Factores de éxito en la implementación de la E-administración en la educación: el caso de los portales del empleado

The implementation of an employee portal in Public Administration is a process whose success depends on a number of factors ranked in five critical areas: information and data, technology, organizational elements, institutional elements and finally context. This article identifies key factors in each category for the implementation of a public education employee portal. Additionally, we establish an order of priorities, distinguishing those key factors from the beginning of those to be developed in later phases.La implantación de un portal del empleado en la Administración Pública es un proceso cuyo éxito depende de un conjunto de factores clasificados en cinco áreas críticas: información y datos, tecnología, elementos de la organización, elementos institucionales y, por último, contexto. El presente artículo identifica factores clave en cada categoría para el caso de la implementación de un portal del empleado público educativo. Adicionalmente se establece un orden de prioridades, distinguiendo aquellos factores clave desde el inicio de aquellos a desarrollar en fases posteriores

Quality of service in e-Government underlines the role of information usability

Digital services can be thought as Internet based applications that fulfill users' needs. In the e-government domain, services encapsulate functionalities and informative resources and their quality represents a base element during the delivery process. In such a context, usability is one the main quality parameters. In particular, it refers to the easiness of benefiting from the service and the information it provides. It is also the starting point for the definition of quality in e-government focusing on users. We propose a quality model suitable for the quality assessment of digital services. Our assessment takes into account e-government quality features and relies on the following activities: (i) homogenization, (ii) interaction and (iii) grouping. In order to examine the effectiveness of our model, we report the results of a set of simulations that we carried out to study step-by-step the quality of digital e-government services

Efficient adaptive query processing on large database systems available in the cloud environment

Tese de Doutoramento em InformáticaNowadays, many companies are migrating their applications and data to cloud service providers, mainly because of their ability to answer quickly to business requirements. Thereby, the performance is an important requirement for most customers when they wish to migrate their applications to the cloud. Therefore, in cloud environments, resources should be acquired and released automatically and quickly at runtime. Moreover, the users and service providers expect to get answers in time to ensure the service SLA (Service Level Agreement). Consequently, ensuring the QoS (Quality of Service) is a great challenge and it increases when we have large amounts of data to be manipulated in this environment. To resolve this kind of problems, several researches have been focused on shorter execution time using adaptive query processing and/or prediction of resources based on current system status. However, they present important limitations. For example, most of these works does not use monitoring during query execution and/or presents intrusive solutions, i.e. applied to the particular context. The aim of this thesis is the development of new solutions/strategies to efficient adaptive query processing on large databases available in a cloud environment. It must integrate adaptive re-optimization at query runtime and their costs are based on the SRT (Service Response Time – SLA QoS performance parameter). Finally, the proposed solution will be evaluated on large scale with large volume of data, machines and queries in a cloud computing infrastructure. Finally, this work also proposes a new model to estimate the SRT for different request types (database access requests). This model will allow the cloud service provider and its customers to establish an appropriate SLA relative to the expected performance of the services available in the cloud.Atualmente, muitas companhias têm migrado suas aplicações e dados para fornecedores de serviços em nuvem, pois um dos principais benefícios dessa tecnologia é a capacidade de responder rapidamente às necessidades do negócio. Assim, o desempenho é um dos mais importantes requisitos para a maioria dos clientes que desejam migrar suas aplicações para a nuvem. Em ambiente de nuvem, os recursos devem ser adquiridos e libertados automaticamente e rapidamente em tempo de execução. Além disso, os utilizadores e fornecedores de serviços esperam sempre garantir o contrato SLA (Acordo de Nível de Serviço). Consequentemente, garantir o QoS (Qualidade de Serviço) é um grande desafio, que se torna mais complexo quando existe uma grande quantidade de dados a serem manipulados neste ambiente. Para resolver estes tipos de problemas, diversas pesquisas têm sido realizadas focando o menor tempo de execução dos pedidos do utilizador na nuvem usando técnicas de processamento adaptativo de consultas e/ou utilizando técnicas de predição de recursos baseados no estado atual do sistema. Contudo, esses trabalhos apresentam limitações importantes. Por exemplo, a maioria desses trabalhos não utiliza monitorazação durante a execução da consulta e/ou apresenta soluções intrusivas, isto é, aplicadas a um contexto particular. Portanto, o objetivo desta tese consiste no desenvolvimento de uma nova solução/estratégia para o processamento eficiente (adaptativo) de consultas sobre grandes bases de dados disponíveis em ambiente de nuvem. Ela irá integrar técnicas de otimização adaptativas em tempo de execução da consulta e seus custos são baseados no SRT (Tempo de Resposta do Serviço – parâmetro QoS de desempenho do SLA). A solução proposta será avaliada em larga escala utilizando uma grande base de dados, máquinas e consultas em um ambiente real de computação na nuvem. Finalmente, este trabalho também propõe um novo modelo para estimar o SRT para diferentes tipos de pedidos (pedidos de acesso a banco de dados). Este modelo permitirá que um fornecedor de serviços em nuvem e seus clientes possam estabelecer um contrato SLA adequado, relativo ao desempenho esperado dos serviços disponíveis em nuvem