Scaling Virtualized Smartphone Images in the Cloud

Üks selle Bakalaureuse töö eesmärkidest oli Android-x86 nutitelefoni platvormi juurutamine pilvekeskkonda ja välja selgitamine, kas valitud instance on piisav virtualiseeritud nutitelefoni platvormi juurutamiseks ning kui palju koormust see talub. Töös kasutati Amazoni instance'i M1 Small, mis oli piisav, et juurutada Androidi virtualiseeritud platvormi, kuid jäi kesisemaks kui mobiiltelefon, millel teste läbi viidi. M1 Medium instance'i tüüp oli sobivam ja näitas paremaid tulemusi võrreldes telefoniga. Teostati koormusteste selleks vastava tööriistaga Tsung, et näha, kui palju üheaegseid kasutajaid instance talub. Testi läbiviimiseks paigaldasime Dalviku instance'ile Tomcat serveri. Pärast teste ühe eksemplariga, juurutasime külge Elastic Load Balancing ja automaatse skaleerimise Amazon Auto Scaling tööriista. Esimene neist jaotas koormust instance'ide vahel. Automaatse skaleerimise tööriista kasutasime, et rakendada horisontaalset skaleerimist meie Android-x86 instance'le. Kui CPU tõusis üle 60% kauemaks kui üks minut, siis tehti eelmisele identne instance ja koormust saadeti edaspidi sinna. Seda protseduuri vajadusel korrati maksimum kümne instance'ini. Meie teostusel olid tagasilöögid, sest Elastic Load Balancer aegus 60 sekundi pärast ning me ei saanud kõikide välja saadetud päringutele vastuseid. Serverisse saadetud faili kirjutamine ja kompileerimine olid kulukad tegevused ja seega ei lõppenud kõik 60 sekundi jooksul. Me ei saanud koos Load Balancer'iga läbiviidud testidest piisavalt andmeid, et teha järeldusi, kas virtualiseeritud nutitelefoni platvorm Android on hästi või halvasti skaleeruv.In this thesis we deployed a smartphone image in an Amazon EC2 instance and ran stress tests on them to know how much users can one instance bear and how scalable it is. We tested how much time would a method run in a physical Android device and in a cloud instance. We deployed CyanogenMod and Dalvik for a single instance. We used Tsung for stress testing. For those tests we also made a Tomcat server on Dalvik instance that would take the incoming file, the file would be compiled with java and its class file would be wrapped into dex, a Dalvik executable file, that is later executed with Dalvik. Three instances made a Tsung cluster that sent load to a Dalvik Virtual Machine instance. For scaling we used Amazon Auto Scaling tool and Elastic Load Balancer that divided incoming load between the instances

Bounded Coordinate-Descent for Biological Sequence Classification in High Dimensional Predictor Space

We present a framework for discriminative sequence classification where the learner works directly in the high dimensional predictor space of all subsequences in the training set. This is possible by employing a new coordinate-descent algorithm coupled with bounding the magnitude of the gradient for selecting discriminative subsequences fast. We characterize the loss functions for which our generic learning algorithm can be applied and present concrete implementations for logistic regression (binomial log-likelihood loss) and support vector machines (squared hinge loss). Application of our algorithm to protein remote homology detection and remote fold recognition results in performance comparable to that of state-of-the-art methods (e.g., kernel support vector machines). Unlike state-of-the-art classifiers, the resulting classification models are simply lists of weighted discriminative subsequences and can thus be interpreted and related to the biological problem