Présenté dans la littérature comme une nouvelle technologie, le Cloud Computing est devenu incontournable dans la mise en place et la fourniture des services informatiques. Cette thèse s’inscrit dans le contexte de cette nouvelle technologie qui est en mesure de transformer la mise en place, la gestion et l’utilisation des systèmes d’information. L'adoption et la vulgarisation du Cloud ont été ralenties par la jeunesse même des concepts et l'hétérogénéité des solutions existantes. Cette difficulté d'adoption se manifeste par l'absence de standard, l'hétérogénéité des architectures et des API, le Vendor Lock-In imposé par les leaders du marché et des manques qui ralentissent la fédération. La motivation principale de la thèse est de simplifier l'adoption du cloud et la migration vers ses environnements et technologies. Notre objectif est de proposer des solutions d'interopérabilité et de fédération dans le Cloud. Le travail de recherche s’est aussi articulé autour de deux grands axes. Le premier concerne le rapprochement des réseaux du futur et des Clouds. Le deuxième axe concerne l'interopérabilité et la fédération entre solutions et services cloud. Une analyse de l’état de l’art sur le Cloud Computing et le Cloud Networking, a permis de confirmer des manques pressentis et de proposer deux architectures de fédération Cloud. La première architecture permet le rapprochement entre le Cloud Computing et le Cloud Networking. La seconde architecture facilite l'interopérabilité et le courtage de services Cloud. L'étude des deux architectures a fait ressortir deux composants primordiaux et essentiels pour assurer la fédération: une interface générique et un système d'échange de messages. Ces deux composants correspondent à deux contributions centrales de la thèse et reflètent l’ensemble des contributions (quatre au total) du travail de recherche / Presented in the literature as a new technology, Cloud Computing has become essential in the development and delivery of IT services. Given the innovative potential of Cloud, our thesis was conducted in the context of this promising technology. It was clear that the Cloud would change the way we develop, manage and use information systems. However, the adoption and popularization of Cloud were slow and difficult given the youth of the concepts and heterogeneity of the existing solutions. This difficulty in adoption is reflected by the lack of standard, the presence of heterogeneous architectures and APIs, the introduction of Vendor Lock-In imposed by the market leaders and the lack of cloud federation principles and facilitators. The main motivation for our PhD is to simplify the adoption of the cloud paradigm and the migration to cloud environments and technologies. Our goal has consequently been to improve interoperability and enable federation in the cloud. The thesis focused on two main areas. The first concerns the convergence of future networks and clouds and the second the improvement of federation and interoperability between heterogeneous cloud solutions and services. Based on our work in state of the art about Cloud Computing and Cloud Networking, we defined in this thesis two architectures for Cloud federation. The first architecture enables the merging (convergence) of Cloud Computing and Cloud Networking. The second architecture addresses interoperability between services and proposes cloud-brokering solutions. The study enabled the identification of two essential components for cloud federation, namely: a generic interface and a message exchange system. These two components have been two contributions of our thesis. The proposed federation architectures and these two components summarize the four major contributions of our work

La première partie de la thèse est consacrée à la commande avec contraintes de systèmes différentiellement plats. Deux types de systèmes sont étudiés : les systèmes non linéaires de dimension finie et les systèmes linéaires à retards. Nous présentons une approche unifiée pour intégrer les contraintes d'entrée/état/sortie dans la planification des trajectoires. Pour cela, nous spécialisons les sorties plates (ou les trajectoires de référence) sous forme de courbes de Bézier. En utilisant la propriété de platitude, les entrées/états du système peuvent être exprimés sous la forme d'une combinaison de sorties plates (courbes de Bézier) et de leurs dérivées. Par conséquent, nous obtenons explicitement les expressions des points de contrôle des courbes de Bézier d'entrées/états comme une combinaison des points de contrôle des sorties plates. En appliquant les contraintes souhaitées à ces derniers points de contrôle, nous trouvons les régions faisables pour les points de contrôle de Bézier de sortie, c'est-à-dire un ensemble de trajectoires de référence faisables. Ce cadre permet d’éviter le recours, en général fort coûteux d’un point de vue informatique, aux schémas d’optimisation. Pour résoudre les incertitudes liées à l'imprécision de l'identification et modélisation des modèles et les perturbations, nous utilisons la commande sans modèle (Model Free Control-MFC) et dans la deuxième partie de la thèse, nous présentons deux applications démontrant l'efficacité de notre approche : 1. Nous proposons une conception de contrôleur qui évite les procédures d'identification du système du quadrotor tout en restant robuste par rapport aux perturbations endogènes (la performance de contrôle est indépendante de tout changement de masse, inertie, effets gyroscopiques ou aérodynamiques) et aux perturbations exogènes (vent, bruit de mesure). Pour atteindre notre objectif en se basant sur la structure en cascade d'un quadrotor, nous divisons le système en deux sous-systèmes de position et d'attitude contrôlés chacun indépendamment par la commande sans modèle de deuxième ordre dynamique. Nous validons notre approche de contrôle avec trois scénarios réalistes : en présence d'un bruit inconnu, en présence d’un vent variant dans le temps et en présence des variations inconnues de masse, tout en suivant des manœuvres agressives. 2. Nous utilisons la commande sans modèle et les correcteurs « intelligents » associés, pour contrôler (maintenir) l'élasticité horizontale d'un système de Cloud Computing. Comparée aux algorithmes commerciaux d’Auto-Scaling, notre approche facilement implémentable se comporte mieux, même avec de fluctuations aigües de charge. Ceci est confirmé par des expériences sur le cloud public Amazon Web Services (AWS). / The first part of the thesis is devoted to the control of differentially flat systems with constraints. Two types of systems are studied: non-linear finite dimensional systems and linear time-delay systems. We present an approach to embed the input/state/output constraints in a unified manner into the trajectory design for differentially flat systems. To that purpose, we specialize the flat outputs (or the reference trajectories) as Bézier curves. Using the flatness property, the system’s inputs/states can be expressed as a combination of Bézier curved flat outputs and their derivatives. Consequently, we explicitly obtain the expressions of the control points of the inputs/states Bézier curves as a combination of the control points of the flat outputs. By applying desired constraints to the latter control points, we find the feasible regions for the output Bézier control points i.e. a set of feasible reference trajectories. This framework avoids the use of generally high computing cost optimization schemes.    To resolve the uncertainties arising from imprecise model identification and the unknown pertubations, we employ the Model-Free Control (MFC) and in the second part of the thesis we present two applications demonstrating the effectiveness of our approach: 1. We propose a controller design that avoids the quadrotor’s system identification procedures while staying robust with respect to the endogenous (the control performance is independent of any mass change, inertia, gyroscopic or aerodynamic effects) and exogenous disturbances (wind, measurement noise). To reach our goal, based on the cascaded structure of a quadrotor, we divide the system into positional and attitude subsystems each controlled by an independent Model-Free controller of second order dynamics. We validate our control approach in three realistic scenarios: in presence of unknown measurement noise, with unknown time-varying wind disturbances and mass variation while tracking aggressive manoeuvres. 2. We employ the Model-Free Control to control (maintain) the “horizontal elasticity” of a Cloud Computing system. When compared to the commercial “Auto-Scaling” algorithms, our easily implementable approach behaves better, even with sharp workload fluctuations. This is confirmed by experiments on the Amazon Web Services (AWS) public cloud.

Avec l’avènement du cloud computing et des big data, de nouveaux systèmes de gestion de bases de données sont apparus, connus en général sous le vocable systèmes NoSQL. Par rapport aux systèmes relationnels, ces systèmes se distinguent par leur absence de schéma, une spécialisation pour des types de données particuliers (documents, graphes, clé/valeur et colonne) et l’absence de langages de requêtes déclaratifs. L’offre est assez pléthorique et il n’y a pas de standard aujourd’hui comme peut l’être SQL pour les systèmes relationnels. De nombreuses applications peuvent avoir besoin de manipuler en même temps des données stockées dans des systèmes relationnels et dans des systèmes NoSQL. Le programmeur doit alors gérer deux (au moins) modèles de données différents et deux (au moins) langages de requêtes différents pour pouvoir écrire son application. De plus, il doit gérer explicitement tout son cycle de vie. En effet, il a à (1) coder son application, (2) découvrir les services de base de données déployés dans chaque environnement Cloud et choisir son environnement de déploiement, (3) déployer son application, (4) exécuter des requêtes multi-sources en les programmant explicitement dans son application, et enfin le cas échéant (5) migrer son application d’un environnement Cloud à un autre. Toutes ces tâches sont lourdes et fastidieuses et le programmeur risque d’être perdu dans ce haut niveau d’hétérogénéité. Afin de pallier ces problèmes et aider le programmeur tout au long du cycle de vie des applications utilisant des bases de données multiples, nous proposons un ensemble cohérent de modèles, d’algorithmes et d’outils. En effet, notre travail dans ce manuscrit de thèse se présente sous forme de quatre contributions. Tout d’abord, nous proposons un modèle de données unifié pour couvrir l’hétérogénéité entre les modèles de données relationnelles et NoSQL. Ce modèle de données est enrichi avec un ensemble de règles de raffinement. En se basant sur ce modèle, nous avons défini notre algèbre de requêtes. Ensuite, nous proposons une interface de programmation appelée ODBAPI basée sur notre modèle de données unifié, qui nous permet de manipuler de manière uniforme n’importe quelle source de données qu’elle soit relationnelle ou NoSQL. ODBAPI permet de programmer des applications indépendamment des bases de données utilisées et d’exprimer des requêtes simples et complexes multi-sources. Puis, nous définissons la notion de bases de données virtuelles qui interviennent comme des médiateurs et interagissent avec les bases de données intégrées via ODBAPI. Ce dernier joue alors le rôle d’adaptateur. Les bases de données virtuelles assurent l’exécution des requêtes d’une façon optimale grâce à un modèle de coût et un algorithme de génération de plan d’exécution optimal que nous définis. Enfin, nous proposons une approche automatique de découverte de bases de données dans des environnements Cloud. En effet, les programmeurs peuvent décrire leurs exigences en termes de bases de données dans des manifestes, et grâce à notre algorithme d’appariement, nous sélectionnons l’environnement le plus adéquat à notre application pour la déployer. Ainsi, nous déployons l’application en utilisant une API générique de déploiement appelée COAPS. Nous avons étendue cette dernière pour pouvoir déployer les applications utilisant plusieurs sources de données. Un prototype de la solution proposée a été développé et mis en œuvre dans des cas d'utilisation du projet OpenPaaS. Nous avons également effectué diverses expériences pour tester l'efficacité et la précision de nos contributions / The production of huge amount of data and the emergence of Cloud computing have introduced new requirements for data management. Many applications need to interact with several heterogeneous data stores depending on the type of data they have to manage: traditional data types, documents, graph data from social networks, simple key-value data, etc. Interacting with heterogeneous data models via different APIs, and multiple data stores based applications imposes challenging tasks to their developers. Indeed, programmers have to be familiar with different APIs. In addition, the execution of complex queries over heterogeneous data models cannot, currently, be achieved in a declarative way as it is used to be with mono-data store application, and therefore requires extra implementation efforts. Moreover, developers need to master and deal with the complex processes of Cloud discovery, and application deployment and execution. In this manuscript, we propose an integrated set of models, algorithms and tools aiming at alleviating developers task for developing, deploying and migrating multiple data stores applications in cloud environments. Our approach focuses mainly on three points. First, we provide a unified data model used by applications developers to interact with heterogeneous relational and NoSQL data stores. This model is enriched by a set of refinement rules. Based on that, we define our query algebra. Developers express queries using OPEN-PaaS-DataBase API (ODBAPI), a unique REST API allowing programmers to write their applications code independently of the target data stores. Second, we propose virtual data stores, which act as a mediator and interact with integrated data stores wrapped by ODBAPI. This run-time component supports the execution of single and complex queries over heterogeneous data stores. It implements a cost model to optimally execute queries and a dynamic programming based algorithm to generate an optimal query execution plan. Finally, we present a declarative approach that enables to lighten the burden of the tedious and non-standard tasks of (1) discovering relevant Cloud environments and (2) deploying applications on them while letting developers to simply focus on specifying their storage and computing requirements. A prototype of the proposed solution has been developed and implemented use cases from the OpenPaaS project. We also performed different experiments to test the efficiency and accuracy of our proposals

Le chiffrement homomorphe est une branche de la cryptologie, dans laquelle les schémas de chiffrement offrent la possibilité de faire des calculs sur les messages chiffrés, sans besoin de les déchiffrer. L’intérêt pratique de ces schémas est dû à l’énorme quantité d'applications pour lesquels ils peuvent être utilisés. En sont un exemple le vote électronique, les calculs sur des données sensibles, comme des données médicales ou financières, le cloud computing, etc..Le premier schéma de chiffrement (complètement) homomorphe n'a été proposé qu'en 2009 par Gentry. Il a introduit une technique appelée bootstrapping, utilisée pour réduire le bruit des chiffrés : en effet, dans tous les schémas de chiffrement homomorphe proposés, les chiffrés contiennent une petite quantité de bruit, nécessaire pour des raisons de sécurité. Quand on fait des calculs sur les chiffrés bruités, le bruit augmente et, après avoir évalué un certain nombre d’opérations, ce bruit devient trop grand et, s'il n'est pas contrôlé, risque de compromettre le résultat des calculs.Le bootstrapping est du coup fondamental pour la construction des schémas de chiffrement homomorphes, mais est une technique très coûteuse, qu'il s'agisse de la mémoire nécessaire ou du temps de calcul. Les travaux qui on suivi la publication de Gentry ont eu comme objectif celui de proposer de nouveaux schémas et d’améliorer le bootstrapping pour rendre le chiffrement homomorphe faisable en pratique. L’une des constructions les plus célèbres est GSW, proposé par Gentry, Sahai et Waters en 2013. La sécurité du schéma GSW se fonde sur le problème LWE (learning with errors), considéré comme difficile en pratique. Le bootstrapping le plus rapide, exécuté sur un schéma de type GSW, a été proposé en 2015 par Ducas et Micciancio. Dans cette thèse on propose une nouvelle variante du schéma de chiffrement homomorphe de Ducas et Micciancio, appelée TFHE.Le schéma TFHE améliore les résultats précédents, en proposant un bootstrapping plus rapide (de l'ordre de quelques millisecondes) et des clés de bootstrapping plus petites, pour un même niveau de sécurité. TFHE utilise des chiffrés de type TLWE et TGSW (scalaire et ring) : l’accélération du bootstrapping est principalement due à l’utilisation d’un produit externe entre TLWE et TGSW, contrairement au produit externe GSW utilisé dans la majorité des constructions précédentes.Deux types de bootstrapping sont présentés. Le premier, appelé gate bootstrapping, est exécuté après l’évaluation homomorphique d’une porte logique (binaire ou Mux) ; le deuxième, appelé circuit bootstrapping, peut être exécuté après l’évaluation d’un nombre d'opérations homomorphiques plus grand, pour rafraîchir le résultat ou pour le rendre compatible avec la suite des calculs.Dans cette thèse on propose aussi de nouvelles techniques pour accélérer l’évaluation des calculs homomorphiques, sans bootstrapping, et des techniques de packing des données. En particulier, on présente un packing, appelé vertical packing, qui peut être utilisé pour évaluer efficacement des look-up table, on propose une évaluation via automates déterministes pondérés, et on présente un compteur homomorphe appelé TBSR qui peut être utilisé pour évaluer des fonctions arithmétiques.Pendant les travaux de thèse, le schéma TFHE a été implémenté et il est disponible en open source.La thèse contient aussi des travaux annexes. Le premier travail concerne l’étude d’un premier modèle théorique de vote électronique post-quantique basé sur le chiffrement homomorphe, le deuxième analyse la sécurité des familles de chiffrement homomorphe dans le cas d'une utilisation pratique sur le cloud, et le troisième ouvre sur une solution différente pour le calcul sécurisé, le calcul multi-partite. / Fully homomorphic encryption is a new branch of cryptology, allowing to perform computations on encrypted data, without having to decrypt them. The main interest of homomorphic encryption schemes is the large number of practical applications for which they can be used. Examples are given by electronic voting, computations on sensitive data, such as medical or financial data, cloud computing, etc..The first fully homomorphic encryption scheme has been proposed in 2009 by Gentry. He introduced a new technique, called bootstrapping, used to reduce the noise in ciphertexts: in fact, in all the proposed homomorphic encryption schemes, the ciphertexts contain a small amount of noise, which is necessary for security reasons. If we perform computations on noisy ciphertexts, the noise increases and, after a certain number of operations, the noise becomes to large and it could compromise the correctness of the final result, if not controlled.Bootstrapping is then fundamental to construct fully homomorphic encryption schemes, but it is very costly in terms of both memory and time consuming.After Gentry’s breakthrough, the presented schemes had the goal to propose new constructions and to improve bootstrapping, in order to make homomorphic encryption practical. One of the most known schemes is GSW, proposed by Gentry, Sahai et Waters in 2013. The security of GSW is based on the LWE (learning with errors) problem, which is considered hard in practice. The most rapid bootstrapping on a GSW-based scheme has been presented by Ducas and Micciancio in 2015. In this thesis, we propose a new variant of the scheme proposed by Ducas and Micciancio, that we call TFHE.The TFHE scheme improves previous results, by performing a faster bootstrapping (in the range of a few milliseconds) and by using smaller bootstrapping keys, for the same security level. TFHE uses TLWE and TGSW ciphertexts (both scalar and ring): the acceleration of bootstrapping is mainly due to the replacement of the internal GSW product, used in the majority of previous constructions, with an external product between TLWE and TGSW.Two kinds of bootstrapping are presented. The first one, called gate bootstrapping, is performed after the evaluation of a homomorphic gate (binary or Mux); the second one, called circuit bootstrapping, can be executed after the evaluation of a larger number of homomorphic operations, in order to refresh the result or to make it compatible with the following computations.In this thesis, we also propose new techniques to improve homomorphic computations without bootstrapping and new packing techniques. In particular, we present a vertical packing, that can be used to efficiently evaluate look-up tables, we propose an evaluation via weighted deterministic automata, and we present a homomorphic counter, called TBSR, that can be used to evaluate arithmetic functions.During the thesis, the TFHE scheme has been implemented and it is available in open source.The thesis contains also ancillary works. The first one concerns the study of the first model of post-quantum electronic voting based on fully homomorphic encryption, the second one analyzes the security of homomorphic encryption in a practical cloud implementation scenario, and the third one opens up about a different solution for secure computing, multi-party computation.

Cloud computing has become a default choice for data processing by both large corporations and individuals due to its economy of scale and ease of system management. However, the question of trust and trustoworthy computing inside the Cloud environments has been long neglected in practice and further exacerbated by the proliferation of AI and its use for processing of sensitive user data. Attempts to implement the mechanisms for trustworthy computing in the cloud have previously remained theoretical due to lack of hardware primitives in the commodity CPUs, while a combination of Secure Boot, TPMs, and virtualization has seen only limited adoption. The situation has changed in 2016, when Intel introduced the Software Guard Extensions (SGX) and its enclaves to the x86 ISA CPUs: for the first time, it became possible to build trustworthy applications relying on a commonly available technology. However, Intel SGX posed challenges to the practitioners who discovered the limitations of this technology, from the limited support of legacy applications and integration of SGX enclaves into the existing system, to the performance bottlenecks on communication, startup, and memory utilization. In this thesis, our goal is enable trustworthy computing in the cloud by relying on the imperfect SGX promitives. To this end, we develop and evaluate solutions to issues stemming from limited systems support of Intel SGX: we investigate the mechanisms for runtime support of POSIX applications with SCONE, an efficient SGX runtime library developed with performance limitations of SGX in mind. We further develop this topic with FFQ, which is a concurrent queue for SCONE's asynchronous system call interface. ShieldBox is our study of interplay of kernel bypass and trusted execution technologies for NFV, which also tackles the problem of low-latency clocks inside enclave. The two last systems, Clemmys and T-Lease are built on a more recent SGXv2 ISA extension. In Clemmys, SGXv2 allows us to significantly reduce the startup time of SGX-enabled functions inside a Function-as-a-Service platform. Finally, in T-Lease we solve the problem of trusted time by introducing a trusted lease primitive for distributed systems. We perform evaluation of all of these systems and prove that they can be practically utilized in existing systems with minimal overhead, and can be combined with both legacy systems and other SGX-based solutions. In the course of the thesis, we enable trusted computing for individual applications, high-performance network functions, and distributed computing framework, making a <vision of trusted cloud computing a reality.

A malicious actor often relies on security vulnerabilities of IT systems to launch a cyber attack. Most cloud services are supported by an orchestration of large and complex systems which are prone to vulnerabilities, making threat assessment very challenging. In this research, I developed formal and practical ontology-based techniques that enable automated evaluation of a cloud system's security threats. I use an architecture for threat assessment of cloud systems that leverages a dynamically generated ontology knowledge base. I created an ontology model and represented the components of a cloud system. These ontologies are designed for a set of domains that covers some cloud's aspects and information technology products' cyber threat data. The inputs to our architecture are the configurations of cloud assets and components specification (which encompass the desired assessment procedures) and the outputs are actionable threat assessment results. The focus of this work is on ways of enumerating, assessing, and mitigating emerging cyber security threats. A research toolkit system has been developed to evaluate our architecture. We expect our techniques to be leveraged by any cloud provider or consumer in closing the gap of identifying and remediating known or impending security threats facing their cloud's assets.

Molntjänster är ett snabbt växande område och utgör en viktig funktion i samhället och för verksamheter. Det som driver molntjänster är storskaliga datacenter som samlar tusentals servrar med infrastruktur. Dessa datacenter kräver en hög energianvändning för att drivas vilket utgör ett stort koldioxidutsläpp. Leverantörer upplever ökade krav i hållbarhetsfrågor och arbetar aktivt för att möta dessa krav. Verksamheter har därför en betydande roll i hur leverantörer arbetar med hållbarhet genom att ställa hållbarhetskrav. Det finns däremot utmaningar med att ställa hållbarhetskrav vilket är brist på kunskap, strategier och resurser.  Studien avser att identifiera de ekologiska hållbarhetsaspekter som verksamheter kan kravställa mot molntjänstleverantörer. Syftet med studien var att förmedla kunskap om vilka ekologiska hållbarhetsaspekter som kan appliceras i verksamheters kravspecifikation mot molntjänstleverantörer. Tidigare forskning beskriver hållbarhetsaspekter som molntjänstleverantörer kan applicera för att minska sitt koldioxidutsläpp. Dessa aspekter är: miljöcertifiering, nyckeltal, förnybar energi och energieffektiviserade strategier. Studien antog en kvalitativ forskningsansats. Datainsamlingen utfördes genom semistrukturerade intervjuer. Analysen utfördes med en tematisk analysmetod och det identifierades tre teman vilket är kunskapslucka, prioritering och resursbehov. Studien diskuterar dessa teman i relation till tidigare forskning kring hållbarhetsaspekterna och utmaningar.  Slutsatsen av studien är fem identifierade hållbarhetsaspekter som är: miljöcertifiering, nyckeltal, förnybar energi, geografisk plats och energieffektiviserade strategier. Dessa hållbarhetsaspekter kan verksamheter kravställa mot molntjänstleverantörer och kan reducera utmaningarna med att identifiera hållbarhetskrav. / Cloud services are a rapidly growing field and play a crucial role in society and businesses. What drives cloud services are large-scale data centers that house thousands of servers with infrastructure. These data centers require high energy consumption to operate, resulting in significant carbon emissions. Providers are facing increased demands for sustainability and actively working to meet these requirements. Businesses, therefore, have a significant role in influencing how providers approach sustainability by setting sustainability criteria. However, there are challenges in setting sustainability requirements due to a lack of knowledge, strategies, and resources. This study aims to identify the ecological sustainability aspects that businesses can demand from cloud service providers. The purpose of the study was to provide knowledge about the ecological sustainability aspects that can be included in businesses' specifications when selecting cloud service providers. Previous research describes sustainability aspects that cloud service providers can implement to reduce their carbon emissions. These aspects include environmental certification, key performance indicators, renewable energy, and energy-efficient strategies. The study adopted a qualitative research approach. Data collection was conducted through semi-structured interviews. The analysis was performed using thematic analysis, and three themes were identified: knowledge gap, prioritization, and resource requirements. The study discusses these themes in relation to previous research on sustainability aspects and challenges. The conclusion of the study highlights five identified sustainability aspects: environmental certification, key performance indicators, renewable energy, geographical location, and energy-efficient strategies. These sustainability aspects can be demanded by businesses from cloud service providers and can help address the challenges of identifying sustainability requirements.

The amount of data being collected is increasing astronomically. Hence questions about privacy and data security are becoming more important than ever. A fast-changing culture is also reflected in the demands and requirements placed on software systems. Products and services need to evolve with the demands and feedback from customers to stay relevant on the market. Working methods and technologies have been refined to afford updating software continuously. However, rapidly changing software cause concern for the quality and level of security in the release. This thesis is a comprehensive literature study, reviewing the challenges of ensuring secure practises for continuously evolving software. The problem solved by the thesis is lack of an overall picture of the security concerns during continuous evolution. The findings are summarised in a checklist of areas of concern for security when maintaining and updating systems with continuous practises in cloud environments. This study shows that ensuring security, while delivering continuous releases, is a daunting task. It requires close collaboration between teams handling different aspects of software. This, in turn, entails a widening of competences to include knowledge about the work of other departments. It is concluded that personnel with this wide range of skill will be hard to acquire. / I en tid då mängden data som samlas in om individer ökar i ohindrad takt, blir frågor om integritet och informationssäkerhet viktigare än någonsin. Kraven på snabb utveckling och förändring präglar även metoderna för mjukvaruutveckling. Produkter och tjänster måste konstant anpassas efter kundernas önskemål för att förbli relevant på marknaden. Arbetssätt och teknologier har utvecklats över tid för att möjliggöra mjukvara som uppdateras kontinuerligt. Konstant föränderlig mjukvara leder dock till oro för kvalitén och säkerheten av uppdateringarna. Den här uppsatsen är en litteraturstudie som undersöker utmaningarna att säkerställa säkerhet för mjukvara som uppdateras kontinuerligt. Problemet som löses genom studien är den saknade helhetsbilden av säkerhetsproblem vid kontinuerligt föränderlig mjukvara. Resultatet sammanfattas i en checklista för områden som väcker oro för säkerheten vid arbetssätt som tillåter kontinuerliga uppdateringar i moln-miljöer. Studien visar att leverera säkra lösningar kontinuerligt är en svår uppgift. Det kräver nära samarbete mellan team som sköter olika delar av mjukvaruutveckling. Detta fordrar vida kompetenser som inkluderar förståelse av varandras arbete. Att finna personal med tillräckligt vida kompetenser uppskattas vara problematiskt.

With the advent of technology cloud computing has become the next generation of network computing where cloud computing can deliver both software and hardware as on-demand services over the Internet. Cloud computing has enabled small organizations to build web and mobile apps for millions of users by utilizing the concept of “pay-as-you-go” for applications, computing, network and storage resources as on-demand services. These services can be provided to the tenants in different categories: Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS). In order to decrease the costs for the cloud users and increase resource utilization, cloud providers try to share the resources between different organizations (tenants) through a shared environment which is called Multi-Tenancy. Even though multi-tenancy‟s benefits are tremendous for both cloud providers and users, security and privacy concerns are the primary obstacles to Multi-Tenancy.Since Multi-Tenancy dramatically depends on resource sharing, many experts have suggested different approaches to secure Multi-Tenancy. One of the solutions is resource allocation and isolation techniques. In most cases, resource allocation techniques consider but are not sufficient for security. OpenStack community uses a method to isolate the resources in a Multi-Tenant environment. Even though this method is based on a smart filtering technique to segregate the resources in Compute nodes (the component that the instances are running on it in OpenStack), this method is not flawless. The problem comes up in the Cinder nodes where the resources are not isolated. This failure can be considered as a security concern for a Multi-Tenant environment in OpenStack. In order to solve this problem, this project explores a method to secure MultiTenancy for both sides in the Compute node and for backend where Block Storage devices for the instances can be isolated as well. / Med tillkomsten av teknik har molnberäkning blivit nästa generation nätverksberäkning där molnberäkning kan leverera både mjukvara och hårdvara som on-demand-tjänster över Internet. Cloud computing har gjort det möjligt för små organisationer att bygga webboch mobilappar för miljontals användare genom att använda begreppet ”pay-as-you-go” för applikationer, datoranläggningar, nätverksoch lagringsresurser som on-demand-tjänster. Dessa tjänster kan tillhandahållas hyresgästerna i olika kategorier: Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) och Software as a Service (SaaS). För att minska kostnaderna för molnanvändarna och öka resursanvändningen, försöker molnleverantörer att dela resurserna mellan olika organisationer (hyresgäster) genom en delad miljö som kallas Multi-Tenancy. Men fördelarna med flera hyresgäster är enorma för både molnleverantörer och användare, säkerhetsoch integritetsfrågor är de främsta hindren för Multi-Tenancy. Eftersom Multi-Tenancy dramatiskt beror på resursdelning har många experter föreslagit olika metoder för att säkra Multi-Tenancy. En av lösningarna är resursallokering och isoleringstekniker. I de flesta fall beaktar resursallokeringstekniker men är inte tillräckliga för säkerhet. OpenStack community använder en metod för att isolera resurserna i en Multi-Tenant-miljö.Men denna metod är baserad på en smart filtreringsteknik för att separera resurserna i Compute-noder (komponenten som instansen körs på den i OpenStack), den här metoden är inte felfri. Problemet kommer upp i Cinder-noderna där resurserna inte är isolerade. Detta fel kan betraktas som ett säkerhetsproblem för en Multi-Tenant-miljö i OpenStack. För att lösa detta problem försöker detta projekt säkra Multi-Tenancy för båda sidor i Compute-noden och för backend där Block Storage-enheter för instanserna också kan isoleras.

With the development of cloud computing technologies, the concept of Function as a Service (FaaS) has become increasingly popular over the years. Developers can choose to create applications in the form of functions, and delegate the deployment and management of the infrastructure to the FaaS provider. Before a function can be executed at the infrastructure of the FaaS service provider, an environment to execute a function needs to be initiated; this environment initialization is known as cold start. Loading and maintaining a function is costly for FaaS providers, especially the cold start process which costs more system resources like Central Processing Unit (CPU) and memory than keeping functions alive. Therefore it is essential to prevent a cold start whenever possible because this would lead to an increase in both the response time and the cost. An instance management policy need to be implemented to reduce the probability of cold starts while minimizing costs. This project’s objective is to develop an instance management algorithm to minimize total costs while meeting response time requirements. By investigating three widely used instance management algorithms we found that none of them utilize the dependency existing between functions. We believe these dependencies can be useful to reduce response time and cold start probability by predicting next invocations. By leveraging this observation, we proposed a novel Dependency Based Algorithm (DBA). By using extensive simulations we showed that proposed algorithm can solve the problem and provide low response time with low costs compare to baselines. / I och med utvecklingen av molntjänster har konceptet FaaS (Function as a Service) blivit alltmer populärt under årens lopp. Utvecklare kan välja att skapa applikationer i form av funktioner och delegera utplaceringen och förvaltningen av infrastrukturen till FaaS-leverantören. Innan en funktion kan exekveras i FaaS-tjänsteleverantörens infrastruktur måste en miljö för att exekvera en funktion initieras; denna miljöinitialisering kallas kallstart. Att ladda och underhålla en funktion är kostsamt för FaaS-leverantörerna, särskilt kallstartsprocessen som kostar mer systemresurser som CPU och minne än att hålla funktionerna vid liv. Därför är det viktigt att förhindra en kallstart när det är möjligt eftersom detta skulle leda till en ökning av både svarstiden och kostnaden. En policy för hantering av instanser måste införas för att minska sannolikheten för kallstarter och samtidigt minimera kostnaderna. Projektets mål är att utveckla en algoritm för hantering av instanser för att minimera de totala kostnaderna samtidigt som kraven på svarstid uppfylls. Genom att undersöka tre allmänt använda algoritmer för hantering av instanser fann vi att ingen av dem utnyttjar det beroende som finns mellan funktioner. Vi tror att dessa beroenden kan vara användbara för att minska svarstiden och sannolikheten för kallstart genom att förutsäga nästa anrop. Genom att utnyttja denna observation föreslog vi en ny beroendebaserad algoritm. Med hjälp av omfattande simuleringar visade vi att den föreslagna algoritmen kan lösa problemet och ge en låg svarstid med låga kostnader jämfört med baslinjerna.