Thesis Open Access
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?> <resource xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4.1/metadata.xsd"> <identifier identifierType="DOI">10.15161/oar.it/143361</identifier> <creators> <creator> <creatorName>Antonello Paoletti</creatorName> <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="http://orcid.org/">0000-0003-3409-9195</nameIdentifier> </creator> </creators> <titles> <title>Metodi e meccanismi per l'individuazione e l'analisi delle dipendenze nei sistemi distribuiti</title> </titles> <publisher>INFN Open Access Repository</publisher> <publicationYear>2011</publicationYear> <subjects> <subject>dependancy analisys</subject> <subject>fault propagation</subject> <subject>network</subject> <subject>traffic</subject> </subjects> <contributors> <contributor contributorType="Supervisor"> <contributorName>Prof. Salvatore Tucci</contributorName> <affiliation>Università di Roma Tor Vergata</affiliation> </contributor> <contributor contributorType="Supervisor"> <contributorName>Prof. Emiliano Casalicchio</contributorName> <affiliation>Università di Roma Tor Vergata</affiliation> </contributor> </contributors> <dates> <date dateType="Issued">2011-02-21</date> </dates> <language>it</language> <resourceType resourceTypeGeneral="Text">Thesis</resourceType> <alternateIdentifiers> <alternateIdentifier alternateIdentifierType="url">https://www.openaccessrepository.it/record/143361</alternateIdentifier> </alternateIdentifiers> <relatedIdentifiers> <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="IsVersionOf">10.15161/oar.it/143360</relatedIdentifier> <relatedIdentifier relatedIdentifierType="URL" relationType="IsPartOf">https://www.openaccessrepository.it/communities/infn</relatedIdentifier> </relatedIdentifiers> <rightsList> <rights rightsURI="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Creative Commons Attribution 4.0</rights> <rights rightsURI="info:eu-repo/semantics/openAccess">Open Access</rights> </rightsList> <descriptions> <description descriptionType="Abstract"><p>L&#39;oggetto di questo lavoro di tesi e stato la progettazione e l&#39;implementazione di DeDALO (DEpendency Discovery and AnaLisys using Online trafficc measurement), un framework di analisi per la rilevazione di interdipendenze in sistemi distribuiti. Il tool &nbsp;progettato con lo scopo di automatizzare la rilevazione di dipendenze, utilizzando metodi black-box basati sull&#39;analisi del traffico di rete. Studiare le dipendenze in un sistema distribuito, &nbsp;fondamentale per costruire mappe logiche fra gli elementi che lo compongono, evidenziando quei componenti strategici su cui si fonda il suo corretto funzionamento. Tale analisi e definita Dependency and Discovery Analysis (DDA) e costituisce uno strumento utile per valutare l&#39;impatto e la propagazione di eventi localizzati, descrivendo tramite un grafo gli elementi maggiormente coinvolti. DeDALO implementa un algoritmo di DDA orientato all&#39;analisi delle serie temporali, caratterizzanti flussi di dati nel traffico IP. Negli ultimi anni, le tecniche di DDA hanno ricevuto una crescente attenzione. Vi sono sia prodotti commerciali, come IBM Tivoli [IBM], EMC Smarts [EMC] o HP OpenView [HP], che risultati scientifici in cui si suggeriscono modelli e metodologie per implementare DDA automatizzate. Il concetto di dipendenza &nbsp;definito come</p> <p>&#39;A linkage or connection between two infrastructures, through which the state of one infrastructure in the other&#39;</p> <p>ovvero, un legame fra componenti, in cui lo stato di uno influenza lo stato dell&#39;altro.</p> <p>Sono identificate quattro tipi di dipendenze: fisiche, cyber, geografiche e logiche. Nel caso dei sistemi distribuiti, ne risalta una in particolare: la cyberdipendenza. Questo tipo di dipendenza caratterizza lo stato di un sistema, in funzione delle informazioni scambiate al suo interno (traffico di rete).</p> <p>Ci che e interessante, a fini di questo lavoro, &nbsp;lo studio qualitativo e quantitativo dell&#39;interconnessione fra i componenti di un sistema distribuito, cercando di evidenziare quelle situazioni di dipendenza che potrebbero mettere il sistema a rischio.</p></description> </descriptions> </resource>
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