Databases as a service (DBaaS) transfer the advantages of cloud computing to data management systems, which is important for the big data era. The allocation in a DBaaS system, i.e., the mapping from databases to nodes of the infrastructure, influences performance, utilization, and cost-effectiveness of the system. Modeling databases and the underlying infrastructure as weighted graphs and using graph partitioning and mapping algorithms yields an allocation strategy. However, graph partitioning assumes that individual vertex weights add up (linearly) to partition weights. In reality, performance does usually not scale linearly with the amount of work due to contention on the hardware, on operating system resources, or on DBMS components. To overcome this issue, we propose an allocation strategy based on penalized graph partitioning in this paper. We show how existing algorithms can be modified for graphs with non-linear partition weights, i.e., vertex weights that do not sum up linearly to partition weights. We experimentally evaluate our allocation strategy in a DBaaS system with 1,000 databases on 32 nodes.

Energy consumption is a major concern in Wireless Sensor Networks (WSNs) resulting in a strong demand for energy-aware communication technologies. In this context, several unequal cluster-based routing protocols have been proposed. However, few of them adopt energetic analysis models for the calculation of the optimal cluster radius and several protocols can not realize an optimal workload balance between sensor nodes. In this scope, the aim of the dissertation is to develop a cluster-based routing protocol for improving energy efficiency in WSN. We propose a Fuzzy-based Energy-Aware Unequal Clustering algorithm (FEAUC) with circular partitioning to balance the energy consumption between sensor nodes and solve the hotspot problem created by a multi-hop communication. The developed FEAUC involves mainly four phases: An off-line phase, a cluster formation phase, a cooperation phase and data collection phase. During the off-line phase, an energy analysis is performed to calculate the radius of each ring and the optimal cluster radius per ring. The cluster formation phase is based on a fuzzy logic approach for the cluster head (CH) selection. The cooperation phase aims to define an intermediate node as a router between different CHs. While, in the data collection phase, transmitting data packet from sensor nodes to their appropriate CHs is defined as an intra-cluster communication, and transmitting data from one CH to another until reaching the base station, is defined as an inter-cluster communication. The feasibility of the developed FEAUC is demonstrated by elaborating comparison with selected referred unequal clustering algorithms considering different parameters, mainly, the energy consumption, battery lifetime, time to first node shuts down (FND), time of half of nodes off-line (HND) and time to last node dies (LND). Although, the developed FEAUC is intended to enhance the network lifetime by distributing the large load of CH tasks equally among the normal nodes, running the clustering process in each round is an additional burden, which can significantly drain the remaining energy. For this reason, the FEAUC based protocol has been further developed to become a fault tolerant algorithm (FEAUC-FT). It supports the fault tolerance by using backup CHs to avoid the re-clustering process in certain rounds or by building further routing paths in case of a link failure between different CHs. The validation of the developed FEAUC in real scenarios has been performed. Some sensor nodes, powered with batteries, are deployed in a circular area forming clusters. Performance evaluations are carried out by realistic scenarios and tested for a real deployment using the low-power wireless sensor node panStamp. To complete previous works, as a step of proof of concept, a smart irrigation system is designed, called Air-IoT. Furthermore, a real-time IoT-based sensor node architecture to control the quantity of water in some deployed nodes is introduced. To this end, a cloud-connected wireless network to monitor the soil moisture and temperature is well-designed. Generally, this step is essential to validate and evaluate the proposed unequal cluster-based routing algorithm in a real demonstrator. The proposed prototype guarantees both real-time monitoring and reliable and cost-effective transmission between each node and the base station.:1 Introduction 2 Theoretical background 3 State of the art of unequal cluster-based routing protocols 4 FEAUC: Fuzzy-based Energy-Aware Unequal Clustering 5 Experimental validation of the developed unequal clustering protocol 6 Real application to specific uses cases 7 Conclusions and future research directions / Der Energieverbrauch ist ein Hauptanliegen in drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs), was zu einer starken Nachfrage nach energiebewussten Kommunikationstechnologien führt. In diesem Zusammenhang wurden mehrere ungleiche clusterbasierte Routing-Protokolle vorgeschlagen. Allerdings verwenden nur die wenigsten energetische Analysemodelle für die Berechnung des optimalen Cluster-Radius, und mehrere Protokolle können keine optimale Auslastungsbalance zwischen Sensorknoten realisieren. In diesem Zusammenhang ist es das Ziel der Dissertation, ein clusterbasiertes Routing-Protokoll zur Verbesserung der Energieeffizienz im WSN zu entwickeln. Wir schlagen einen Fuzzy-basierten Energy-Aware Unequal Clustering-Algorithmus (FEAUC) mit zirkulärer Partitionierung vor, um den Energieverbrauch zwischen Sensorknoten auszugleichen und das durch eine Multi-Hop-Kommunikation entstehende Hotspot-Problem zu lösen. Der entwickelte FEAUC umfasst hauptsächlich vier Phasen: Eine Offline-Phase, eine Clusterbildungsphase, eine Kooperationsphase und eine Phase der Datensammlung. Während der Offline-Phase wird eine Energieanalyse durchgeführt, um den Radius jedes Ringes und den optimalen Cluster- Radius pro Ring zu berechnen. Die Clusterbildungsphase basiert auf einem Fuzzy-Logik-Ansatz für die Clusterkopf (CH)-Auswahl. Die Kooperationsphase zielt darauf ab, einen Zwischenknoten als einen Router zwischen verschiedenen CHs zu definieren. In der Datensammelphase wird die Übertragung von Datenpaketen von Sensorknoten zu ihren entsprechenden CHs als eine Intra-Cluster-Kommunikation definiert, während die Übertragung von Daten von einem CH zu einem anderen CH bis zum Erreichen der Basisstation als eine Inter-Cluster-Kommunikation definiert wird. Die Machbarkeit des entwickelten FEAUC wird durch die Ausarbeitung eines Vergleichs mit ausgewählten referenzierten ungleichen Clustering-Algorithmen unter Berücksichtigung verschiedener Parameter demonstriert, hauptsächlich des Energieverbrauchs, der Batterielebensdauer, der Zeit bis zum Abschalten des ersten Knotens (FND), der Zeit, in der die Hälfte der Knoten offline ist (HND) und der Zeit bis zum letzten Knoten stirbt (LND). Obwohl mit dem entwickelten FEAUC die Lebensdauer des Netzwerks erhöht warden soll, indem die große Last der CH-Aufgaben gleichmäßig auf die übrigen Knoten verteilt wird, stellt die Durchführung des Clustering-Prozesses in jeder Runde eine zusätzliche Belastung dar, die die verbleibende Energie erheblich entziehen kann. Aus diesem Grund wurde das auf FEAUC basierende Protokoll zu einem fehlerto-leranten Algorithmus (FEAUC-FT) weiterentwickelt. Er unterstützt die Fehlerto-leranz durch die Verwendung von Backup-CHs zur Vermeidung des Re-Clustering-Prozesses in bestimmten Runden oder durch den Aufbau weiterer Routing-Pfade im Falle eines Verbindungsausfalls zwischen verschiedenen CHs. Die Validierung des entwickelten FEAUC in realen Szenarien ist durchgeführt worden. Einige Sensorknoten, die mit Batterien betrieben werden, sind in einem kreisförmigen Bereich angeordnet und bilden Cluster. Leistungsbewertungen warden anhand realistischer Szenarien durchgeführt und für einen realen Einsatz unter Verwendung des drahtlosen Low-Power-Sensorknoten panStamp getestet. Zur Vervollständigung früherer Arbeiten wird als Schritt des Proof-of-Concept ein intelligentes Bewässerungssystem mit der Bezeichnung Air-IoT entworfen. Darüber hinaus wird eine IoT-basierte Echtzeit-Sensorknotenarchitektur zur Kontrolle derWassermenge in einigen eingesetzten Knoten eingeführt. Zu diesem Zweck wird ein mit der Cloud verbundenes drahtloses Netzwerk zur Überwachung der Bodenfeuchtigkeit und -temperatur gut konzipiert. Im Allgemeinen ist dieser Schritt unerlässlich, um den vorgeschlagenen ungleichen clusterbasierten Routing-Algorithmus in einem realen Demonstrator zu validieren und zu bewerten.Der vorgeschlagene Prototyp garantiert sowohl Echtzeit-Überwachung als auch zuverlässige und kostengünstige Übertragung zwischen jedem Knoten und der Basisstation.:1 Introduction 2 Theoretical background 3 State of the art of unequal cluster-based routing protocols 4 FEAUC: Fuzzy-based Energy-Aware Unequal Clustering 5 Experimental validation of the developed unequal clustering protocol 6 Real application to specific uses cases 7 Conclusions and future research directions