Reference architecture for Virtual Organization

"United we stand, divided we fall" ist eine bekannte Englische Redewendung. Wir leben in der Zeit der virtuellen Zusammenarbeit. Quellen sind logisch und Lösungen virtuell. Fortschritte auf der konzeptionellen und technologischen Ebene verbessern die Weise der menschlichen Kommunikation. Everything-as-a-Service war einmal nur ein Traum. Heute wird es Realität. Auch die Art der zu bewältigenden Probleme hat sich im Laufe der Zeit verändert. Heutzutage wird die Online-Kollaboration Über das Internet (e-Collaboration) in allen möglichen wissenschaftlichen Gebieten angewendet. Medizin, Technik, Meteorologie, Biologie, Chemie, Physik, Erdbeben und Wettervorhersage, Soziale Netzwerke usw., alle benutzen elektronische Plattformen. Umfangreiche Daten und Rechenressourcen sind nötig und auch die Assistenz durch menschlichee Experten wird immer bedeutsamer. Diese Situation stellt eine grosse Verantwortung fÜr IT Forscher und Entwickler dar, generische Plattformen zu schaffen, auf denen Benutzer einfach kommunizieren und Probleme gemeinsam lösen können. Das Verteiltes Rechnen (Distributed Computing) bietet viele technische Paradigmen an, wie zum Beispiel Cluster Computing, Grid Computing, Cloud Computing, um dieses Konzept umzusetzen. Konzeptuell erlauben Virtuelle Organisationen (Virtual Organization) ein harmonisches Zusammenspiel von global verbreiteten Ressourcen, um gemeinsam Ziele zu erreichen. Bestehende Paradigmen und Technologie werden heute in der Praxis zum Aufbau von Virtuellen Organisationen verwendet. Der Mangel an existierenden und anerkannten Standards dazu stellt jedoch ein kritischer Punkt fÜr die letzten zwei Dekaden dar. Unsere ForschungsbemÜhung konzentriert sich daher auf die Entwicklung eines Standards zum Entwurf und zur Realisierung Virtueller Organisationen. Der vorgelegte Standardisierungsansatz besteht aus zwei Phasen. Die erste Phase fÜhrt eine Anforderungsanalyse durch und die zweite Phase stellt eine Referenzarchitektur (Reference Architecture) fÜr Virtuelle Organisationen (RAVO) vor. Dieser Standardisierungsansatz wurde gewählt um sowohl technologische als auch paradigmatische Wechsel zu erlauben. Wir teilen unsere BemÜhungen in zwei Bereiche. Zuerst präsentieren wir einen Modellierungsansatz, um die Anforderungen und Komponenten der Virtuellen Organisation [1] zu identifiziert. Danach definieren wir einen generischen Rahmen, der auf dem Everything-as-a-Service Konzept aufbaut. Stakeholders sind ein wichtiges Element in jeder kooperationsunterstÜtzenden Umgebung [2] [3]. Daher haben wir ein neuartiges Schema fÜr Stakeholders entwickelt, die es erlaubt Beziehung zwischen Benutzer und Ressourcen in Form von Subjekten [1] [4] abzubilden. Zum Schluss werden diese Konzepte in Form konkreter Umsetzungen auf dem Gebiet des E-Learning und der Computational Intelligence untersucht. Die neuen Elemente der Stakeholders und Subjekt-Beziehungen wurden weiters in informelle Virtuelle Organisationen, sogenannten Sozialen Netzwerken, verifiziert [5]. Zur Evaluation des vorgestellten Ansatzes wurde schliesslich eine praktische Umsetzung, die auf RAVO basiert, unter dem Namen N2Sky als Masterarbeit an der Universität Wien durchgefÜhrt.“United we stand, divided we fall" is a well known saying. We are living in the era of virtual collaborations. Resources are logical and solutions are virtual. Advancement on conceptual and technological level has enhanced the way people communicate. Everything-as-a-Service once a dream, now becoming a reality. Problem nature has also been changed over the time. Today, e-Collaborations are applied to all the domains possible. Medical, engineering, meteorology, biology, chemistry, physics, earthquake and weather forecast, social networks and so on, all are using electronic platforms. Extensive data and computing resources are in need and assistance from human experts is also becoming essential. This puts a great responsibility on Information Technology (IT) researchers and developers to provide generic platforms where user can easily communicate and solve their problems. To realize this concept, distributed computing has offered many paradigms, e.g. cluster, grid, cloud computing. Virtual Organization (VO) is a logical orchestration of globally dispersed resources to achieve common goals. Existing paradigms and technology is used to form Virtual Organization, but lack of standards remained a critical issue for last two decades. Our research endeavor focuses on developing a standard for Virtual Organization building process. The proposed standardization process is a two phase activity. First phase provides requirement analysis and the second phase presents a Reference Architecture for Virtual Organization (RAVO). This form of standardization is chosen to accommodate both technological and paradigm shift. We categorize our efforts in two parts. First part consists of a pattern to identify the requirements and components of a Virtual Organization [1]. Second part details a generic framework based on the concept of Everything-as-a-Service. Stakeholders are an important entity in any collaborative environment [2] [3]. We developed a pattern for stakeholders and presented new relationship between user and resources in form of Subject [1] [4]. Finally, these concepts are materialized as a concrete framework in the domain of E-learning and Computational Intelligence. Stakeholders and Subject relationship are also verified in the domain of informal Virtual Organizations (e.g. Social Networks) [5]. For evaluation purpose an instance based on RAVO, named N2SKY [6] is developed by a master student at the University of Vienna

The quality-aware service selection problem: an adaptive evolutionary approach

Die Qualität der Serviceerbringung (kurz QoS) ist ein wichtiger Aspekt in verteilten, Service-orientierten Systemen. Wenn mehrere Implementierungen einer Funktionalität koexistieren, kann die Wahl eines konkreten Services aufgrund von QoS-Aspekten getroffen werden. Leistung, Verfügbarkeit und Kosten sind Beispiele für QoS-Attribute eines Services. In der vorliegenden Dissertation werden Aspekte dieses Selektionsproblems anhand eines konkreten, Service-orientieren Systems vertieft. Es handelt sich dabei um das TAG-System in ATLAS, einem Hochenergiephysikexperiment am CERN, der Europäischen Organisation für Kernforschung. Die Daten und Services des TAG-Systems sind weltweit verteilt und müssen auf Anfrage selektiert und zu einem Workflow zusammengesetzt werden. Die Optimierung wird aus zwei unterschiedlichen Blickwinkeln. Die Selektion wird als ein dynamisches Pfadoptimierungsproblem unter Nebenbedingungen modelliert, wodurch QoS-Attribute sowohl der Knoten (Services) als auch der Kanten (Netzwerk) berücksichtigt werden können. Dynamische Aspekte des verteilten sind in der Problemformulierung integriert, da sie eine spezifische Herausforderung und Anforderung an Lösungsalgorithmen stellen. Für die dynamische Pareto-Optimierung von Serviceselektionsproblemen wird im Rahmen dieser Arbeit ein Optimierungsansatz mit einem genetischen Algorithmus präsentiert, der über einen persistenten Speicher von früheren Lösungen sowie eine automatische Adaptierung der Mutationsrate eine effiziente Anpassung an das sich ständig verändernde System gewährleistet. Eine Ontologie der Systemkomponenten sowie deren QoS-Attribute bildet die Basis für die Optimierung. Der Ansatz wird im Rahmen der Dissertation hinsichtlich der Qualität der erzielten Lösungen, der Adaptierung an änderungen sowie der Laufzeit evaluiert. Teile des Ansatzes wurden schließ lich in das TAG-System integriert und darin evaluiert.Quality of Service (QoS) is an important aspect in distributed, service-oriented systems. When several concrete services exist that implement the same functionality, the choice of a service instance among many can be made based on QoS considerations, objectives and constraints. Typically considered properties are performance, availability, and costs. In this thesis, aspects of the QoS-aware service selection problem are studied in the context of a distributed, service-oriented system from ATLAS, a high-energy physics experiment at CERN, the European Organization for Nuclear Research. In this so-called TAG system, data and modular services are distributed world-wide and need to be selected and composed on the fly, as a user starts a request. There are two conflicting optimization viewpoints. The service selection is modeled as a dynamic multi-constrained optimal path problem, which allows considering QoS attributes of service instances and of the network. The dynamic aspects of the system are included in the problem definition, as they represent a specific challenge. To address these issues regarding dynamics and conflicting viewpoints, this work proposes a service selection optimization framework based on a multi-objective genetic algorithm capable of efficiently dealing with changing conditions by using a persistent memory of good solutions, and a stepwise adaptation of the mutation rate. A system and QoS attribute ontology as well as a description of dynamics of distributed systems build the basis of the framework. The presented approach is evaluated in terms of optimization quality, adaptability to changes, runtime performance and scalability

Container based execution stack for neural networks

Diese Masterarbeit beschreibt einen Ausführungs-Stack für neuronale Netze (genannt ConbexNN), der unter Verwendung der Kubernetes Container-Orchestrierung und einer Java basierten Microservice-Architektur, für Benutzer und Systeme via RESTful Webservices zugänglich gemacht wird. Der gesamte Arbeitsfluss, der Import, Training und Auswertung eines neuronalen Netzwerk-Modells beinhält, wird durch diese service-basierte Architektur (SOA) unterstützt. Diese Arbeit ist von N2Sky, einem Framework zum Austausch spezifischen Wissens über neuronale Netze, beeinflusst und unterstützt ViNNSL, die Vienna Neural Network Specification Language. Der Ausführungs-Stack läuft auf vielen namhaften Cloud-Umgebungen, ist skalierbar und jede einzelne Komponente ist einfach erweiterbar und austauschbar.This thesis presents a container based execution stack for neural networks (ConbexNN) using the Kubernetes container orchestration and a Java based microservice architecture, which is exposed to users and other systems via RESTful webservices. The whole workflow including importing, training and evaluating a neural network model, becomes possible by using this service oriented approach. This work is influenced by N2Sky, a framework for the exchange of neural network specific knowledge and aims to support ViNNSL, the Vienna Neural Network Specification Language. The execution stack runs on many common cloud platforms. Furthermore it is scalable and each component is extensible and interchangeable