Framework de Interoperabilidad para Sistemas de Comando y Control : FISiCO

La interoperabilidad en sistemas empresariales es un tema que se ha puesto en boga desde hace un tiempo. La necesidad de integración de sistemas legacy sigue presentando desafíos para los profesionales de sistema. Particularmente, en sistemas de comando y control (C2) para aplicaciones militares, este tema se potencia dado los requerimientos no funcionales adicionales que se presentan. Además de la interoperabilidad a nivel negocio para integrar a sistemas de software y hardware complejos que exceden a los sistemas empresariales, estos sistemas necesitan arquitecturas robustas resistentes a fallos, de alto rendimiento y con niveles de seguridad extra. FISiCO2 propone una arquitectura técnica que brinda robustez, seguridad e interoperabilidad entre sistemas complejos, dividiendo el problema en cinco capas que dan soporte a los distintos requerimientos de manera desacoplada y transparente. La línea de investigación rectora tiene como objetivo el desarrollo, despliegue y prueba de FISiCO2, para lograrlo se divide en tres sub-líneas: (1) sistemas Peer to Peer (P2P), (2) sistemas de integración empresariales orientados a servicios y (3) estándares, protocolos y arquitecturas distribuidas para las aplicaciones de negocios en sistemas de C2.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Framework de Interoperabilidad para Sistemas de Comando y Control : FISiCO

La interoperabilidad en sistemas empresariales es un tema que se ha puesto en boga desde hace un tiempo. La necesidad de integración de sistemas legacy sigue presentando desafíos para los profesionales de sistema. Particularmente, en sistemas de comando y control (C2) para aplicaciones militares, este tema se potencia dado los requerimientos no funcionales adicionales que se presentan. Además de la interoperabilidad a nivel negocio para integrar a sistemas de software y hardware complejos que exceden a los sistemas empresariales, estos sistemas necesitan arquitecturas robustas resistentes a fallos, de alto rendimiento y con niveles de seguridad extra. FISiCO2 propone una arquitectura técnica que brinda robustez, seguridad e interoperabilidad entre sistemas complejos, dividiendo el problema en cinco capas que dan soporte a los distintos requerimientos de manera desacoplada y transparente. La línea de investigación rectora tiene como objetivo el desarrollo, despliegue y prueba de FISiCO2, para lograrlo se divide en tres sub-líneas: (1) sistemas Peer to Peer (P2P), (2) sistemas de integración empresariales orientados a servicios y (3) estándares, protocolos y arquitecturas distribuidas para las aplicaciones de negocios en sistemas de C2.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Internet nodes localization using synthetic coordinate systems

Tato práce se zabývá problematikou určování zpoždění mezi dvěma síťovými uzly, např. dvěma stanicemi, dvěma servery či stanicí a serverem. Hlavním důvodem zavedení metod efektivního určování zpoždění je především eliminace zátěže sítě opakovanými přenosy dat či režií přímého měření zpoždění. Z mnoha navrhovaných metod určování zpoždění se práce zaměřuje na metody využívající umělých souřadnicových systémů s primárním zaměřením na algoritmus Vivaldi. Jsou zhodnoceny jak vlastnosti samotných metod, tak i vlastnosti jednotlivých využívaných souřadnicových systémů používaných v praxi. Zmíněna je i problematika počtu rozměrů prostoru definovaného pouze na základě dané matice zpoždění mezi uzly. Dále jsou zmíněny některé další systémy, založené na principu logického seskupení blízkých uzlů. Praktická část zahrnuje popis vyvinutého simulačního programu VivaldiMonitor, určeného pro studium chování překryvných sítí o rozsahu do několika set uzlů implementujících algoritmus Vivaldi. Součástí je zhodnocení několika simulací provedených pomocí zmíněného simulačního programu.This thesis deals with predicting the latency between two network nodes, such as the two stations, two servers or server and station. The main reason for adoption of effective latency prediction techniques is the elimination of network load caused by unnecessary repeated transmissios or by direct measurement of the latency. Of the many proposed methods of latency estimation, this thesis is focused on methods using artificial coordinate systems with primary focus on the Vivaldi algorithm. Characteristics of the latency prediction methods and properties of various coordinate systems used in practice are evaluated. The issue of the number of dimensions of space defined only by the latency matrix between nodes is also mentioned. Furthermore, some other systems, based on logical clustering of nearby nodes, are mentioned. Description of simulation software VivaldiMonitor developed as part of the thesis is included. The primary purpose is analysis of the behavior of overlay networks implementing Vivaldi algorithm with less than a few hundred nodes. The Vivaldi algorithm is assessed by several simulations carried out using the aforementioned software.

Novel optimization schemes for service composition in the cloud using learning automata-based matrix factorization

A thesis submitted to the University of Bedfordshire, in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of PhilosophyService Oriented Computing (SOC) provides a framework for the realization of loosely couple service oriented applications (SOA). Web services are central to the concept of SOC. They possess several benefits which are useful to SOA e.g. encapsulation, loose coupling and reusability. Using web services, an application can embed its functionalities within the business process of other applications. This is made possible through web service composition. Web services are composed to provide more complex functions for a service consumer in the form of a value added composite service. Currently, research into how web services can be composed to yield QoS (Quality of Service) optimal composite service has gathered significant attention. However, the number and services has risen thereby increasing the number of possible service combinations and also amplifying the impact of network on composite service performance. QoS-based service composition in the cloud addresses two important sub-problems; Prediction of network performance between web service nodes in the cloud, and QoS-based web service composition. We model the former problem as a prediction problem while the later problem is modelled as an NP-Hard optimization problem due to its complex, constrained and multi-objective nature. This thesis contributed to the prediction problem by presenting a novel learning automata-based non-negative matrix factorization algorithm (LANMF) for estimating end-to-end network latency of a composition in the cloud. LANMF encodes each web service node as an automaton which allows v it to estimate its network coordinate in such a way that prediction error is minimized. Experiments indicate that LANMF is more accurate than current approaches. The thesis also contributed to the QoS-based service composition problem by proposing four evolutionary algorithms; a network-aware genetic algorithm (INSGA), a K-mean based genetic algorithm (KNSGA), a multi-population particle swarm optimization algorithm (NMPSO), and a non-dominated sort fruit fly algorithm (NFOA). The algorithms adopt different evolutionary strategies coupled with LANMF method to search for low latency and QoSoptimal solutions. They also employ a unique constraint handling method used to penalize solutions that violate user specified QoS constraints. Experiments demonstrate the efficiency and scalability of the algorithms in a large scale environment. Also the algorithms outperform other evolutionary algorithms in terms of optimality and calability. In addition, the thesis contributed to QoS-based web service composition in a dynamic environment. This is motivated by the ineffectiveness of the four proposed algorithms in a dynamically hanging QoS environment such as a real world scenario. Hence, we propose a new cellular automata-based genetic algorithm (CellGA) to address the issue. Experimental results show the effectiveness of CellGA in solving QoS-based service composition in dynamic QoS environment