Experimenting with Application-Based Benchmarks on Different Cloud Providers via a Multi-cloud Execution and Modeling Framework

n/

Enterprise applications cloud rightsizing through a joint benchmarking and optimization approach

Migrating an application to the cloud environment requires non-functional properties consideration such as cost, performance and Quality of Service (QoS). Given the variety and the plethora of cloud offerings in addition with the consumption-based pricing models currently available in the cloud market, it is extremely complex to find the optimal deployment that fits the application requirements and provides the best QoS and cost trade-offs. In many cases the performance of these service offerings may vary depending on the congestion level, provider policies and how the application types that are intended to be executed upon them use the computing resources. A key challenge for customers before moving to Cloud is to know application behavior on cloud platforms in order to select the best-suited environment to host their application components in terms of performance and cost. In this paper, we propose a combined methodology and a set of tools that support the design and migration of enterprise applications to Cloud. Our tool chain includes: (i) the performance assessment of cloud services based on cloud benchmark results, (ii) a profiler/classifier mechanism that identifies the computing footprint of an arbitrary application and provides the best matching with a cloud service solution in terms of performance and cost, (iii) and a design space exploration tool, which is effective in identifying the deployment of minimum costs taking into account workload changes and providing QoS guarantees

A Model Driven Approach for Supporting the Cloud Target Selection Process

Publisher Copyright: © 2015 The Authors.The decision making process for the selection of one cloud target over another plays a major role during the migration to the Cloud, affecting not only the operational costs, functional characteristics and QoS, but also the development, monitoring and maintaining experience of the IT professionals. As the Cloud gains ground, a progressively growing number of cloud providers, services and technologies are exposed in the market rendering the research and selection upon them complex and time consuming. Proposed efforts for automatic support, fail to follow the quick paste of evolution, demanding, thus, even more effort for maintaining the supporting systems. In this paper the Cloud Target Selection (CTS) tool methodology and prototype implementation are presented introducing a novel approach: The CloudML@artist modeling language is exploited as a representation of real-world cloud environments becoming a source of information for an extensible decision making mechanism. The proposed work contributes in the direction towards the construction of an adaptive solution, which will follow the technological advances requiring the minimum of human intervention.The research leading to these results is partially supported by the European Community’s Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement n° 317859, in the context of the ARTIST Project.Peer reviewe

Noun entity extraction and text enrichment using the semantic web

Η παρούσα διπλωματική εργασία έχει ως αντικείμενο τη μελέτη και την ανάπτυξη δύο συ- στημάτων τα οποία επιδιώκουν τον εμπλουτισμό ακατέργαστων και αδόμητων κειμένων, γραμ- μένων σε φυσική γλώσσα, με χρήση Σημασιολογικού Ιστού και συγκεκριμένα των διασυνδεδε- μένων δεδομένων της DBpedia. Καθοριστικής σημασίας κρίνεται ο εντοπισμός και η επιλογή μέσα από το κείμενο, μόνο εκείνων των φράσεων που αντιστοιχούν σε ονοματικές οντότητες της DBpedia και φέρουν την ανά περίπτωση επιθυμητή πληροφορία. Η εξαγωγή των οντοτή- των αυτών, δίνουν τη δυνατότητα άντλησης επιπρόσθετης πληροφορίας η οποία εμπλουτίζει το κείμενο με τον τρόπο που υπαγορεύει ο στόχος του κάθε συστήματος. Το πρώτο σύστημα ονομάζεται ”Σύστημα Σημασιολογικής Επισημείωσης και Εξαγωγής Συ- νοπτικής Αναπαράστασης Κειμένου” και προσανατολίζεται στην εξαγωγή των ονοματικών οντο- τήτων από ένα δεδομένο κείμενο, το σύνολο των οποίων είναι ικανό να αποτελέσει μία επαρκή αναπαράστασή του. Συγκεκριμένα, μία αναπαράσταση θεωρείται αποδεκτή όταν συνοψίζει τις βασικές έννοιες του κειμένου και αρκεί για να το διαχωρίσει με σημασιολογικά κριτήρια από άλλα κείμενα. Μάλιστα, οι οντότητες που συνθέτουν την εν λόγω αναπαράσταση, παρέχονται από το σύστημα ταξινομημένες με βάση τη νοηματική βαρύτητα που θεωρείται πως έχει η κάθε μία για το εκάστοτε κείμενο. Για την ταξινόμηση και τη διαλογή των εντοπισμένων οντοτήτων χρησιμοποιούνται κριτήρια που βασίζονται σε δεδομένα αντλούμενα από τη Wikipedia και τη DBpedia. Η τελική αξιολόγηση των αποτελεσμάτων γίνεται με χρήση προσημειωμένων συνό- λων κειμένων και των στατιστικών μεγεθών ακρίβειας και ανάκλησης. Το δεύτερο σύστημα ονομάζεται ”Σύστημα Ταυτοποίσης Προσώπων με χρήση Σημασιο- λογικού Ιστού” και αφορά τον εντοπισμό αναφορών σε πρόσωπα του πραγματικού κόσμου εντός ενός κειμένου. Στη συγκεκριμένη περίπτωση, γίνεται αναζήτηση στη γνωσιακή βάση της DBpedia προκειμένου να προσδιοριστεί ποιές από τις εντοπισμένες ονοματικές οντότητες πληρούν την παραπάνω συνθήκη με βάση τον τύπο δεδομένων που υποδηλώνει η σημασιολογία της κάθε μίας. Τα αποτελέσματα είναι ικανοποιητικά ως προς την ακρίβειά τους, σε σύγκριση και με υπάρχοντα συστήματα, ωστόσο περιορίζονται στον εντοπισμό οντοτήτων που είναι κα- ταχωρημένες στη γνωσιακή βάση που χρησιμοποιήθηκε.The main object of the present thesis is the study and the development of two independent systems that attempt to enrich plain, unprocessed, natural language texts, using Semantic Web (Dbpedia Linked Data in particular). In the above mentioned procedure, the detection and extraction of the phrases that correspond to DBpedia’s noun entities and ”bear” the desired piece of information is of paramount importance. The extraction of these entities, facilitates the acquisition of extra related information, thus enriching the initial text according to the target of each system. The first system, named ”Condensed Representation Extraction and Semantic Text Annotation” - CRESTA, is oriented towards the extraction of a set of noun entities that can be considered an efficient representation of the input text. A representation is approved when succesful in summarising the fundamental text concepts and distinguishing its semantic context. In addition, CRESTA performs evaluation ranking over the above mentioned entities, based on their conceptual significance. Τhe metrics necessary for the implementation of ranking and final selection procedures, are calculated using Wikipedia and DBpedia data. Pretagged corpora were used as an evaluation set for the observation of the CRESTA’s performance, that was conducted based on precision and recall values. The second system, named ”Semantic Web based Person IDentification” - SWPID, aims at the detection of references to real world persons, within plain texts. For the purposes of this approach, the system queries Dbpedia knowledge database in order to identify the entities that fulfil the above mentioned condition, as indicated by their extracted semantics. The precision results are remarkably satisfactory compared to other tools performing the same task, however, the output results are obviously restricted to entities already included in the employed knowledge database.Χρυσούλα Δ. ΖέρβαΑλίκη Μ. Κοπανέλ

Data Movement in the Internet of Things Domain

Part 3: Work-in-Progress TrackInternational audienceManaging data produced in the Internet of Things according to the traditional data-center based approach is becoming no longer appropriate. Devices are improving their computational power as the processors installed on them are more and more powerful and diverse. Moreover, devices cannot guarantee a continuous connection due their mobility and limitation of battery life.Goal of this paper is to tackle this issue focusing on data movement to eliminate the unnecessary storage, transfer and processing of datasets by concentrating only the data subsets that are relevant. A cross-layered framework is proposed to give to both applications and developers the abstracted ability to choose which aspect to optimize, based on their goals and requirements and to data providers an environment that facilitates data provisioning according to users’ needs