Adjustable Publisher/Subscriber system with Machine Learning

Η ταχεία ανάπτυξη του Internet of Things-IoT οδήγεί στην ανάπτυξη πολλών κατανεμημένων συστημάτων και έξυπνων εφαρμογών. Οι εφαρμογές αυτές παράγουν αλλά και ζητάνε τεράστιες ποσότητες δεδομένων καθημερινά. Γίνεται λοιπόν εύκολα αντιληπτό ότι χρειάζεται ένα σύστημα για τη μεταφορά αυτών των δεδομένων. Για να μην περιορίζεται η ανάπτυξη των εφαρμογών μεγάλης κλίμακας, θα πρέπει το σύστημα αυτό να είναι ανεξάρτητο και να έχει έναν αποκεντρωμένο χαρακτήρα. Τη μεταφορά αυτή αναλαμβάνουν συστήματα μετάδοσης μηνυμάτων τύπου Eκδότη/Συνδρομητή, όπως το Kafka της Apache. Το σύστημα αυτό αποτελεί τον ενδιάμεσο κρίκο, μεταξύ ενός παραγωγού και ενός καταναλωτή για τη μετάδοση μηνυμάτων. Τα συστήματα αυτά μπορούν να φιλοξενούνται σε συμπλέγματα διακομιστών, διασκορπισμένα σε όλο τον κόσμο, ανάλογα με το μέγεθος της εφαρμογής που εξυπηρετούν αλλά και το μέγεθος της ροής δεδομένων. Μπορούμε να καταλάβουμε ότι πρόκειται για τεράστια συστήματα που προσαρμόζονται ανάλογα με τις ανάγκες του χρήστη. Έτσι λοιπόν θα πρέπει κάθε φορά να ρυθμίζονται οι παράμετροι του συστήματος ανάλογα με την εφαρμογή, τη χρήση, το είδος και τη ροή των δεδομένων. Εκτός όμως από επίπονη και χρονοβόρα διαδικασία, το αποτελέσμα δεν οδηγεί πάντα στη βέλτιστη απόδοση του συστήματος. Στην εργασία αυτή παρουσιάζουμε μία προσπάθεια αυτοματοποίησης αυτής της διαδικασίας. Με τη χρήση αλγορίθμων και τεχνικών Μηχανικής Μάθησης, όπως η παλινδρόμηση και η κατηγοριοποίηση, προσπαθούμε να προβλέψουμε τις τιμές των παραμέτρων του συστήματος Eκδότη/Συνδρομητή Kafka, έχοντας ως στόχο συγκεκριμένες απαιτήσεις από το σύστημα. Μπορείτε να βρείτε τον κώδικα για αυτήν τη πτυχιακή, καθώς και τα δεδομένα, τις εικόνες και τα αποτελέσματα στον ακόλουθο σύνδεσμο: https://github.com/GiannisKalopisis/Adjustable-pub-sub-system.The rapid development of the Internet of Things-IoT leads to the development of many distributed systems and smart applications. These applications generate and demand huge amounts of data every day. It is therefore easily understood that a system is needed to transfer this data. In order not to limit the development of large-scale applications, this system should both be independent and have a decentralized character. This transfer is undertaken by Publisher/Subscriber type messaging systems, such as Apache Kafka. This system functions as the intermediate link between a producer and a consumer for the transmission of messages. These systems can be hosted on server clusters scattered around the world, depending on the size of the application they serve and the size of the data stream. We can understand that these are huge systems that adapt to the needs of the user. Therefore, the system parameters must be adjusted each time according to their application, use, type and data flow. However, apart from the tedious and time consuming process, the result does not always lead to optimal system performance. In this project we present an attempt to automate the process of automatically optimizing system performance for pub/sub systems using ML. By using algorithms and Machine Learning techniques such as regression and classification, we try to predict the parameters of the Kafka Publisher/Subscriber system, aiming at specific system requirements. You can find the code for this thesis, as well as the data, images, and results at the following link: https://github.com/GiannisKalopisis/Adjustable-pub-sub-system

Progressive multifocal leukoencephalopathy in the context of newer therapies in hematology and review of new treatment strategies

Progressive multifocal leukoencephalopathy (PML) is a rare, often fatal demyelinating disease of the central nervous system (CNS) caused by the reactivation of JC polyomavirus in the CNS. We present a case of a 54-year-old man with follicular lymphoma diagnosed with PML after being treated with anti-CD20 monoclonal antibody-based regimens for several years. Due to the lack of effective treatment choices for PML, the patient was treated with nivolumab, based on recent reports, but succumbed to his disease a few months after diagnosis. In this paper, we focus on reviewing the literature of PML cases correlated with newer agents used in hematology, possible factors affecting disease prognosis, as well as the available data on upcoming therapeutic options for patients with PML. Though newer promising treatments such as anti-PD1 monoclonal antibodies arise, a definitive treatment option is yet to be found. Vigilance, early detection, and prompt intervention play a crucial role in the prognosis of PML in patients with hematological malignancies