Component-wise application migration in bidimensional cross-cloud environments

We propose an algorithm for the migration of cloud applications' components between different providers, possibly changing their service level between IaaS and PaaS. Our solution relies on three of the key ingredients of the trans-cloud approach: a unified API, agnostic topology descriptions, and mechanisms for the independent specification of providers. We show how our approach allows us to overcome some of the current interoperability and portability issues of cloud environments to propose a solution for migration, present an implementation of our proposed solution, and illustrate it with a case study and experimental results.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Unified Management of Applications on Heterogeneous Clouds

La diversidad con la que los proveedores cloud ofrecen sus servicios, definiendo sus propias interfaces y acuerdos de calidad y de uso, dificulta la portabilidad y la interoperabilidad entre proveedores, lo que incurre en el problema conocido como el bloqueo del vendedor. Dada la heterogeneidad que existe entre los distintos niveles de abstracción del cloud, como IaaS y PaaS, hace que desarrollar aplicaciones agnósticas que sean independientes de los proveedores y los servicios en los que se van a desplegar sea aún un desafío. Esto también limita la posibilidad de migrar los componentes de aplicaciones cloud en ejecución a nuevos proveedores. Esta falta de homogeneidad también dificulta el desarrollo de procesos para operar las aplicaciones que sean robustos ante los errores que pueden ocurrir en los distintos proveedores y niveles de abstracción. Como resultado, las aplicaciones pueden quedar ligadas a los proveedores para las que fueron diseñadas, limitando la capacidad de los desarrolladores para reaccionar ante cambios en los proveedores o en las propias aplicaciones. En esta tesis se define trans-cloud como una nueva dimensión que unifica la gestión de distintos proveedores y niveles de servicios, IaaS y PaaS, bajo una misma API y hace uso del estándar TOSCA para describir aplicaciones agnósticas y portables, teniendo procesos automatizados, por ejemplo para el despliegue. Por otro lado, haciendo uso de las topologías estructuradas de TOSCA, trans-cloud propone un algoritmo genérico para la migración de componentes de aplicaciones en ejecución. Además, trans-cloud unifica la gestión de los errores, permitiendo tener procesos robustos y agnósticos para gestionar el ciclo de vida de las aplicaciones, independientemente de los proveedores y niveles de servicio donde se estén ejecutando. Por último, se presentan los casos de uso y los resultados de los experimentos usados para validar cada una de estas propuestas

Earth Observation Open Science and Innovation

geospatial analytics; social observatory; big earth data; open data; citizen science; open innovation; earth system science; crowdsourced geospatial data; citizen science; science in society; data scienc

Modelling the Eddy Pattern in the harbour of Zeebrugge

Hydrodynamic

Big Data and Artificial Intelligence in Digital Finance

This open access book presents how cutting-edge digital technologies like Big Data, Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), and Blockchain are set to disrupt the financial sector. The book illustrates how recent advances in these technologies facilitate banks, FinTech, and financial institutions to collect, process, analyze, and fully leverage the very large amounts of data that are nowadays produced and exchanged in the sector. To this end, the book also describes some more the most popular Big Data, AI and Blockchain applications in the sector, including novel applications in the areas of Know Your Customer (KYC), Personalized Wealth Management and Asset Management, Portfolio Risk Assessment, as well as variety of novel Usage-based Insurance applications based on Internet-of-Things data. Most of the presented applications have been developed, deployed and validated in real-life digital finance settings in the context of the European Commission funded INFINITECH project, which is a flagship innovation initiative for Big Data and AI in digital finance. This book is ideal for researchers and practitioners in Big Data, AI, banking and digital finance