The thesis deals with selection of infrastructure virtualization platform focusing on containerization with sandboxing support and with following examination of its difculty. The work begins with an explanation of the basic technologies such as: virtualization, cloud computing and containerization, along with their representatives, that mediate the technology. A special scope is defned for cloud computing platforms: Kubernetes, OpenStack and OpenShift. Futhermore, the most suitable platform is selected and deployed using own technique so that it fullflls all the conditions specifed by thesis supervisor. Within the difculty testing of the selected platform, there are created scripts (mainly in the Bash language) for scanning system load, creating scenarios, stress testing and automation.

The aim of this thesis is to analyze, design and implement solution for selling merchandise, which sellers can be used with commonly used hardware, free in basic package and they should be able to handle system setup. As a result, sellers can avoid new operating costs. The system will run as a service on Heroku servers. The front-end and back-end is implemented in JavaScript, front-end also uses React. GraphQL is used for communication between frontend and back-end. The data is stored in the PostgreSQL relational database, but also is used the Redis database, which runs tasks in the background.

In this paper we present the tool 'DockerConverter', an approach and a software to map a Docker configuration to various matured systems and also to reverse engineer any available Docker image in order to increase the confidence (or trust) into it. We show why a mapping approach is more promising than constructing a Domain Specific Language and why we chose a Docker image instead of the Dockerfile as the source model. Our overall goal is to enable Semantic Web research projects and especially Linked Data enterprise services to be better integrated into enterprise applications and companies.

Företag som är intresserade av att gå över från ett traditionellttillvägagångssätt att driftsätta sin applikationsmiljö i en mer moderncontainerbaserad miljö saknas ofta den kunskap och erfarenhet som behövs.Det här arbetet syftar till att ge förslag till företag kring hur de bör gå tillvägaför att flytta sin nuvarande traditionella infrastrukturella lösning, vare sig detär fysiska eller virtuella servrar, till en containerbaserad lösning. Projektetsyftar också till att ge företag som är intresserade av en sådan migration enteoretisk grund att stå på för att undvika att gå i de fällor som är vanliga att gåi. Resultatet baseras på en litteraturstudie som i sin tur resulterade i ensammanfattning över vad som bör ingå i en migrationsstrategi samt ett antalpraktiskt tillämpningsbara beslutsträd.

Människors levnadsstandarder förbättras ständigt tack vare nya innovativa system som möjliggörs genom att sensorer kopplas upp mot internet för att i realtid producera och analysera stora mängder viktiga data om den verkliga världens tillstånd. Luftkvalitet förvärras i världen och genom datainsamling och dataanalys kan realtidsvarningar erbjudas. Meddelandemäklare introduceras i systemarkitekturer för att samla in, lagra och strukturera datamängder på ett felsäkert sätt. Problemet är att meddelandemäklare måste kunna hantera många distribuerade luftkvalitetssensorer för att tillgodose behovet av exakt representation av luftkvalitet. Kafka och RabbitMQ sattes upp med hjälp av Docker för att under experiment undersöka vilken meddelandemäklare som tillhandahöll bäst prestanda när antalet sensorer ökade. En containeriserad webbapplikation utvecklades för att i ett gränssnitt kunna definiera exekverbara experiment. Containeriserade tjänster startades under exekvering upp. Genomsnittliga data aggregerades varje sekund till en mätpunkt för realtidspresentation i webbgränssnittet. Kafka tillhandahöll lägst latens och högst genomströmningshastighet när antalet sensorer ökade. / <p>Det finns övrigt digitalt material (t.ex. film-, bild- eller ljudfiler) eller modeller/artefakter tillhörande examensarbetet som ska skickas till arkivet.</p>

This work deals with the design and implementation of a web application for playback and annotation of multimedia data from files in BAG format. The created annotations are intended for training artificial intelligence in robotic systems. The resulting application is implemented with the help of React library for creating the user interface and framework Django for the server-side REST API. The entire application is containerized using Docker. This work describes the BAG format, analyzes modern libraries for creating web applications and introduces existing solutions for data annotation or playback of BAG files. Furthermore, the design of the application is presented and its implementation is described. A separate library rosbag_pyreader, which is used to read BAG files with random access, was created as part of this work. The resulting application allows user to display and annotate 2D and 3D data from multiple robotic sensors at the same time and then export the annotations in JSON format.

With the exponential growth of virtualization and cloud computing over the last decade, many companies in the telecommunications sector have started their journey towards cloud migration by exchanging a lot of specialized hardware for virtualized solutions. With more and more applications running in a cloud environment, it became essential to run these applications on heterogeneous systems with shared underlying hardware and software resources. However, running these applications in a heterogeneous cloud environment often leads to  unpredictable and non-deterministic performance, as all the applications compete for the shared resources to improve their individual performance. This becomes a problem when the interference from the co-hosted applications starts affecting the performance of the critical applications running on the same server. Ericsson is therefore investigating a solution to dynamically manage the low-level hardware and software resources to get deterministic performance on applications deployed using Kubernetes.  In this thesis, the Intent Driven Orchestration (IDO) model developed by Intel is used as the baseline model. This model was then extended by adding another tool to the setup called Container Runtime Interface-Resource Manager (CRI-RM), which is used to manipulate low-level software and hardware resources managed by a Kubernetes cluster at runtime. The results achieved in this thesis suggest that it is possible to get deterministic performance for an application deployed using Kubernetes, by identifying and isolating the CPU cores in the cluster on which the application is running.

The Information and Communication Technology (ICT) industry and network researchers use traffic generator tools to a large extent to test their systems. The industry uses reliable and rigid hardware-based platform tools for high-performance network testing. The research community commonly uses software-based tools in, for example, experiments because of economic and flexibility aspects. As a result, it is possible to run these tools on different systems and hardware. In this thesis, we examine the software traffic generators Iperf, Mausezahn, Ostinato in a closed loop physical and virtual environment to evaluate the applicability of the tools and find sources of inaccuracy for a given traffic profile. For each network tool, we measure the throughput from 64- to 4096-byte in packet sizes. Also, we encapsulate each tool with container technology using Docker to reach a more reproducible and portable research. Our results show that the CPU primarily limits the throughput for small packet sizes, and saturates the 1000 Mbps link for larger packet sizes. Finally, we suggest using these tools for simpler and automated network tests. / IT-branschen och nätverksforskare använder sig av trafikgeneratorer till stor del för att testa sina system. Industrin använder sig av stabila och pålitliga hårdvaruplattformar för högpresterande nätverkstester. Forskare brukar använda mjukvarubaserade verktyg i till exempel experiment på grund av ekonomiska och flexibilitet skäl. Det är därför möjligt att använda dessa verktyg på olika system och hårdvaror. I denna avhandling undersöker vi mjukvarutrafikgeneratorerna Iperf, Mausezahn, Ostinato i en isolerad fysisk och virtuell miljö, det vill säga för att utvärdera användbarheten av verktygen och hitta felkällor för en given trafikprofil. För varje nätverksverktyg mäter vi genomströmningen från 64 till 4096 byte i paketstorlekar. Dessutom paketerar vi varje verktyg med molnteknologin Docker för att nå ett mer reproducerbart och portabelt arbete. Våra resultat visar att processorn begränsar genomströmningen för små paketstorlekar och saturerar 1000 Mbps-länken för större paketstorlekar. Slutligen föreslår vi att man kan använda dessa verktyg för enklare och automatiserade nätverkstester.

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.

Selecting the correct inter-process communication method isan important aspect of ensuring effective inter-vm and inter-container process communication. We will conduct a study ofIPC methods which might be useful and fits the Qemu/KVMvirtual machine and Docker container environments, and se-lect those that fit our criteria. After implementing our chosenmethods we will benchmark them in a test suite to find theones with highest performance in terms of speed. Our resultsshow that, at the most common message sizes, Unix DomainSockets work best for containers and Transparent Inter Pro-cess Communication has the best performance between vir-tual machines out of the chosen methods.