Resource Management and Scheduling for Big Data Applications in Cloud Computing Environments

This chapter presents software architectures of the big data processing platforms. It will provide an in-depth knowledge on resource management techniques involved while deploying big data processing systems on cloud environment. It starts from the very basics and gradually introduce the core components of resource management which we have divided in multiple layers. It covers the state-of-art practices and researches done in SLA-based resource management with a specific focus on the job scheduling mechanisms.Comment: 27 pages, 9 figure

QoE on media deliveriy in 5G environments

231 p.5G expandirá las redes móviles con un mayor ancho de banda, menor latencia y la capacidad de proveer conectividad de forma masiva y sin fallos. Los usuarios de servicios multimedia esperan una experiencia de reproducción multimedia fluida que se adapte de forma dinámica a los intereses del usuario y a su contexto de movilidad. Sin embargo, la red, adoptando una posición neutral, no ayuda a fortalecer los parámetros que inciden en la calidad de experiencia. En consecuencia, las soluciones diseñadas para realizar un envío de tráfico multimedia de forma dinámica y eficiente cobran un especial interés. Para mejorar la calidad de la experiencia de servicios multimedia en entornos 5G la investigación llevada a cabo en esta tesis ha diseñado un sistema múltiple, basado en cuatro contribuciones.El primer mecanismo, SaW, crea una granja elástica de recursos de computación que ejecutan tareas de análisis multimedia. Los resultados confirman la competitividad de este enfoque respecto a granjas de servidores. El segundo mecanismo, LAMB-DASH, elige la calidad en el reproductor multimedia con un diseño que requiere una baja complejidad de procesamiento. Las pruebas concluyen su habilidad para mejorar la estabilidad, consistencia y uniformidad de la calidad de experiencia entre los clientes que comparten una celda de red. El tercer mecanismo, MEC4FAIR, explota las capacidades 5G de analizar métricas del envío de los diferentes flujos. Los resultados muestran cómo habilita al servicio a coordinar a los diferentes clientes en la celda para mejorar la calidad del servicio. El cuarto mecanismo, CogNet, sirve para provisionar recursos de red y configurar una topología capaz de conmutar una demanda estimada y garantizar unas cotas de calidad del servicio. En este caso, los resultados arrojan una mayor precisión cuando la demanda de un servicio es mayor