Canvas is a LMS used by many colleges, universities, and K-12 schools. The primary purpose of Canvas is for the instructors to organize courses, create assignments, and enter students’ grades. Canvas LMS is a web application. The response time performance of the Canvas is essential for its users. Both instructors and students claim that they experience slow response times from this system. Given the vast numbers of users, the effect of delayed responses is multiplied by a very large number; hence, improving the performance of such a system has a large economic and social impact. Moreover, many other applications utilize a set of services that communicate to realize the overall web service; hence, the results could also positively impact other services. This thesis focuses on the Canvas when running in a Docker container environment and proposes solutions to tune the system to optimize the performance of Canvas. This thesis uses experiments on the following aspects of the Canvas: Canvas RESTful API, Canvas GUI, the underlying system of the Docker containers, Canvas webserver, VM configurations, etc. This thesis provides tuning and optimization suggestions that could benefit Canvas developers and Canvas administrators. / Canvas är en Lärplattform (eng. Learning Management System(LMS)) används av många högskolor, universitet och K-12-skolor. Canvas huvudsakliga syfte är att instruktörerna ska organisera kurser, skapa uppdrag och ange elevernas betyg. Canvas LMS är en webbapplikation. Svarstider prestanda för Canvas är avgörande för användarna. Både instruktörer och studenter hävdar att de upplever långsamma svarstider från detta system. Med tanke på det stora antalet användare multipliceras effekten av fördröjda svar med ett mycket stort antal; följaktligen har förbättring av prestanda för ett sådant system en stor ekonomisk och social inverkan. Dessutom använder många andra applikationer en uppsättning tjänster som kommunicerar för att förverkliga den övergripande webbtjänsten; därför kan resultaten också påverka andra tjänster positivt. Denna avhandling fokuserar på Canvas när den körs i en Docker-behållare miljö och föreslår lösningar för att justera systemet för att optimera prestandan för Canvas. Denna avhandling använder experiment på följande aspekter av Canvas: Canvas RESTful applikationsprogrammeringsgränssnitt (API), Canvas grafiskt användargränssnitt (GUI), det underliggande systemet för Docker-behållare, Canvas-webbserver, virtuella maskin (VM)-konfigurationer, osv. Denna avhandling ger prestanda justering och optimering förslagsom kan gynna Canvas-utvecklare och Canvas-administratörer.

In the rapidly evolving landscape of the Internet of Things (IoT), ensuring consistency and reliability becomes a top priority for a seamless user experience. In many instances, reliability is assessed through Quality of Service (QoS) metrics, sidelining traditional reliability metrics that thrive on time-dependent failure rates. The lack of a comprehensive framework that fully integrates all layers of an IoT system adds to the complexity. This gap makes it difficult to pinpoint specific areas that need improvement and to conduct a thorough assessment of the system’s reliability. This project addresses this intricate challenge, which holds significant relevance for industry professionals but remains unresolved. The project introduced an IoT architecture spanning the Power, Device, Edge, Application, and Cloud Layers. Within each layer, potential failure points were identified, and the reliability was analysed deploying time-based failure rates with an exponential distribution. Reliability Block Diagrams (RBDs) were employed to map the intricate inter-dependencies, though the framework’s adaptive nature allows for other system reliability methodologies. One of the primary outcomes of this research is the development of a new framework tailored for evaluating the reliability of various IoT system components. This framework yields insights into both system reliability and availability over time, serving as a pivotal tool for stakeholders such as device manufacturers, system integrators, network providers, and research institutions. The results show how the framework emerges as a pivotal starting point for IoT system reliability evaluation. Before this thesis, the feasibility of such a framework was uncertain, with concerns about its potential bias – being either too pessimistic or optimistic. Yet, the tangible results from this work affirm its capability to provide a balanced and reasonable reliability estimation, given the intricacies of IoT devices. This paves the way for subsequent research, enabling a deeper dive into targeted enhancements and fostering a nuanced understanding of IoT reliability. / I det snabbt föränderliga IoT-landskapet (Internet of Things) är det av högsta prioritet att säkerställa konsekvens och tillförlitlighet för en sömlös användarupplevelse. I många fall bedöms tillförlitligheten med hjälp av QoSmått (Quality of Service), vilket innebär att traditionella tillförlitlighetsmått som bygger på tidsberoende felfrekvenser åsidosätts. Avsaknaden av ett heltäckande ramverk som integrerar alla lager i ett IoT-system bidrar till komplexiteten. Denna brist gör det svårt att identifiera specifika områden som behöver förbättras och att göra en grundlig bedömning av systemets tillförlitlighet. Detta projekt tar itu med denna komplicerade utmaning, som har stor relevans för branschfolk men som fortfarande inte har lösts. Projektet introducerade en IoT-arkitektur som spänner över kraft-, enhets-, Edge-, applikationsoch molnlagren. Inom varje lager identifierades potentiella felpunkter och tillförlitligheten analyserades med hjälp av tidsbaserade felfrekvenser med en exponentiell fördelning. Tillförlitlighetsblockdiagram (RBD) användes för att kartlägga de komplicerade ömsesidiga beroendena, även om ramverkets adaptiva natur möjliggör andra metoder för systemtillförlitlighet. Ett av de främsta resultaten av denna forskning är utvecklingen av ett nytt ramverk som är skräddarsytt för att utvärdera tillförlitligheten hos olika IoT-systemkomponenter. Detta ramverk ger insikter om både systemets tillförlitlighet och tillgänglighet över tid, och fungerar som ett viktigt verktyg för intressenter som tillverkare av enheter, systemintegratörer, nätverksleverantörer och forskningsinstitutioner. Resultaten visar hur ramverket framstår som en viktig utgångspunkt för utvärdering av IoT-systemens tillförlitlighet. Före den här avhandlingen var det osäkert om ett sådant ramverk var genomförbart, med farhågor om dess potentiella partiskhet - att vara antingen för pessimistisk eller optimistisk. De konkreta resultaten från detta arbete bekräftar dock ramverkets förmåga att ge en balanserad och rimlig uppskattning av tillförlitligheten, med tanke på IoT-enheternas komplexitet. Detta banar väg för efterföljande forskning, vilket möjliggör en djupare analys av riktade förbättringar och främjar en nyanserad förståelse av IoT-tillförlitlighet.