The DECIDE Project: Designing and Implementing a Prototype Service for Supporting Early Diagnosis of Alzheimer's Disease

This paper will present the design and implementation challenges of the innovative DECIDE service, to support research and early diagnosis of Alzheimer’s and other neurodegenerative diseases. DECIDE service, which is based on a Grid eInfrastructure, offers a set of tools providing quantitative measurements, to help researchers and clinicians make more informed diagnosis. As the service specifically targets the clinical community, it differs significantly from other initiatives since it needs to comply with the requirements imposed by the clinical routine in terms of accuracy, robustness, ease of use, data handling policies, adherence to clinical praxis. Moreover, sustainability aspects will also be discussed, since DECIDE aims to propose such service as a reference at European level, possibly extending it to other pathologies. We will then summarize the main results obtained to date, and the possible future developments

Adaptive, scalable and reliable monitoring of big data on clouds

Real-time monitoring of cloud resources is crucial for a variety of tasks such as performance analysis, workload management, capacity planning and fault detection. Applications producing big data make the monitoring task very difficult at high sampling frequencies because of high computational and communication overheads in collecting, storing, and managing information. We present an adaptive algorithm for monitoring big data applications that adapts the intervals of sampling and frequency of updates to data characteristics and administrator needs. Adaptivity allows us to limit computational and communication costs and to guarantee high reliability in capturing relevant load changes. Experimental evaluations performed on a large testbed show the ability of the proposed adaptive algorithm to reduce resource utilization and communication overhead of big data monitoring without penalizing the quality of data, and demonstrate our improvements to the state of the art.Real-time monitoring of cloud resources is crucial for a variety of tasks such as performance analysis, workload management, capacity planning and fault detection. Applications producing big data make the monitoring task very difficult at high sampling frequencies because of high computational and communication overheads in collecting, storing, and managing information. We present an adaptive algorithm for monitoring big data applications that adapts the intervals of sampling and frequency of updates to data characteristics and administrator needs. Adaptivity allows us to limit computational and communication costs and to guarantee high reliability in capturing relevant load changes. Experimental evaluations performed on a large testbed show the ability of the proposed adaptive algorithm to reduce resource utilization and communication overhead of big data monitoring without penalizing the quality of data, and demonstrate our improvements to the state of the art

Progetto di un sistema per la conservazione a lungo termine e a norma di legge di documenti elettronici

NOT AVAILABLENell\u27articolo viene presentato il lavoro svolto dall\u27Istituto di Fisiologia Clinica del CNR per la progetta- zione di un sistema di gestione elettronica dei dati prodotti durante l\u27attivit? clinica. Per garantire una conservazione di lungo periodo e il rispetto dei termini di validit? legale, ? stato necessario utilizzare strumenti e metodi di prevenzione nei confronti dell\u27invecchiamento dei supporti, dell\u27obsolescenza dei formati software e della scadenza delle firme digitali. Il sistema ? stato progettato rispettando la normativa CNIPA e in con- formit? con lo standard ISO OAIS. Il risultato finale ? stato la realizzazione di un sistema molto semplice dal punto di vista architetturale, modulare e flessibile in vista di un\u27esportazione verso altri enti. Particolare attenzione ? stata posta agli strumenti di indicizzazione e all\u27utilizzo di software open source

Uma abordagem para tratamento da desconexão de dispositivos móveis na utilização de recursos de Grif computacional

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoA utilização de dispositivos móveis em ambientes de grid computacional tem sido explorada para aplicações técnico-científicas, que muitas vezes podem se beneficiar do poder computacional e mobilidade desses ambientes. Todavia, a integração dos dispositivos móveis requer um tratamento mais criterioso de algumas de suas limitações. Uma das vulnerabilidades existentes em uma configuração móvel é a sua imprevisibilidade quanto às suas conexões, assim, desconexões são usualmente freqüentes em ambientes móveis. Esta dissertação apresenta uma pesquisa sobre o tratamento das desconexões de dispositivos móveis utilizados pelos usuários para submissão e monitoração de aplicações em ambientes de grids computacionais. O conceito de workflow foi empregado para a submissão e monitoração de aplicações com várias tarefas para solução de um único problema. A abordagem proposta é constituída por um mecanismo de tratamento de falhas que possui três componentes: o observador, o analisador e o adaptador. Nos casos de desconexão, o mecanismo desenvolvido adapta o fluxo de execução das aplicações considerando a natureza da aplicação e as configurações prévias do usuário. Com a execução dos testes experimentais observou-se que o mecanismo proposto atua na verificação do status de conexão e, quando necessário, procede ao ajuste na execução da aplicação. Em adição, a abordagem possibilita o reinício de aplicações não finalizadas, sem perder o processamento já realizado. Neste contexto, o mecanismo garante a consistência das aplicações de maneira transparente para o usuário, bem como evita o desperdício dos recursos do ambiente grid. Desta forma, a abordagem atingiu com sucesso o objetivo de uma melhor utilização de um ambiente de grid computacional, através de um dispositivo móvel, considerando-se suas eventuais desconexões