A New Approach to Manage QoS in Distributed Multimedia Systems

Dealing with network congestion is a criterion used to enhance quality of service (QoS) in distributed multimedia systems. The existing solutions for the problem of network congestion ignore scalability considerations because they maintain a separate classification for each video stream. In this paper, we propose a new method allowing to control QoS provided to clients according to the network congestion, by discarding some frames when needed. The technique proposed, called (m,k)-frame, is scalable with little degradation in application performances. (m,k)-frame method is issued from the notion of (m,k)-firm realtime constraints which means that among k invocations of a task, m invocations must meet their deadline. Our simulation studies show the usefulness of (m,k)-frame method to adapt the QoS to the real conditions in a multimedia application, according to the current system load. Notably, the system must adjust the QoS provided to active clients1 when their number varies, i.e. dynamic arrival of clients.Comment: 10 pages, International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS

Fuzzy Logic

Fuzzy Logic is becoming an essential method of solving problems in all domains. It gives tremendous impact on the design of autonomous intelligent systems. The purpose of this book is to introduce Hybrid Algorithms, Techniques, and Implementations of Fuzzy Logic. The book consists of thirteen chapters highlighting models and principles of fuzzy logic and issues on its techniques and implementations. The intended readers of this book are engineers, researchers, and graduate students interested in fuzzy logic systems

Approximate Computing Survey, Part I: Terminology and Software & Hardware Approximation Techniques

The rapid growth of demanding applications in domains applying multimedia processing and machine learning has marked a new era for edge and cloud computing. These applications involve massive data and compute-intensive tasks, and thus, typical computing paradigms in embedded systems and data centers are stressed to meet the worldwide demand for high performance. Concurrently, the landscape of the semiconductor field in the last 15 years has constituted power as a first-class design concern. As a result, the community of computing systems is forced to find alternative design approaches to facilitate high-performance and/or power-efficient computing. Among the examined solutions, Approximate Computing has attracted an ever-increasing interest, with research works applying approximations across the entire traditional computing stack, i.e., at software, hardware, and architectural levels. Over the last decade, there is a plethora of approximation techniques in software (programs, frameworks, compilers, runtimes, languages), hardware (circuits, accelerators), and architectures (processors, memories). The current article is Part I of our comprehensive survey on Approximate Computing, and it reviews its motivation, terminology and principles, as well it classifies and presents the technical details of the state-of-the-art software and hardware approximation techniques.Comment: Under Review at ACM Computing Survey

Fault Tolerance Framework for Composite Web Services

A composite Web service combines multiple, logically interrelated services for creating more common services meeting complex requirements from users. The services participating in a composition coordinate the actions of distributed activity using Web services protocols to reach consistent agreement on the outcome of joint operation. However, as services run over unreliable protocols, there is a great chance that services fail due to the failure of protocols. However, current protocol standards provide fault-tolerance but are limited to backward recovery using expensive compensation and roll-back strategies. This paper gives an extension of the existing Web services business activity (WS-BA) protocol to deal with failures using forward recovery approach. A set of common failure types affecting the execution of component services is identified, and recovery solutions for each identified failure are also presented. The fault-handling extension of the WS-BA protocol implements recovery solutions for each of the identified failures to handle failures at runtime. Another important aspect about which the WS-BA protocol specification is unclear is reaching and notifying consistent outcome on the completion of joint work. This study extends the WS-BA protocol to notify consistent outcome reached by all participating services. The implementation and testing of the framework are performed using the model-checking and verification tool UPPAAL. A well-known application example supports the study. The key properties of the framework, like the execution of corresponding recovery actions in cases of failures and reaching a consistent agreement on the outcome of joint operation, are verified

Context Aware Computing for The Internet of Things: A Survey

As we are moving towards the Internet of Things (IoT), the number of sensors deployed around the world is growing at a rapid pace. Market research has shown a significant growth of sensor deployments over the past decade and has predicted a significant increment of the growth rate in the future. These sensors continuously generate enormous amounts of data. However, in order to add value to raw sensor data we need to understand it. Collection, modelling, reasoning, and distribution of context in relation to sensor data plays critical role in this challenge. Context-aware computing has proven to be successful in understanding sensor data. In this paper, we survey context awareness from an IoT perspective. We present the necessary background by introducing the IoT paradigm and context-aware fundamentals at the beginning. Then we provide an in-depth analysis of context life cycle. We evaluate a subset of projects (50) which represent the majority of research and commercial solutions proposed in the field of context-aware computing conducted over the last decade (2001-2011) based on our own taxonomy. Finally, based on our evaluation, we highlight the lessons to be learnt from the past and some possible directions for future research. The survey addresses a broad range of techniques, methods, models, functionalities, systems, applications, and middleware solutions related to context awareness and IoT. Our goal is not only to analyse, compare and consolidate past research work but also to appreciate their findings and discuss their applicability towards the IoT.Comment: IEEE Communications Surveys & Tutorials Journal, 201

Dagstuhl News January - December 2000

"Dagstuhl News" is a publication edited especially for the members of the Foundation "Informatikzentrum Schloss Dagstuhl" to thank them for their support. The News give a summary of the scientific work being done in Dagstuhl. Each Dagstuhl Seminar is presented by a small abstract describing the contents and scientific highlights of the seminar as well as the perspectives or challenges of the research topic

Data Analytics and Knowledge Discovery for Root Cause Analysis in LTE Self-Organizing Networks.

En las últimas décadas, las redes móviles han cobrado cada vez más importancia en el mundo de las telecomunicaciones. Lo que empezó con el objetivo de dar un servicio de voz a nivel global, ha tomado recientemente la direcci\'on de convertirse en un servicio casi exclusivo de datos en banda ancha, dando lugar a la red LTE. Como consecuencia de la continua aparición de nuevos servicios, los usuarios demandan cada vez redes con mayor capacidad, mejor calidad de servicio y a precios menores. Esto provoca una dura competición entre los operadores, que necesitan reducir costes y cortes en el servicio causados por trabajos de mejora o problemas. Para este fin, las redes autoorganizadas SON (Self-Organizing Network) proporcionan herramientas para la automatización de las tareas de operación y mantenimiento, haciéndolas más rápidas y mantenibles por pequeños equipos de expertos. Las funcionalidades SON se dividen en tres grupos principales: autoconfiguración (Self-configuration, los elementos nuevos se configuran de forma automática), autooptimización (Self-optimization, los parámetros de la red se actualizan de forma automática para dar el mejor servicio posible) y autocuración (Self-healing, la red se recupera automáticamente de problemas). En el ambiente competitivo de las redes móviles, los cortes de servicio provocados por problemas en la red causan un gran coste de oportunidad, dado que afectan a la experiencia de usuario. Self-healing es la función SON que se encarga de la automatización de la resolución de problemas. El objetivo principal de Self-healing es reducir el tiempo que dura la resolución de un problema y liberar a los expertos de tareas repetitivas. Self-healing tiene cuatro procesos principales: detección (identificar que los usuarios tienen problemas en una celda), compensación (redirigir los recursos de la red para cubrir a los usuarios afectados), diagnosis (encontrar la causa de dichos problemas) y recuperación (realizar las acciones necesarias para devolver los elementos afectados a su operación normal). De todas las funcionalidades SON, Self-healing (especialmente la función de diagnosis) es la que constituye el mayor desafío, dada su complejidad, y por tanto, es la que menos se ha desarrollado. No hay sistemas comerciales que hagan una diagnosis automática con la suficiente fiabilidad para convencer a los operadores de red. Esta falta de desarrollo se debe a la ausencia de información necesaria para el diseño de sistemas de diagnosis automática. No hay bases de datos que recojan datos de rendimiento de la red en casos problemáticos y los etiqueten con la causa del problema que puedan ser estudiados para encontrar los mejores algoritmos de tratamiento de datos. A pesar de esto, se han propuesto soluciones basadas en la Inteligencia Artificial (IA) para la diagnosis, tomando como punto de partida la limitada información disponible. Estos algoritmos a su vez necesitan ser entrenados con datos realistas. Nuevamente, dado que no hay bases de datos de problemas reales, los datos de entrenamiento suelen ser extraídos de simulaciones, lo cual les quita realismo. La causa de la falta de datos es que los expertos en resolución de problemas no registran los casos conforme los van solucionando. En el ambiente competitivo en el que trabajan, su tiempo es un recurso limitado que debe ser utilizado para resolver problemas y no para registrarlos. En el caso en que tales bases de datos fueran recogidas, un aspecto importante a tener en cuenta es que el volumen, variabilidad y velocidad de generación de los datos hacen que éste sea considerado un problema Big Data. El problema principal de los sistemas de diagnosis automática es la falta de conocimiento experto. Para resolver esto, el conocimiento experto debe convertirse a un formato utilizable. Este proceso se conoce como adquisición del conocimiento. Hay dos aproximaciones a la adquisición del conocimiento: manual(a través de entrevistas o con la implicación de los expertos en el desarrollo) o a través de la analítica de datos (minería de datos en bases de datos que contienen el resultado del trabajo de los expertos). Esta tesis estudia la aproximación de la analítica de datos, utilizando las técnicas KDD (Knowledge Discovery and Datamining). Para que esta aproximación pueda ser utilizada, se requiere la existencia de una base de datos de casos reales de fallo, lo cual es un gran desafío. La visión general de esta tesis es una plataforma en la que cada vez que un experto diagnostica un problema en la red, éste puede reportarlo con un esfuerzo mínimo y almacenarlo en el sistema. La parte central de este sistema es un algoritmo de diagnosis (en esta tesis un controlador de lógica borrosa) que evoluciona y mejora aprendiendo de cada nuevo ejemplo, hasta llegar al punto en el que los expertos pueden confiar en su precisión para los problemas más comunes. Cada vez que surja un nuevo problema, se añadirá a la base de datos del sistema, incrementando así aún más su potencia. El fin es liberar a los expertos de tareas repetitivas, de modo que puedan dedicar su tiempo a desafíos cuya resolución sea más gratificante. Por tanto, el primer objetivo de esta tesis es la colección de una base de datos de casos reales de fallos. Para ello, se diseña una interfaz de usuario para la recolección de datos teniendo en cuenta como requisito prioritario la facilidad de uso. Una vez que se dispone de datos recogidos, se analizarán para comprender mejor sus propiedades y obtener la información necesaria para el diseño de los algoritmos de analítica de datos. Otro objetivo de esta tesis es la creación de un modelo de fallos de LTE, encontrando las relaciones entre el rendimiento de la red y la ocurrencia de los problemas. La adquisición del conocimiento se realiza mediante la aplicación de algoritmos de analítica sobre los datos recogidos. Se diseña un proceso KDD que extrae los parámetros de un controlador de lógica borrosa y se aplica sobre la base de datos recogida. Finalmente, esta tesis también tiene como objetivo realizar un análisis de los aspectos Big Data de las funciones Self-healing, y tenerlos en cuenta a la hora de diseñar los algoritmos