Distributed cloud computing, when integrated with smartphone capabilities, contribute to building an efficient multimedia e-health application for mobile devices. Unfortunately, mobile devices alone do not possess the ability to run complex machine learning algorithms, which require large amounts of graphic processing and computational power. Therefore, offloading the computationally intensive part to the cloud, reduces the overhead on the mobile device. In this thesis, we introduce two such distributed cloud computing models, which implement machine learning algorithms in the cloud in parallel, thereby achieving higher accuracy. The first model is based on MapReduce SVM, wherein, through the use of Hadoop, the system distributes the data and processes it across resizable Amazon EC2 instances. Hadoop uses a distributed processing architecture called MapReduce, in which a task is mapped to a set of servers for processing and the results are then reduced back to a single set. In the second method, we implement cloud virtualization, wherein we are able to run our mobile application in the cloud using an Android x86 image. We describe a cloud-based virtualization mechanism for multimedia-assisted mobile food recognition, which allow users to control their virtual smartphone operations through a dedicated client application installed on their smartphone. The application continues to be processed on the virtual mobile image even if the user is disconnected for some reason. Using these two distributed cloud computing models, we were able to achieve higher accuracy and reduced timings for the overall execution of machine learning algorithms and calorie measurement methodologies, when implemented on the mobile device.

This thesis deals with possible interconnections between two concepts playing a big role in contemporary business and IT world. These concepts are Business Continuity Management and Cloud Computing. In the scope of this thesis there are certain areas identified where both concepts are complement, where Cloud Computing brings new opportunities for Business Continuity Management and where could possible problems arise during particular implementation. From the BCM perspective the impact lies on IT services, from the Cloud Computing perspective the thesis deals especially with security aspects. The thesis is also aimed at the characteristics of higher education and basic differences from commercial sphere. Based on defined differences and identified interconnections between BCM and Cloud Computing, the thesis argues for usage of suitable Cloud Computing solution for higher education regarding Business Continuity improvement. The multi-criterion comparison of several Infrastructure-as-a-Service solutions stems from this analysis focusing on technical, financial, and Business Continuity aspects. The result from this comparison together with conclusions from previous chapters serve as an input for subsequent practical proposal of Cloud Computing solution and its verification against Business Continuity improvement in specific conditions on University of Economics in Prague. The proposal is also represented by strategic map.

The cloud computing business grows year after year. To keep up with increasing demand and to offer more services, data center providers are always searching for novel architectures. One of them are FPGAs, reconfigurable hardware with high compute power and energy efficiency. But some clients cannot make use of the remote processing capabilities. Not every involved party is trustworthy and the complex management software has potential security flaws. Hence, clients’ sensitive data or algorithms cannot be sufficiently protected. In this thesis state-of-the-art hardware, cloud and security concepts are analyzed and com- bined. On one side are reconfigurable virtual FPGAs. They are a flexible resource and fulfill the cloud characteristics at the price of security. But on the other side is a strong requirement for said security. To provide it, an immutable controller is embedded enabling a direct, confidential and secure transfer of clients’ configurations. This establishes a trustworthy compute space inside an untrusted cloud environment. Clients can securely transfer their sensitive data and algorithms without involving vulnerable software or a data center provider. This concept is implemented as a prototype. Based on it, necessary changes to current FPGAs are analyzed. To fully enable reconfigurable yet secure hardware in the cloud, a new hybrid architecture is required. / Das Geschäft mit dem Cloud Computing wächst Jahr für Jahr. Um mit der steigenden Nachfrage mitzuhalten und neue Angebote zu bieten, sind Betreiber von Rechenzentren immer auf der Suche nach neuen Architekturen. Eine davon sind FPGAs, rekonfigurierbare Hardware mit hoher Rechenleistung und Energieeffizienz. Aber manche Kunden können die ausgelagerten Rechenkapazitäten nicht nutzen. Nicht alle Beteiligten sind vertrauenswürdig und die komplexe Verwaltungssoftware ist anfällig für Sicherheitslücken. Daher können die sensiblen Daten dieser Kunden nicht ausreichend geschützt werden. In dieser Arbeit werden modernste Hardware, Cloud und Sicherheitskonzept analysiert und kombiniert. Auf der einen Seite sind virtuelle FPGAs. Sie sind eine flexible Ressource und haben Cloud Charakteristiken zum Preis der Sicherheit. Aber auf der anderen Seite steht ein hohes Sicherheitsbedürfnis. Um dieses zu bieten ist ein unveränderlicher Controller eingebettet und ermöglicht eine direkte, vertrauliche und sichere Übertragung der Konfigurationen der Kunden. Das etabliert eine vertrauenswürdige Rechenumgebung in einer nicht vertrauenswürdigen Cloud Umgebung. Kunden können sicher ihre sensiblen Daten und Algorithmen übertragen ohne verwundbare Software zu nutzen oder den Betreiber des Rechenzentrums einzubeziehen. Dieses Konzept ist als Prototyp implementiert. Darauf basierend werden nötige Änderungen von modernen FPGAs analysiert. Um in vollem Umfang eine rekonfigurierbare aber dennoch sichere Hardware in der Cloud zu ermöglichen, wird eine neue hybride Architektur benötigt.

Reconfigurable circuits (Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)) for accelerating applications have been a key technology for many years. Thus, the world’s leading data center operators and providers of cloud infrastructures, namely Microsoft, IBM, and soon Amazon, are using FPGAs on their application platforms. The central question of this contribution is how FPGAs can be virtualized for a flexible and dynamic deployment in cloud infrastructures. In addition to the virtualization of FPGA resources, service models for the provision of virtualized FPGAs are developed and embedded into a resource management system in order to evaluate the cloud system’s behaviour. The objective of this work is not to build a cloud architecture, but rather to examine selected aspects of cloud systems with regard to the integration of reconfigurable hardware. The FPGAs are not only virtualized but, unlike in many other projects, the entire system and the application are taken into account. As a result, the vFPGAs are used dynamically and adaptively at different locations and topologies in the cloud architecture, depending on the user’s requirements. Furthermore, a prototypical implementation of a cloud system has been developed, and evaluated in several projects. The virtualization using state-of-the-art FPGAs has shown that the establishment of homogenous environments is possible. The Migration of a partial FPGA context is also possible with current FPGA architectures, but is associated with high costs in form of hardware resources. Furthermore, a simulation was carried out to determine whether virtualization and migration, could contribute to a more efficient utilization of resources in a larger cloud system or impair the service level agreement. In summary, both the developed virtualization and the possibility of a migration make it possible to reduce the amount of necessary resources in a modern cloud system. / Rekonfigurierbare Schaltkreise wie Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) stellen seit Jahren für viele Unternehmen eine Schlüsseltechnologie zur Hintergrundbeschleunigung von Anwendungen und Cloud- Diensten dar. Als weltweit führende Betreiber von Rechenzentren und Anbieter von Cloud-Infrastrukturen setzten mittlerweile Microsoft, IBM und demnächst auch Amazon in ihren Systemen FPGAs auf Anwendungsebene ein, um sowohl die Rechenleistung zu erhöhen als auch die Verlustleistung und damit die Betriebskosten zu reduzieren. Ebenso stellt die Erhöhung der Zugangssicherheit durch Nutzung von FPGAs einen weiteren bedeutenden Aspekt dar. Die zentrale Fragestellung dieser Arbeit besteht darin, wie FPGAs durch Virtualisierung effizient auf der Anwendungsebene nutzbar gemacht werden können. Das Ziel besteht darin, die FPGAs wie andere Komponenten flexibel und dynamisch in der Cloud einzusetzen. Um ein Cloud-System mit FPGAs evaluieren zu können, werden zunächst Servicemodelle für eine Bereitstellung der virtualisierten FPGAs entwickelt und in eine Ressourcenverwaltung eingebettet. Ziel der Arbeit ist hierbei nicht der Aufbau einer Cloud-Architektur selbst, sondern vielmehr die Untersuchung ausgewählter Aspekte mit Hinblick auf die Integration rekonfigurierbarer Hardware in eine Cloud. Dabei wird die klassische System-Virtualisierung auf die rekonfigurierbare Hardware übertragen, um eine Abstraktion vom physischen FPGA zu erreichen und diesen möglichst effizient auslasten zu können. Das Ziel besteht hierbei darin, mehrere unabhängige, nebenläufig arbeitende Nutzerkerne auf demselben physischen FPGA zu realisieren und durch Migration auf andere Rechenknoten zu übertragen sowie von der physischen Größe und der Architektur des FPGAs zu abstrahieren. Dabei wird nicht nur der FPGA virtualisiert, sondern – anders als bei der Mehrzahl vergleichbarer Arbeiten – das Gesamtsystem und der Einsatzzweck berücksichtigt. Ein prototypisch entwickeltes Cloud-System wurde im Rahmen mehrerer Projekte evaluiert. Durch diese prototypische Umsetzung wird nachgewiesen, dass eine FPGA-Virtualisierung auf aktuellen FPGAs möglich ist und welche Kosten dazu erforderlich sind. Ebenso zeigt sich, dass aufgrund bestimmter fester Strukturen eine Etablierung von homogenen Bereichen notwendig ist, um die Migration eines partiellen FPGA-Kontextes zu ermöglichen und eine effiziente Lastverteilung in der Cloud zu realisieren. Die prototypische Implementierung zeigt, dass eine Migration mit aktuellen FPGA-Architekturen möglich, aber mit Kosten in Form von FPGA-Ressourcen verbunden ist. Des Weiteren wird mittels Simulation untersucht, ob die in einem komplexen Anwendungsszenario angewendete Migration auch in einem größeren Cloud-System zu einer effizienteren Auslastung der Ressourcen beitragen kann. Zusammenfassend ist sowohl durch die entwickelte Virtualisierung als auch durch die Möglichkeit einer Migration die Einsparung von Hardware-Ressourcen und somit auch Energie in einem modernen Cloud-System möglich.