175 research outputs found

    International Academic Symposium of Social Science 2022

    Get PDF
    This conference proceedings gathers work and research presented at the International Academic Symposium of Social Science 2022 (IASSC2022) held on July 3, 2022, in Kota Bharu, Kelantan, Malaysia. The conference was jointly organized by the Faculty of Information Management of Universiti Teknologi MARA Kelantan Branch, Malaysia; University of Malaya, Malaysia; Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Indonesia; Universitas Ngudi Waluyo, Indonesia; Camarines Sur Polytechnic Colleges, Philippines; and UCSI University, Malaysia. Featuring experienced keynote speakers from Malaysia, Australia, and England, this proceeding provides an opportunity for researchers, postgraduate students, and industry practitioners to gain knowledge and understanding of advanced topics concerning digital transformations in the perspective of the social sciences and information systems, focusing on issues, challenges, impacts, and theoretical foundations. This conference proceedings will assist in shaping the future of the academy and industry by compiling state-of-the-art works and future trends in the digital transformation of the social sciences and the field of information systems. It is also considered an interactive platform that enables academicians, practitioners and students from various institutions and industries to collaborate

    Modelling, Dimensioning and Optimization of 5G Communication Networks, Resources and Services

    Get PDF
    This reprint aims to collect state-of-the-art research contributions that address challenges in the emerging 5G networks design, dimensioning and optimization. Designing, dimensioning and optimization of communication networks resources and services have been an inseparable part of telecom network development. The latter must convey a large volume of traffic, providing service to traffic streams with highly differentiated requirements in terms of bit-rate and service time, required quality of service and quality of experience parameters. Such a communication infrastructure presents many important challenges, such as the study of necessary multi-layer cooperation, new protocols, performance evaluation of different network parts, low layer network design, network management and security issues, and new technologies in general, which will be discussed in this book

    Distributed Resource Management in Converged Telecommunication Infrastructures

    Get PDF
    Η πέμπτη γενιά (5G) των ασύρματων και κινητών επικοινωνιών αναμένεται να έχει εκτεταμένο αντίκτυπο σε τομείς πέρα από αυτόν της τεχνολογίας πληροφοριών και επικοινωνιών (Information and Communications Technology - ICT). Το 5G ευθυγραμμίζεται με την 4η βιομηχανική εξέλιξη (4th industrial evolution), θολώνοντας τα όρια μεταξύ της φυσικής, της ψηφιακής και της βιολογικής σφαίρας. Σχεδιάστηκε για να προσφέρει δυνατότητες πολλαπλών υπηρεσιών και χρηστών, εκπληρώνοντας ταυτόχρονα πολλαπλές απαιτήσεις και επιχειρηματικά οικοσυστήματα. Ωστόσο, ορισμένες υπηρεσίες, όπως η επαυξημένη πραγματικότητα (Augmented Reality -AR), το εργοστάσιο του μέλλοντος (Factory of the Future) κ.λπ. θέτουν προκλήσεις για την ανάπτυξη μιας ενιαίας 5G υποδομής με βάση την ενεργειακή και οικονομική αποδοτικότητα. Σε αυτή τη κατεύθυνση, η παρούσα διδακτορική διατριβή υιοθετεί την ιδέα μιας καθολικής πλατφόρμας 5G που ενσωματώνει μια πληθώρα τεχνολογιών δικτύωσης (ασύρματες και ενσύρματες), και στοχεύει στην ανάπτυξη μαθηματικών εργαλείων, αλγορίθμων και πρωτοκόλλων για την ενεργειακή και λειτουργική βελτιστοποίηση αυτής της υποδομής και των υπηρεσιών που παρέχει. Αυτή η υποδομή διασυνδέει υπολογιστικούς, αποθηκευτικούς και δικτυακούς πόρους μέσω του προγραμματιζόμενου υλισμικού (hardware-HW) και της λογισμικοποίησης του δικτύου (network softwarisation). Με αυτό τον τρόπο, επιτρέπει την παροχή οποιασδήποτε υπηρεσίας με την ευέλικτη και αποτελεσματική μίξη και αντιστοίχιση πόρων δικτύου, υπολογισμού και αποθήκευσης. Αρχικά, η μελέτη επικεντρώνεται στις προκλήσεις των δικτύων ραδιοπρόσβασης επόμενης γενιάς (NG-RAN), τα οποία αποτελούνται από πολλαπλές τεχνολογίες δικτύου για τη διασύνδεση ενός ευρέος φάσματος συσκευών με υπολογιστικούς και αποθηκευτικούς πόρους. Η ανάπτυξη μικρών κυψελών (small cells) είναι ζωτικής σημασίας για τη βελτίωση της φασματικής απόδοσης και της ρυθμαπόδοσης και μπορεί να επιτευχθεί είτε μέσω παραδοσιακών κατανεμημένων δικτύων ραδιοπρόσβασης (D-RAN) είτε μέσω δικτύων ραδιοπρόσβασης νέφους (C-RAN). Ενώ το C-RAN προσφέρει μεγάλα οφέλη όσο αφορά την επεξεργασία σήματος και τον συντονισμό σε σχέση με τα D-RAN, απαιτεί υψηλό εύρος ζώνης μετάδοσης και επιβάλλει σοβαρούς περιορισμούς καθυστέρησης στο δίκτυο μεταφοράς. Για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων, προτείνεται μια νέα αρχιτεκτονική «αποσύνθεσης των πόρων». Σύμφωνα με αυτήν, οι λειτουργιές βασικής επεξεργασίας σήματος (BBU functions) μπορούν να διαχωριστούν και να εκτελεστούν είτε στην ίδια θέση με τη κεραία (RU), είτε απομακρυσμένα σε κάποια μονάδα επεξεργασίας που βρίσκεται κοντά (DU) ή μακριά (CU) από την κεραία. Αυτή η έννοια της «αποσύνθεσης των πόρων» επιτρέπει την πρόσβαση σε κοινόχρηστους πόρους που παρέχονται από κέντρα δεδομένων μικρής ή μεγάλης κλίμακας, χωρίς να απαιτείται ιδιοκτησία των πόρων. Ωστόσο, η προσέγγιση αυτή απαιτεί την ανάπτυξη νέων πλαισίων βελτιστοποίησης για τη βελτίωση της αποδοτικότητας και της ευελιξίας των υποδομών 5G, ώστε να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τους διαχωρισμένους πόρους. Καθοριστικό ρόλο σε αυτό αποτελεί η αρχιτεκτονική της Δικτύωσης Καθορισμένης από Λογισμικό (SDN), η οποία στοχεύει να επιτρέψει την προγραμματιζόμενη και δυναμική διαχείριση των πόρων του δικτύου μέσω κεντρικού ελέγχου. Έχοντας υπόψιν τα παραπάνω, στο πρώτο μέρος της διατριβής αναπτύσσεται ένα πλαίσιο βελτιστοποίησης που προσδιορίζει το βέλτιστο λειτουργικό διαχωρισμό μεταξύ των λειτουργιών βασικής επεξεργασίας σήματος, σε συνδυασμό με τη βέλτιστη τοποθέτηση του SDN ελεγκτή, λαμβάνοντας επίσης υπόψη τη σταθερότητα του συνολικού συστήματος και τη μείωση των συνολικών λειτουργικών δαπανών. Η ανάλυση επεκτείνεται περαιτέρω με προηγμένα σχήματα βελτιστοποίησης, με σκοπό την προσέγγιση ενός πιο ρεαλιστικού περιβάλλοντος 5G, όπου η ραγδαία αύξηση της κίνησης συνεπάγεται την ανάγκη για μεγαλύτερες δυνατότητες κλιμάκωσης για τη διαχείριση των χωρικών και χρονικών μεταβολών της, καθώς και τερματικών με διαφορετικές απαιτήσεις ποιότητας. Στη συνέχεια μελετούνται τα δίκτυα πυρήνα του 5G. Στα δίκτυα πυρήνα 5G κάθε λειτουργία είναι λογισμικοποιημένη (softwarized) και απομονωμένη, επιτρέποντας την ανάπτυξη της σε υλικό γενικής χρήσης. Επίσης εισάγεται ένας νέος διαχωρισμό μεταξύ των λειτουργιών του επιπέδου ελέγχου και του επιπέδου δεδομένων (Control and User Plane Seperation – CUPS) με βάση την SDN αρχιτεκτονική. Με τον τρόπο αυτό διαχωρίζεται η δικτυακή κίνηση μεταξύ των διαφορετικών 5G οντοτήτων (επίπεδο ελέγχου) και η δικτυακή κίνηση των χρηστών (επίπεδο χρήστη). Κρίσιμο ρόλο στο χειρισμό σημαντικού μέρους του επιπέδου χρήστη στα συστήματα 5G διαδραματίζει η οντότητα «λειτουργία επιπέδου χρήστη» (User Plane Function – UPF). Το UPF είναι υπεύθυνο για την προώθηση της πραγματικής κίνησης χρηστών με πολύ αυστηρές απαιτήσεις απόδοσης. Ανάλογα με τον τύπο της απαιτούμενης υπηρεσίας και την αρχιτεκτονική του δικτύου ραδιοπρόσβασης, οι κόμβοι UPF μπορούν να βρίσκονται είτε πιο κοντά είτε πιο μακριά από αυτό, ανακατευθύνοντας την κυκλοφορία σε διακομιστές κοντά στην άκρη του δικτύου για μείωση του χρόνου καθυστέρησης ή σε κεντρικές εγκαταστάσεις. Ως εκ τούτου, προκύπτει το ερώτημα της επιλογής των βέλτιστων στοιχείων UPF, καθώς η επιλογή ενός μη διαθέσιμου υπολογιστικού πόρου UPF μπορεί να οδηγήσει σε μπλοκάρισμα και καθυστερήσεις της υπηρεσίας. Για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος, προτείνουμε ένα μοντέλο ειδικά σχεδιασμένο για δυναμική επιλογή βέλτιστων στοιχείων UPF με στόχο την ελαχιστοποίηση της συνολικής καθυστέρησης της υπηρεσίας. Αναπτύσσουμε συναρτήσεις κόστους για το μοντέλο χρησιμοποιώντας εργαστηριακές μετρήσεις που ελήφθησαν από μια πλατφόρμα 5G ανοιχτού κώδικα που φιλοξενείται σε περιβάλλον νέφους οπτικού κέντρου δεδομένων. Με το προτεινόμενο μοντέλο, μπορούμε να επιλέξουμε δυναμικά το καταλληλότερο στοιχείο UPF για τη χρήση υπολογιστικών πόρων, μειώνοντας τη καθυστέρηση εξυπηρέτησης. Επεκτείνοντας την έννοια αποσύνθεσης των δικτυακών πόρων, η ανάλυση εστιάζει στα συστήματα 6G, τα οποία αναμένεται να υποστηρίξουν ένα ευρύ φάσμα υπηρεσιών μέσω μιας κοινής υποδομής που διευκολύνεται από τον τεμαχισμό δικτύου (network slicing). Τα συστήματα 6G προβλέπεται να λειτουργούν με αποκεντρωμένο τρόπο, που επιτρέπει στις εφαρμογές να παρεμβαίνουν άμεσα στις διαδικασίες ελέγχου για την πιο αποτελεσματική διασφάλιση της ποιότητας εμπειρίας (Quality of Experience – QoE) των τελικών χρηστών. Αυτό πραγματοποιείται μέσω της χρήσης της οντότητας «λειτουργία εφαρμογής» (Application Function – AF), η οποία διαχειρίζεται την εφαρμογή που εκτελείται στο τερματικό χρήστη (User Equipment – UE) και στο διακομιστή (Application Server - AS) που υποστηρίζει την υπηρεσία. Το AF διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην παροχή υπηρεσιών υψηλού QoE, καθώς ενημερώνεται από την εφαρμογή και μπορεί να επηρεάσει τις αποφάσεις δρομολόγησης της κυκλοφορίας. Ωστόσο, η ανεξέλεγκτη λειτουργία του AF μπορεί να οδηγήσει σε αστάθεια στο σύστημα. Για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος σχεδιάζουμε, εφαρμόζουμε και αξιολογούμε θεωρητικά και πειραματικά ένα πλήρως κατανεμημένο πλαίσιο λήψης αποφάσεων για την εκχώρηση ροών (flow assignment) στα συστήματα 6G. Το πλαίσιο αυτό αποδεικνύεται ότι, υπό συγκεκριμένες συνθήκες, συγκλίνει σε ένα σταθερό σημείο που παρέχει τη βέλτιστη ισορροπία μεταξύ QoE και αποδοτικότητας κόστους. Οι συναρτήσεις κόστους που χρησιμοποιούνται ενσωματώνουν τόσο το κόστος δικτύου όσο και το υπολογιστικό κόστος, τα οποία προκύπτουν ρεαλιστικά μέσω μιας λεπτομερούς διαδικασίας που διεξάγεται σε μια λειτουργική 5G πλατφόρμα. Αυτή η διαδικασία επιτρέπει τη μοντελοποίηση της απόδοσης του συστήματος και των απαιτήσεων σε διαφορετικά σενάρια λειτουργίας, τα οποία μπορούν να βοηθήσουν στη βελτιστοποιημένη διαχείριση του κύκλου ζωής των παρεχόμενων υπηρεσιών. Τέλος, η μελέτη επικεντρώνεται στην πραγματική ανάπτυξη μιας υποδομής 5G που υποστηρίζει τον τεμαχισμό του δικτύου κατά παραγγελία από πολλαπλούς χρήστες. Ο τεμαχισμός του δικτύου επιτρέπει τον διαχωρισμό της φυσικής υποδομής δικτύου σε πολλαπλές λογικές υποδομές που μπορούν να υποστηρίξουν διαφορετικές κατηγορίες υπηρεσιών. Ένα τμήμα δικτύου (slice) έχει τους δικούς του αποκλειστικούς πόρους από το δίκτυο πρόσβασης, μεταφοράς, και πυρήνα, καθώς και στοιχεία από διάφορους τομείς κάτω από τους ίδιους ή διαφορετικούς διαχειριστές. Η κοινή χρήση της υποκείμενης φυσικής υποδομής από τα τμήματα δικτύου περιλαμβάνει την ανάπτυξη κατάλληλων διεπαφών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την σύνδεση των διαφορετικών δικτυακών στοιχείων, καθώς και τη δημιουργία κατάλληλων περιγραφών (descriptors) για την εικονοποίηση των 5G λειτουργιών (Εικονικές Δικτυακές Λειτουργίες 5G - 5G Virtual Network Functions – VNFs). Η συλλογή και ο κατάλληλος συνδυασμός πολλαπλών VNF δίνει μια 5G υπηρεσία δικτύου (Network Service - NS) από άκρη σε άκρη (End to End - E2E). Μέσω μιας πλατφόρμας διαχείρισης και ενορχήστρωσης (Management and Orchestration Platform - MANO), μπορούμε να συνδυάσουμε αυτές τις υπηρεσίες δικτύου για να δημιουργήσουμε και να διαχειριστούμε ένα 5G τμήμα δικτύου. Για να επιτευχθεί αυτό, στη μελέτη αυτή χρησιμοποιείται ένας ενορχηστρωτής που ονομάζεται Open Source MANO (OSM), ο οποίος είναι συμβατός με το πρότυπο της Εικονικοποίησης Λειτουργιών Δικτύου (NFV). Αναπτύσσονται descriptors τόσο για τις λειτουργίες του επιπέδου ελέγχου του 5G, όσο και για το επίπεδο χρήστη. Συνδυάζοντας αυτούς τους descriptors, επιτυγχάνεται η δυναμική υλοποίηση πολλαπλών τμημάτων δικτύου πάνω σε μια 5G πλατφόρμα που υποστηρίζει πολλαπλούς χρήστες και φιλοξενείται σε μια υποδομή κέντρου δεδομένων. Χρησιμοποιώντας τα δημιουργημένα VNF, μπορούμε να εκτελέσουμε το δίκτυο πυρήνα με το πάτημα ενός κουμπιού και να παρέχουμε πολλαπλά τμήματα δικτύου με διαφορετικά χαρακτηριστικά.The fifth generation (5G) of wireless and mobile communications is expected to have a far-reaching impact on society and businesses beyond the information and communications technology (ICT) sector. 5G is aligned with the 4th industrial evolution, blurring the lines between the physical, digital, and biological spheres. A common design is necessary to accommodate all service types based on energy and cost efficiency. To address this, this PhD thesis adopts the idea of a universal 5G platform that integrates a variety of networking technologies (wireless and wired), and aims to develop mathematical tools, algorithms and protocols for the energy and operational optimization of this infrastructure and the services it provides. This infrastructure interconnects computing, storage and network components that are placed at different locations, using the concepts of programmable hardware (hardware-HW) and network software (network softwarisation). In this way, it enables the provision of any service by flexibly and efficiently mixing and matching network, computing and storage resources. The thesis targeted four distinct contributions. All proposed contributions are implemented and investigated experimentally in a 5G open-source lab testbed. The first contribution focused on optimal function and resource allocation adopting the innovative 5G RAN architecture, that splits flexibly the baseband processing function chain between Remote, Distributed and Central Units. This enables access to shared resources provided by micro or large-scale remote data centers, without requiring resource ownership. To support this architecture, networks adopt the Software Defined Networking (SDN) approach, where the control plane is decoupled from the data plane and the associated network devices and is centralized in a software-based controller. In this context, the goal of the proposed approach was to develop effective optimization techniques that identify the optimal functional split, along with the optimal location and size of the SDN controllers. The second contribution concentrated on solving the User Plane Function (UPF) selection problem in 5G core networks. According to the SDN paradigm 5G core control plane functions manage the network, while UPFs are responsible for handling users’ data. Depending on the 5G RAN deployment option and the nature of the service, UPF nodes can be placed closer to the network edge, directing traffic to the Multi-access Edge Computing (MEC) servers hence reducing latency, or be placed deeper into the network directing traffic to central cloud facilities. In this context, a framework that selects the optimal UPF nodes to handle user’s traffic minimizing total service delay has been proposed. The third contribution pertained to service provisioning in upcoming telecommunication systems. 6G systems require novel architectural Quality of Experience (QoE) models and resource allocation strategies that can differentiate between data streams originating from the same or multiple User Equipment (UEs), respond to changes in the underlying physical infrastructure, and scale with the number of connected devices. Currently, centralized management and network orchestration (MANO) platforms provide this functionality, but they suffer scalability issues. Therefore, future systems are anticipated to operate in a distributed manner, allowing applications to directly intervene in relevant control processes to ensure the required QoE. The proposed approach focused on developing a flow assignment model that supports applications running on UEs. The final contribution of this thesis focused on the deployment of a 5G infrastructure that supports multi-tenant network slicing on demand. Sharing of the underlying physical infrastructure was achieved through the development of suitable interfaces for integrating different network components and the creation of appropriate descriptors for virtual 5G network functions (VNFs). By collecting and combining multiple VNFs, an end-to-end 5G Network Service (NS) can be obtained. Using a MANO platform, these NSs can be combined to instantiate and manage a 5G network slice

    Network Flow Optimization Using Reinforcement Learning

    Get PDF

    Creation of a Cloud-Native Application: Building and operating applications that utilize the benefits of the cloud computing distribution approach

    Get PDF
    Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Information Management, specialization in Information Systems and Technologies ManagementVMware is a world-renowned company in the field of cloud infrastructure and digital workspace technology which supports organizations in digital transformations. VMware accelerates digital transformation for evolving IT environments by empowering clients to adopt a software-defined strategy towards their business and information technology. Previously present in the private cloud segment, the company has recently focused on developing offers related to the public cloud. Comprehending how to devise cloud-compatible systems has become increasingly crucial in the present times. Cloud computing is rapidly evolving from a specialized technology favored by tech-savvy companies and startups to the cornerstone on which enterprise systems are constructed for future growth. To stay competitive in the current market, both big and small organizations are adopting cloud architectures and methodologies. As a member of the technical pre-sales team, the main goal of my internship was the design, development, and deployment of a cloud native application and therefore this will be the subject of my internship report. The application is intended to interface with an existing one and demonstrates in question the possible uses of VMware's virtualization infrastructure and automation offerings. Since its official release, the application has already been presented to various existing and prospective customers and at conferences. The purpose of this work is to provide a permanent record of my internship experience at VMware. Through this undertaking, I am able to retrospect on the professional facets of my internship experience and the competencies I gained during the journey. This work is a descriptive and theoretical reflection, methodologically oriented towards the development of a cloud-native application in the context of my internship in the system engineering team at VMware. The scientific content of the internship of the report focuses on the benefits - not limited to scalability and maintainability - to move from a monolithic architecture to microservices

    Proceedings of the 2nd Energy Security and Chemical Engineering Congress

    Get PDF
    Mechanical engineering is a field that is continuously evolving as a profession to provide sustainable design, products and technologies for society. Mechanical engineering products, in conjunction with technological advances in other sectors, contribute to noise, water and air pollution, and the degradation of land and landscape. The rate of production, both energy and products, is increasing at such a rapid rate that natural regeneration can no longer sustain. Emission control is a fast-growing topic for mechanical engineers and others, encompassing the development of machines and processes that produce fewer pollutants as well as new materials and processes that can decrease or eliminate pollution that has already been generated. And, in an increasingly environmentally conscious world, the concept of sustainability is also intrinsically important to the success or failure of any engineering product or processes. Mechanical engineers thus play a central role in applying a truly modern approach for enabling the global transition to green energy and sustainable prac-tices. To address climate change, researchers are progressively looking into a wide range of novel solutions for energy conversion, engine efficiency, alternative fuels, nature-inspired materials, enhanced manufacturing processes and so on. In this context, this book presents part of the proceedings of the Mechanical and Materials track of the 2nd Energy Security and Chemical Engineering Congress (ESChE 2021) as presented by the academics, researchers and postgraduate students. The book provides insights into different aspects of mechanical processes, nanoma-terials and alternate fuels that set the stage for development of sustainable techno-logical solutions. The content of this book will be useful for students, researchers and professionals working in the areas of mechanical engineering, materials, energy technologies, optimization and allied fields

    Mission-Critical Communications from LMR to 5G: a Technology Assessment approach for Smart City scenarios

    Get PDF
    Radiocommunication networks are one of the main support tools of agencies that carry out actions in Public Protection & Disaster Relief (PPDR), and it is necessary to update these communications technologies from narrowband to broadband and integrated to information technologies to have an effective action before society. Understanding that this problem includes, besides the technical aspects, issues related to the social context to which these systems are inserted, this study aims to construct scenarios, using several sources of information, that helps the managers of the PPDR agencies in the technological decisionmaking process of the Digital Transformation of Mission-Critical Communication considering Smart City scenarios, guided by the methods and approaches of Technological Assessment (TA).As redes de radiocomunicações são uma das principais ferramentas de apoio dos órgãos que realizam ações de Proteção Pública e Socorro em desastres, sendo necessário atualizar essas tecnologias de comunicação de banda estreita para banda larga, e integra- las às tecnologias de informação, para se ter uma atuação efetiva perante a sociedade . Entendendo que esse problema inclui, além dos aspectos técnicos, questões relacionadas ao contexto social ao qual esses sistemas estão inseridos, este estudo tem por objetivo a construção de cenários, utilizando diversas fontes de informação que auxiliem os gestores destas agências na tomada de decisão tecnológica que envolve a transformação digital da Comunicação de Missão Crítica considerando cenários de Cidades Inteligentes, guiado pelos métodos e abordagens de Avaliação Tecnológica (TA)

    Data-Driven Methods for Data Center Operations Support

    Get PDF
    During the last decade, cloud technologies have been evolving at an impressive pace, such that we are now living in a cloud-native era where developers can leverage on an unprecedented landscape of (possibly managed) services for orchestration, compute, storage, load-balancing, monitoring, etc. The possibility to have on-demand access to a diverse set of configurable virtualized resources allows for building more elastic, flexible and highly-resilient distributed applications. Behind the scenes, cloud providers sustain the heavy burden of maintaining the underlying infrastructures, consisting in large-scale distributed systems, partitioned and replicated among many geographically dislocated data centers to guarantee scalability, robustness to failures, high availability and low latency. The larger the scale, the more cloud providers have to deal with complex interactions among the various components, such that monitoring, diagnosing and troubleshooting issues become incredibly daunting tasks. To keep up with these challenges, development and operations practices have undergone significant transformations, especially in terms of improving the automations that make releasing new software, and responding to unforeseen issues, faster and sustainable at scale. The resulting paradigm is nowadays referred to as DevOps. However, while such automations can be very sophisticated, traditional DevOps practices fundamentally rely on reactive mechanisms, that typically require careful manual tuning and supervision from human experts. To minimize the risk of outages—and the related costs—it is crucial to provide DevOps teams with suitable tools that can enable a proactive approach to data center operations. This work presents a comprehensive data-driven framework to address the most relevant problems that can be experienced in large-scale distributed cloud infrastructures. These environments are indeed characterized by a very large availability of diverse data, collected at each level of the stack, such as: time-series (e.g., physical host measurements, virtual machine or container metrics, networking components logs, application KPIs); graphs (e.g., network topologies, fault graphs reporting dependencies among hardware and software components, performance issues propagation networks); and text (e.g., source code, system logs, version control system history, code review feedbacks). Such data are also typically updated with relatively high frequency, and subject to distribution drifts caused by continuous configuration changes to the underlying infrastructure. In such a highly dynamic scenario, traditional model-driven approaches alone may be inadequate at capturing the complexity of the interactions among system components. DevOps teams would certainly benefit from having robust data-driven methods to support their decisions based on historical information. For instance, effective anomaly detection capabilities may also help in conducting more precise and efficient root-cause analysis. Also, leveraging on accurate forecasting and intelligent control strategies would improve resource management. Given their ability to deal with high-dimensional, complex data, Deep Learning-based methods are the most straightforward option for the realization of the aforementioned support tools. On the other hand, because of their complexity, this kind of models often requires huge processing power, and suitable hardware, to be operated effectively at scale. These aspects must be carefully addressed when applying such methods in the context of data center operations. Automated operations approaches must be dependable and cost-efficient, not to degrade the services they are built to improve. i

    User mobility prediction and management using machine learning

    Get PDF
    The next generation mobile networks (NGMNs) are envisioned to overcome current user mobility limitations while improving the network performance. Some of the limitations envisioned for mobility management in the future mobile networks are: addressing the massive traffic growth bottlenecks; providing better quality and experience to end users; supporting ultra high data rates; ensuring ultra low latency, seamless handover (HOs) from one base station (BS) to another, etc. Thus, in order for future networks to manage users mobility through all of the stringent limitations mentioned, artificial intelligence (AI) is deemed to play a key role automating end-to-end process through machine learning (ML). The objectives of this thesis are to explore user mobility predictions and management use-cases using ML. First, background and literature review is presented which covers, current mobile networks overview, and ML-driven applications to enable user’s mobility and management. Followed by the use-cases of mobility prediction in dense mobile networks are analysed and optimised with the use of ML algorithms. The overall framework test accuracy of 91.17% was obtained in comparison to all other mobility prediction algorithms through artificial neural network (ANN). Furthermore, a concept of mobility prediction-based energy consumption is discussed to automate and classify user’s mobility and reduce carbon emissions under smart city transportation achieving 98.82% with k-nearest neighbour (KNN) classifier as an optimal result along with 31.83% energy savings gain. Finally, context-aware handover (HO) skipping scenario is analysed in order to improve over all quality of service (QoS) as a framework of mobility management in next generation networks (NGNs). The framework relies on passenger mobility, trains trajectory, travelling time and frequency, network load and signal ratio data in cardinal directions i.e, North, East, West, and South (NEWS) achieving optimum result of 94.51% through support vector machine (SVM) classifier. These results were fed into HO skipping techniques to analyse, coverage probability, throughput, and HO cost. This work is extended by blockchain-enabled privacy preservation mechanism to provide end-to-end secure platform throughout train passengers mobility

    Future Transportation

    Get PDF
    Greenhouse gas (GHG) emissions associated with transportation activities account for approximately 20 percent of all carbon dioxide (co2) emissions globally, making the transportation sector a major contributor to the current global warming. This book focuses on the latest advances in technologies aiming at the sustainable future transportation of people and goods. A reduction in burning fossil fuel and technological transitions are the main approaches toward sustainable future transportation. Particular attention is given to automobile technological transitions, bike sharing systems, supply chain digitalization, and transport performance monitoring and optimization, among others
    corecore