Mobile Agent Based Cloud Computing

Cloud Computing is becoming a revolutionizing computing paradigm. It offers various types of services and applications that are being delivered in the internet cloud. The services aim at providing reliable, fault tolerant dynamic computing environment to the user and offers computing resources as per demand. Skype, Dropbox, and Yahoo mail are some of the cloud services that have major impact in our lives. Several measures are taken to maintain the quality of its service in the cloud and to make IT infrastructure available with low cost. This paper presents various aspects of Cloud Computing, its implementation features, challenges and also explores the potential scope for research. The major section of this paper includes surveys of studies related to the possibilities of integrating Mobile Agents in Cloud Computing, since these technologies appear to be promising and marketable. Thus, the paper focuses on resolving challenges and bolstering services of Cloud Computing by utilizing Mobile Agent technology in various aspects of Cloud Computing

SOA2Cloud: Un marco de trabajo para la migración de aplicaciones SOA a Cloud siguiendo una aproximación dirigida por modelos

[EN] Software applications are currently considered an element essential and indispensable in all business activities, for example, information exchange and social network. Nevertheless, for their construction and deployment to use all the resources that are available in remote and accessible locations on the network, which leads to inefficient operations in development and deployment, and enormous costs in the acquisition of IT equipment. The present master thesis aims to contribute to the improvement of the previous context proposing SOA2Cloud, a framework for migration of applications based on SOA to Cloud environments, making use Model-Driven Software Development approach. SOA2Cloud aims to provide mechanisms for the migration of SOA applications specified through the OMG SoaML standard, incorporating the service level agreements (SLA) to Cloud Computing environments. The framework proposed to makes to use a SOA application model, defined to conform to SoaML metamodel, and a model of service level agreements defined according to SLA generic metamodelo, to generation a model according to Cloud metamodel, through models transformations. This generated model, over again to model transformation, for obtaining the model Azure platform, according to their generic metamodel built for this research work. At the conclusion model transformations, the obtained model over again a model to text transformation to obtain the source code, and thus be tested and deployed in the platform selected for this research Azure work. This proposal is based on a comprehensive study of the state of the art, made by conducting a systematic mapping, about strategies for migrating applications SOA to Cloud Computing environments. The results contributed in a meaningful way in the definition of the process of migration in the framework. Finally, an example of application that shows the feasibility of our approach was developed. This example demonstrates in detail as the framework for migrating applications proposed SOA to Cloud environments. The results show that our proposal may allow improving the strategy mainly used by researchers and professionals in the area to perform migrations of SOA applications into Cloud environments. This will be through our proposed migration framework which exploits the benefits of Model-Driven Software Development.[ES] Las aplicaciones software son consideradas actualmente un elemento esencial e indispensable en toda actividad empresarial, por ejemplo, intercambio de información y motor de redes sociales. Sin embargo, para su construcción y despliegue se utilizan todos los recursos que estén disponibles en ubicaciones remotas y accesibles de la red, lo que conlleva a realizar operaciones ineficientes en el desarrollo y despliegue, y enormes gastos en la adquisición de equipos de TI. La presente tesina de máster pretende contribuir a la mejora del contexto anterior proponiendo SOA2Cloud, un marco de trabajo para la migración de aplicaciones basadas en SOA a entornos Cloud, haciendo uso de la aproximación del Desarrollo de Software Dirigido por Modelos (DSDM). SOA2Cloud tiene la finalidad de proporcionar mecanismos para la migración de aplicaciones SOA especificadas a través del estándar SoaML de la OMG, incorporando los Acuerdos de Nivel de Servicios (SLA) a entornos Cloud Computing. El marco de trabajo propuesto hace uso de un modelo de la aplicación SOA, definido conforme a SoaML, y un modelo de acuerdos de servicios definido conforme a un metamodelo genérico de SLA para la generación de un modelo conforme a un metamodelo para aplicaciones Cloud, a través de transformaciones de modelos. Este modelo generado, es sometido a una nueva transformación de modelos, para la obtención del modelo de la plataforma Azure, conforme a su metamodelo genérico construido para este trabajo de investigación. Una vez concluidas las transformaciones de modelos, el modelo obtenido es sometido a una transformación de modelo a texto para la obtención del código fuente, y de esta forma ser testeado y desplegado en la plataforma seleccionada para este trabajo de investigación Windows Azure. Esta propuesta se apoya en un amplio estudio del estado del arte, realizado mediante la conducción de un mapeo sistemático, acerca de las estrategias de migración de aplicaciones SOA a entornos Cloud Computing. Los resultados obtenidos aportaron de una forma significativa en la definición del proceso de migración en el marco de trabajo. Finalmente, se desarrolló un ejemplo de aplicación que muestra la viabilidad de nuestro enfoque. Este ejemplo muestra en detalle como el marco de trabajo para la migración de aplicaciones SOA a entornos Cloud propuesto. Los resultados muestran que nuestra propuesta permitiría mejorar el enfoque de algunos investigadores y profesionales del área al realizar migraciones de aplicaciones SOA a entornos Cloud, haciéndolas a través de este marco de trabajo que aprovecha los beneficios del Desarrollo de Software Dirigido por Modelos.Botto Tobar, MÁ. (2014). SOA2Cloud: Un marco de trabajo para la migración de aplicaciones SOA a Cloud siguiendo una aproximación dirigida por modelos. http://hdl.handle.net/10251/47834Archivo delegad

A hybrid machine learning and text-mining approach for the automated generation of early warnings in construction project management.

The thesis develops an early warning prediction methodology for project failure prediction by analysing unstructured project documentation. Project management documents contain certain subtle aspects that directly affect or contribute to various Key Performance Indicators (KPIs). Extracting actionable outcomes as early warnings (EWs) from management documents (e.g. minutes and project reports) to prevent or minimise discontinuities such as delays, shortages or amendments is a challenging process. These EWs, if modelled properly, may inform the project planners and managers in advance of any impending risks. At presents, there are no suitable machine learning techniques to benchmark the identification of such EWs in construction management documents. Extraction of semantically crucial information is a challenging task which is reflected substantially as teams communicate via various project management documents. Realisation of various hidden signals from these documents in without a human interpreter is a challenging task due to the highly ambiguous nature of language used and can in turn be used to provide decision support to optimise a project’s goals by pre-emptively warning teams. Following up on the research gap, this work develops a “weak signal” classification methodology from management documents via a two-tier machine learning model. The first-tier model exploits the capability of a probabilistic Naïve Bayes classifier to extract early warnings from construction management text data. In the first step, a database corpus is prepared via a qualitative analysis of expertly-fed questionnaire responses that indicate relationships between various words and their mappings to EW classes. The second-tier model uses a Hybrid Naïve Bayes classifier which evaluates real-world construction management documents to identify the probabilistic relationship of various words used against certain EW classes and compare them with the KPIs. The work also reports on a supervised K-Nearest-Neighbour (KNN) TF-IDF methodology to cluster and model various “weak signals” based on their impact on the KPIs. The Hybrid Naïve Bayes classifier was trained on a set of documents labelled based on expertly-guided and indicated keyword categories. The overall accuracy obtained via a 5-fold cross-validation test was 68.5% which improved to 71.5% for a class-reduced (6-class) KNN-analysis. The Weak Signal analysis of the same dataset generated an overall accuracy of 64%. The results were further analysed with Jack-Knife resembling and showed consistent accuracies of 65.15%, 71.42% and 64.1% respectively.PhD in Manufacturin

Sistemas organizativos para la asignación dinámica de recursos computacionales en entornos distribuidos

[ES]Cloud Computing, el conocido paradigma computacional, está emergiendo en los últimos años con gran fuerza. Este paradigma incluye un novedoso modelo de comercialización basado en el pago por uso que ha cambiado radicalmente el modelo de negocio en Internet, lo que ha permitido que las empresas y usuarios individuales puedan alquilar los recursos computacionales que necesitan en cada momento. Este nuevo modelo computacional también ha derivado en que el modelo de producción de estos recursos computacionales evolucione hasta una aproximación cercana al modelo de producción just-in-time, en el que sólo se consumen los recursos necesarios para la producción de los servicios en función de la demanda existente en cada momento, hablándose dentro de este ámbito de elasticidad en los servicios ofertados. Para que esto sea posible, no cabe duda, que una gran cantidad de tecnologías subyacentes han tenido que madurar para dar como resultado un nicho tecnológico con la capacidad para variar los recursos asociados a cada servicio en función de la demanda. Sin embargo, pese a los indudables avances que se han producido a nivel tecnológico, todavía hoy existe una gran capacidad de mejora de estos sistemas. En este sentido, en el marco de esta tesis doctoral se propone el uso de los sistemas multiagente y, especialmente, aquellos basados en modelos organizativos para el control y monitorización de un sistema Cloud Computing. Gracias a esta aproximación, una de las primeras en este campo de investigación, será posible incluir en las plataformas Cloud de nueva generación características derivadas de la Inteligencia Artificial, como son la autonomía, la proactividad y, también, la capacidad de aprendizaje. Para ello se propone un modelo único en su concepción, que permite dotar a la organización de agentes inteligentes con capacidades auto-adaptativas en tiempo de ejecución para entornos abiertos, altamente dinámicos en los que, además, existe un cierto grado de incertidumbre. Así gracias a este modelo, el sistema es capaz de variar los recursos computacionales asociados a cada servicio producido en función de la demanda existe por parte de los usuarios, mediante la auto-adaptación dinámica del propio sistema en su conjunto