000, 5000, 7000 requests.The server service design uses container-based virtualization for the webserver with 2.8 Ghz (4 core) Intel Core i7 processor specifications, 2 GB memory, 80 GB M2 SSD storage, and Gigabit Ethernet capable of handling 250 requests simultaneously, but cannot be accessed when handling 300 requests simultaneously