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Showing 11 to 15 of 15 (0.081 seconds)Spelling suggestions: "subject:"cloud infrastructure"" "subject:"aloud infrastructure""
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Study on reducing the overhead of equipment management in telco cloud infrastructure / Studie om resursutnyttjande hos utrustningshantering i molninfrastruktur för telekomSörensen, Alexander January 2022 (has links)
This thesis has been carried out on behalf of the department of Digital Services - SDI at Ericsson. Ericsson Software Defined Infrastructure (SDI) is a telco grade hardware management solution for cloud infrastructure. In datacenter deployments, the extra management equipment needed by the solution becomes insignificant due to the amount of equipment it manages. But the closer to the cloudedge you get, the smaller in size the deployments become, thus making the management equipment an ever-increasing share of the total deployment seize leading to inefficient resource utilization, so called overhead. Especially with Distributed Radio Access Networks (RAN) many small deployments, often only consisting of a single compute-server used to process radio, will be deployed at radio sites and/or in buildings around cities to deliver cell service. In this type of usage, the overhead of equipment management builds up cumulatively due to the numerous amounts of deployments. This overhead leads to excessive maintenance, power usage, space needs for equipment, costs, and electronic waste. The goal of this thesis was to evaluate how to reduce the overhead of equipment management in a scenario involving numerous small-capacity widely-distributed sites which are common in the 5G telco cloud. The idea was to determine if the overhead could be reduced by exploiting Baseboard Management Controllers (BMC), this was tested by designing a low-footprint and lightweight proof of concept equipment management solution and implementing a prototype of it. By testing, verifying, and analyzing the proof-of-concept solution, it was concluded that by exploiting the BMC to run a custom software service that phoned home to a centralized management server it was possible to drastically reduce the overhead in such scenarios. It also became clear that BMCs could have even more usage areas and provide even greater value if support to run third partyapplications existed among them. / Detta examensarbete har utförts på uppdrag av avdelningen Digital Services - SDI på Ericsson. Ericsson Software Defined Infrastructure (SDI) är en hårdvaruhanteringslösning av telekomkvalitetför molnifrastruktur. I datacenterinstallationer blir den extra hanteringsutrustning som behövs av lösningen obetydlig på grund av mängden utrustning den hanterar. Men ju längre ut till molnkanten du kommer, desto mindre blir storleken på installationerna, vilket gör att hanteringsutrustning blir en ständigt ökande andel av den totala installationsstorleken som leder till ineffektivt resursutnyttjande, så kallat overhead. Speciellt med Distribuerade Radio Access Nätverk (RAN) så kommer många små installationer, ofta endast bestående av en enda server som utför radiolänksberäkningar, att vara fysiskt utplacerade vidbasstationer och/eller i byggnader runt städer för att leverera och tillhandage mobiltjänster. Vid denna typ av användning ökar overheadet för utrustningshanteringen kumulativt på grund av antalet installationer. Detta overhead leder till mer underhåll och elektroniskt avfall, större utrymmesbehov för utrustning samt högre strömförbrukning och kostnader. Målet med detta examensarbete var att utvärdera hur man kan minska overheadet hosutrustningshantering när det tillämpas på ett stort antal, små decentraliserade distribuerade installationer, vilket är förekommande i telekommoln. Idén var att undersöka om overheadet kunde minskas genom att utnyttja Baseboard Management Controllers (BMC), detta testades genom att designa en liten och lättviktigt konceptlösning för utrustningshantering samt implementera en prototyp av den. Genom att testa, verifiera och analysera konceptlösningen drogs slutsatsen att det var möjligt att drastiskt minska overheaden i sådana scenarion genom att utnyttja BMC att köra en egen mjukvarutjänst, som automatiskt anslöt till en central hanteringsserver. Genom arbetet blev det också tydligt att BMC:er skulle kunna ha ännu fler användningsområden och ge ännu större värde om stödet för att köra tredjepartsapplikationer på dem var mer utbrett
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Quality of Service Aware Mechanisms for (Re)Configuring Data Stream Processing Applications on Highly Distributed Infrastructure / Mécanismes prenant en compte la qualité de service pour la (re)configuration d’applications de traitement de flux de données sur une infrastructure hautement distribuéeDa Silva Veith, Alexandre 23 September 2019 (has links)
Une grande partie de ces données volumineuses ont plus de valeur lorsqu'elles sont analysées rapidement, au fur et à mesure de leur génération. Dans plusieurs scénarios d'application émergents, tels que les villes intelligentes, la surveillance opérationnelle de grandes infrastructures et l'Internet des Objets (Internet of Things), des flux continus de données doivent être traités dans des délais très brefs. Dans plusieurs domaines, ce traitement est nécessaire pour détecter des modèles, identifier des défaillances et pour guider la prise de décision. Les données sont donc souvent rassemblées et analysées par des environnements logiciels conçus pour le traitement de flux continus de données. Ces environnements logiciels pour le traitement de flux de données déploient les applications sous-la forme d'un graphe orienté ou de dataflow. Un dataflow contient une ou plusieurs sources (i.e. capteurs, passerelles ou actionneurs); opérateurs qui effectuent des transformations sur les données (e.g., filtrage et agrégation); et des sinks (i.e., éviers qui consomment les requêtes ou stockent les données). Nous proposons dans cette thèse un ensemble de stratégies pour placer les opérateurs dans une infrastructure massivement distribuée cloud-edge en tenant compte des caractéristiques des ressources et des exigences des applications. En particulier, nous décomposons tout d'abord le graphe d'application en identifiant quelques comportements tels que des forks et des joints, puis nous le plaçons dynamiquement sur l'infrastructure. Des simulations et un prototype prenant en compte plusieurs paramètres d'application démontrent que notre approche peut réduire la latence de bout en bout de plus de 50% et aussi améliorer d'autres métriques de qualité de service. L'espace de recherche de solutions pour la reconfiguration des opérateurs peut être énorme en fonction du nombre d'opérateurs, de flux, de ressources et de liens réseau. De plus, il est important de minimiser le coût de la migration tout en améliorant la latence. Des travaux antérieurs, Reinforcement Learning (RL) et Monte-Carlo Tree Searh (MCTS) ont été utilisés pour résoudre les problèmes liés aux grands nombres d’actions et d’états de recherche. Nous modélisons le problème de reconfiguration d'applications sous la forme d'un processus de décision de Markov (MDP) et étudions l'utilisation des algorithmes RL et MCTS pour concevoir des plans de reconfiguration améliorant plusieurs métriques de qualité de service. / A large part of this big data is most valuable when analysed quickly, as it is generated. Under several emerging application scenarios, such as in smart cities, operational monitoring of large infrastructure, and Internet of Things (IoT), continuous data streams must be processed under very short delays. In multiple domains, there is a need for processing data streams to detect patterns, identify failures, and gain insights. Data is often gathered and analysed by Data Stream Processing Engines (DSPEs).A DSPE commonly structures an application as a directed graph or dataflow. A dataflow has one or multiple sources (i.e., gateways or actuators); operators that perform transformations on the data (e.g., filtering); and sinks (i.e., queries that consume or store the data). Most complex operator transformations store information about previously received data as new data is streamed in. Also, a dataflow has stateless operators that consider only the current data. Traditionally, Data Stream Processing (DSP) applications were conceived to run in clusters of homogeneous resources or on the cloud. In a cloud deployment, the whole application is placed on a single cloud provider to benefit from virtually unlimited resources. This approach allows for elastic DSP applications with the ability to allocate additional resources or release idle capacity on demand during runtime to match the application requirements.We introduce a set of strategies to place operators onto cloud and edge while considering characteristics of resources and meeting the requirements of applications. In particular, we first decompose the application graph by identifying behaviours such as forks and joins, and then dynamically split the dataflow graph across edge and cloud. Comprehensive simulations and a real testbed considering multiple application settings demonstrate that our approach can improve the end-to-end latency in over 50% and even other QoS metrics. The solution search space for operator reassignment can be enormous depending on the number of operators, streams, resources and network links. Moreover, it is important to minimise the cost of migration while improving latency. Reinforcement Learning (RL) and Monte-Carlo Tree Search (MCTS) have been used to tackle problems with large search spaces and states, performing at human-level or better in games such as Go. We model the application reconfiguration problem as a Markov Decision Process (MDP) and investigate the use of RL and MCTS algorithms to devise reconfiguring plans that improve QoS metrics.
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A Qualitative Comparative Analysis of Data Breaches at Companies with Air-Gap Cloud Security and Multi-Cloud EnvironmentsT Richard Stroupe Jr. (17420145) 20 November 2023 (has links)
<p dir="ltr">The purpose of this qualitative case study was to describe how multi-cloud and cloud-based air gapped system security breaches occurred, how organizations responded, the kinds of data that were breached, and what security measures were implemented after the breach to prevent and repel future attacks. Qualitative research methods and secondary survey data were combined to answer the research questions. Due to the limited information available on successful unauthorized breaches to multi-cloud and cloud-based air gapped systems and corresponding data, the study was focused on the discovery of variables from several trustworthily sources of secondary data, including breach reports, press releases, public interviews, and news articles from the last five years and qualitative survey data. The sample included highly trained cloud professionals with air-gapped cloud experience from Amazon Web Services, Microsoft, Google and Oracle. The study utilized unstructured interviews with open-ended questions and observations to record and document data and analyze results.</p><p dir="ltr">By describing instances of multi-cloud and cloud-based air gapped system breaches in the last five years this study could add to the body of literature related to best practices for securing cloud-based data, preventing data breach on such systems, and for recovering from breach once it has occurred. This study would have significance to companies aiming to protect secure data from cyber attackers. It would also be significant to individuals who have provided their confidential data to companies who utilize such systems. In the primary data, 12 themes emerged. The themes were Air Gap Weaknesses Same as Other Systems, Misconfiguration of Cloud Settings, Insider Threat as Attack Vector, Phishing as Attack Vector, Software as Attack Vector, and Physical Media as Attack Vector, Lack of Reaction to Breaches, Better Authentication to Prevent Breaches, Communications, and Training in Response to Breach, Specific Responses to Specific Problems, Greater Separation of Risk from User End, and Greater Separation of Risk from Service End. For secondary data, AWS had four themes, Microsoft Azure had two, and both Google Cloud and Oracle had three.</p>
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Supply Chain Event Management – Bedarf, Systemarchitektur und Nutzen aus Perspektive fokaler Unternehmen der ModeindustrieTröger, Ralph 10 November 2014 (has links) (PDF)
Supply Chain Event Management (SCEM) bezeichnet eine Teildisziplin des Supply Chain Management und ist für Unternehmen ein Ansatzpunkt, durch frühzeitige Reaktion auf kritische Ausnahmeereignisse in der Wertschöpfungskette Logistikleistung und -kosten zu optimieren.
Durch Rahmenbedingungen wie bspw. globale Logistikstrukturen, eine hohe Artikelvielfalt und volatile Geschäftsbeziehungen zählt die Modeindustrie zu den Branchen, die für kritische Störereignisse besonders anfällig ist. In diesem Sinne untersucht die vorliegende Dissertation nach einer Beleuchtung der wesentlichen Grundlagen zunächst, inwiefern es in der Modeindustrie tatsächlich einen Bedarf an SCEM-Systemen gibt.
Anknüpfend daran zeigt sie nach einer Darstellung bisheriger SCEM-Architekturkonzepte Gestaltungsmöglichkeiten für eine Systemarchitektur auf, die auf den Designprinzipien der Serviceorientierung beruht. In diesem Rahmen erfolgt u. a. auch die Identifikation SCEM-relevanter Business Services. Die Vorzüge einer serviceorientierten Gestaltung werden detailliert anhand der EPCIS (EPC Information Services)-Spezifikation illustriert.
Abgerundet wird die Arbeit durch eine Betrachtung der Nutzenpotenziale von SCEM-Systemen. Nach einer Darstellung von Ansätzen, welche zur Nutzenbestimmung infrage kommen, wird der Nutzen anhand eines Praxisbeispiels aufgezeigt und fließt zusammen mit den Ergebnissen einer Literaturrecherche in eine Konsolidierung von SCEM-Nutzeffekten. Hierbei wird auch beleuchtet, welche zusätzlichen Vorteile sich für Unternehmen durch eine serviceorientierte Architekturgestaltung bieten.
In der Schlussbetrachtung werden die wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und in einem Ausblick sowohl beleuchtet, welche Relevanz die Ergebnisse der Arbeit für die Bewältigung künftiger Herausforderungen innehaben als auch welche Anknüpfungspunkte sich für anschließende Forschungsarbeiten ergeben.
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Supply Chain Event Management – Bedarf, Systemarchitektur und Nutzen aus Perspektive fokaler Unternehmen der ModeindustrieTröger, Ralph 17 October 2014 (has links)
Supply Chain Event Management (SCEM) bezeichnet eine Teildisziplin des Supply Chain Management und ist für Unternehmen ein Ansatzpunkt, durch frühzeitige Reaktion auf kritische Ausnahmeereignisse in der Wertschöpfungskette Logistikleistung und -kosten zu optimieren.
Durch Rahmenbedingungen wie bspw. globale Logistikstrukturen, eine hohe Artikelvielfalt und volatile Geschäftsbeziehungen zählt die Modeindustrie zu den Branchen, die für kritische Störereignisse besonders anfällig ist. In diesem Sinne untersucht die vorliegende Dissertation nach einer Beleuchtung der wesentlichen Grundlagen zunächst, inwiefern es in der Modeindustrie tatsächlich einen Bedarf an SCEM-Systemen gibt.
Anknüpfend daran zeigt sie nach einer Darstellung bisheriger SCEM-Architekturkonzepte Gestaltungsmöglichkeiten für eine Systemarchitektur auf, die auf den Designprinzipien der Serviceorientierung beruht. In diesem Rahmen erfolgt u. a. auch die Identifikation SCEM-relevanter Business Services. Die Vorzüge einer serviceorientierten Gestaltung werden detailliert anhand der EPCIS (EPC Information Services)-Spezifikation illustriert.
Abgerundet wird die Arbeit durch eine Betrachtung der Nutzenpotenziale von SCEM-Systemen. Nach einer Darstellung von Ansätzen, welche zur Nutzenbestimmung infrage kommen, wird der Nutzen anhand eines Praxisbeispiels aufgezeigt und fließt zusammen mit den Ergebnissen einer Literaturrecherche in eine Konsolidierung von SCEM-Nutzeffekten. Hierbei wird auch beleuchtet, welche zusätzlichen Vorteile sich für Unternehmen durch eine serviceorientierte Architekturgestaltung bieten.
In der Schlussbetrachtung werden die wesentlichen Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und in einem Ausblick sowohl beleuchtet, welche Relevanz die Ergebnisse der Arbeit für die Bewältigung künftiger Herausforderungen innehaben als auch welche Anknüpfungspunkte sich für anschließende Forschungsarbeiten ergeben.
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