Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Serverless architecture: transforming paradigms in modern software development

Kurtikov Mykhaylo

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach

|

2025

|

T. 20

117--127

EN

This research explores how serverless architecture is transforming software-development paradigms by shifting focus away from infrastructure management toward application logic and innovation. It examines the profound impacts serverless architecture has on scalability, cost efficiency, developer productivity, and agility. Using AWS services as illustrative examples – Lambda and Fargate for computing; S3 and Aurora for storage; SQS and SNS for messaging; Step Functions for orchestration; Cognito for identity management; and CloudWatch for monitoring – the paper investigates the architectural principles, challenges, and best practices of serverless computing.

PL

W niniejszym badaniu zbadano, w jaki sposób architektura bezserwerowa zmienia paradygmaty rozwoju oprogramowania, przesuwając nacisk z zarządzania infrastrukturą na logikę aplikacji i innowacje. Analizuje się głęboki wpływ architektury bezserwerowej na skalowalność, efektywność kosztową, produktywność programistów i zwinność. Na przykładach ilustrujących usługi AWS – Lambda i Fargate do obliczeń; S3 i Aurora do przechowywania; SQS i SNS do przesyłania wiadomości; Step Functions do orkiestracji; Cognito do zarządzania tożsamościami; i CloudWatch do monitorowania – w artykule zbadano zasady architektoniczne, wyzwania i najlepsze praktyki w zakresie obliczeń bezserwerowych.

2

Distributed machine learning optimization for large-scale cloud resource scheduling: A hybrid deep learning and evolutionary algorithm approach

Salem Mohamed Mazloum

TASK Quarterly : scientific bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk

|

2025

|

Vol. 29, No 2

art. no. 2, s. 1-12

EN

Cloud computing resource management represents one of the most critical challenges in modern distributed systems, where efficient allocation of computational resources directly impacts system performance, energy consumption, and operational costs. This paper presents a novel hybrid approach combining deep reinforcement learning (DRL) with genetic algorithms (GA) for optimizing cloud resource scheduling in large-scale distributed environments. The proposed framework, termed Distributed Adaptive Learning Resource Scheduler (DALRS), integrates convolutional neural networks (CNN) for workload prediction with deep Q-networks (DQN) for dynamic resource allocation decisions. The approach is evaluated on a comprehensive simulation platform modeling realistic cloud infrastructure with heterogeneous resource configurations. Experimental results demonstrate that DALRS achieves 34.7% improvement in resource utilization, 28.3% reduction in task completion time, and 31.5% decrease in energy consumption compared to state-of-the-art baselines. Furthermore, the hybrid genetic algorithm component provides Pareto-optimal solutions balancing multiple objectives including cost, latency, and throughput. The paper also addresses scalability challenges through a distributed implementation using Apache Spark [1], enabling efficient processing of workloads exceeding 10,000 concurrent tasks. The results validate the effectiveness of combining machine learning with evolutionary optimization for managing complex resource allocation problems in cloud infrastructure.

3

System automatycznego regulowania temperatury w żelazku w oparciu o technikę RFID

Pawłowicz Bartosz, Bailiuk Nikita, Wróbel Paweł, Goral Marcin

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2025

|

R. 29, nr 3

99--104

PL

W artykule zaprezentowano innowacyjny projekt żelazka zintegrowanego z technologią RFID, który wpisuje się w szerszą koncepcję Internetu Rzeczy Tekstyliów. Celem projektu było opracowanie urządzenia zdolnego do automatycznego odczytu informacji z identyfikatorów RFID wszytych w tkaniny oraz dynamicznego dostosowywania temperatury prasowania do rodzaju materiału. Opisano budowę urządzenia, w tym konstrukcję płytki PCB, układ sterowania mocą grzewczą oraz zastosowane rozwiązania minimalizujące zakłócenia elektromagnetyczne.

EN

The article showcases an innovative design for an RFID-integrated iron, which is part of the broader concept of the Internet of Textile Things (IoTT). The goal of the project was to develop a device capable of automatically reading information from RFID tags sewn into fabrics and dynamically adjusting the ironing temperature according to the type of fabric. The paper describes the design of the device, including the PCB design, the heating power control circuit and the solutions used to minimize electromagnetic interference.

4

Strategic innovation management in the IT sector : the role of cloud computing and artificial intelligence in accelerating the development and implementation of new products

Pilewicz Tomasz, Rechman Karol

Nowoczesne Systemy Zarządzania

|

2025

|

T. 20, nr 4

99--114

EN

Research objectives and hypothesis/research questions : The study’s main objective was to explore how cloud computing and AI jointly influence the speed and effectiveness of innovation processes in IT firms. Grounded in theories of strategic management, innovation capabilities, and technology adoption, the research tested two hypotheses: H1 - Cloud computing adoption significantly reduces time-to-market for new IT products by improving scalability, flexibility, and resource availability, H2 - AI integration significantly enhances innovation efficiency through automation, predictive analytics, and decision-support. These hypotheses reflected the assumption that cloud and AI act as dynamic capability enablers, supporting the facilitating and reconfiguring of innovation processes. Research methods : A mixed-method approach was used to capture both measurable impacts and contextual insights. The quantitative component involved a structured survey of 20 IT professionals in management, engineering, and innovation roles. Additionally, five semi-structured interviews with project managers and innovation leads explored implementation challenges and synergy effects. Survey data were analyzed using descriptive statistics, while interview data were thematically coded to identify patterns related to benefits, barriers, and strategic implications. Main results : Findings confirmed both hypotheses. Cloud computing reduced implementation time by 41-60%, especially during testing and integration, by eliminating hardware delays and enabling flexible resource use. AI improved innovation efficiency by 21-60%, particularly in data analysis, code generation, and quality assurance. Respondents noted that AI-driven automation and decision-support enhanced planning, risk assessment, and reduced rework. The combined use of cloud and AI was seen as highly synergistic, enabling rapid experimentation, agile development, and cost-effective scaling. However, challenges such as vendor lock-in, skills shortages, and data security concerns were also identified. Overall, the study shows that integrating cloud and AI enhances innovation capabilities and organizational agility in the IT sector. Implications for theory and practice : This study contributes to strategic innovation management literature by showing how cloud and AI jointly function as dynamic capability enablers. It extends existing frameworks by analyzing these technologies not as isolated tools but as synergistic drivers of innovation. For practitioners, the findings highlight the strategic value of integrating cloud and AI to accelerate development, enhance agility, and improve decision- making. Organizations are encouraged to adopt multi-cloud strategies and AI-as-a-Service (AIaaS) models, invest in workforce upskilling, and implement governance frameworks to manage data security, compliance, and ethical AI use, to effectively respond to opportunities and challenges of rapidly developing digital innovations market.

PL

Cel badań i hipotezy/pytania badawcze : Głównym celem badania było zidentyfikowanie wpływu łącznego zastosowania chmury obliczeniowej i AI na tempo oraz efektywność procesów innowacyjnych w firmach IT. Badanie osadzono w ramach teoretycznych zarządzania strategicznego, zdolności innowacyjnych oraz adopcji technologii. Sformułowano dwie hipotezy: H1 - wdrożenie chmury obliczeniowej istotnie skraca czas wprowadzenia nowych produktów IT na rynek przez zwiększenie skalowalności, elastyczności i dostępności zasobów, H2 - integracja AI z procesami innowacyjnymi znacząco podnosi ich efektywność dzięki automatyzacji, analizie predykcyjnej i systemom wspomagania decyzji. Hipotezy te odzwierciedliły założenie, że chmura i AI pełnią funkcję dynamicznych zdolności organizacyjnych, wspierających identyfikację, wykorzystanie i rekonfigurację możliwości innowacyjnych. Metody badawcze : Zastosowano podejście mieszane, łączące metody ilościowe i jakościowe, aby uchwycić zarówno wymierne efekty, jak i kontekstowe uwarunkowania. Komponent ilościowy obejmował ankietę wśród 20 specjalistów IT zajmujących stanowiska kierownicze, inżynierskie i innowacyjne. Uzupełnieniem były wywiady półustrukturyzowane z pięcioma menedżerami projektów i liderami innowacji, koncentrujące się na wyzwaniach wdrożeniowych i efektach synergii. Dane ilościowe analizowano za pomocą statystyki opisowej, natomiast dane jakościowe poddano kodowaniu tematycznemu w celu identyfikacji powtarzających się wzorców dotyczących korzyści, barier i implikacji dla strategii organizacji. Główne wyniki : Wyniki potwierdziły obie hipotezy. Rozwiązania chmury obliczeniowej skróciły czas wdrożenia o 41-60%, szczególnie w fazach testowania i integracji, eliminując opóźnienia sprzętowe i umożliwiając elastyczne zarządzanie zasobami. Rozwiązania AI zwiększyły efektywność procesów innowacyjnych o 21-60%, zwłaszcza w analizie danych, generowaniu kodu i zapewnianiu jakości. Respondenci wskazali, że automatyzacja i systemy wspomagania decyzji oparte na AI usprawniły planowanie, ocenę ryzyka i ograniczyły liczbę poprawek. Synergia chmury i AI umożliwiła szybkie eksperymentowanie, zwinny rozwój i skalowanie przy niższych kosztach. Zidentyfikowano również wyzwania, takie jak uzależnienie od dostawców, niedobory kompetencji oraz zagrożenia dla bezpieczeństwa danych. Badanie pokazuje, że strategiczna integracja chmury i AI wzmacnia zdolności innowacyjne i zwinność organizacyjną firm IT. Implikacje dla teorii i praktyki : Badanie wnosi wkład do literatury z zakresu strategicznego zarządzania innowacjami, ukazując, w jaki sposób chmura obliczeniowa i AI wspólnie wspierają dynamiczne zdolności organizacji. Badanie poszerza istniejące ramy teoretyczne, ukazując te technologie nie jako odrębne narzędzia, lecz jako wzajemnie wzmacniające się czynniki rozwoju innowacji. W ujęciu praktycznym wyniki podkreślają strategiczną wartość integracji chmury i AI dla przyspieszenia rozwoju produktów, zwiększenia zwinności pracy i poprawy jakości podejmowanych decyzji. Organizacje IT powinny wdrażać strategie multi-cloud i modele AI-as-a-Service (AIaaS), inwestować w rozwój kompetencji pracowników oraz tworzyć ramy zarządzania zapewniające bezpieczeństwo danych, zgodność z regulacjami i etyczne wykorzystanie AI, aby odpowiadać na szanse i wyzwania dynamicznie rozwijającego się rynku innowacji cyfrowych.

5

Systemy klasy Scada w sterowaniu

Żabicki Damian

Kierunek Spożywczy

|

2025

|

Nr 3

70-72

PL

Nowoczesna automatyka przemysłowa nie istnieje bez zaawansowanych systemów nadzoru. Choć SCADA towarzyszy inżynierom od dekad, to dziś zyskuje zupełnie nowe znaczenie. Dzięki integracji z chmurą, protokołami IoT, analizą danych i edge computingiem staje się kręgosłupem cyfrowych fabryk. Jak wygląda współczesne oblicze tego systemu i czego można się po nim spodziewać?

6

Virtual Machine Placement in Cloud Environments Using a Hybrid Cuckoo Search and Bat Algorithm

Benflis Sifeddine, Bendib Sonia-Sabrina, Maamar Sedrati, Cherhabil Fatima Z., Merouani Hanane

Journal of Telecommunications and Information Technology

|

2025

|

nr 4

33--42

EN

The growing popularity of on-demand pay-as-you-go subscription models for online cloud computing requires increasing amounts of resources to ensure adequate quality of services. However, to satisfy the strong demand for these services, cloud infrastructure providers continue to scale up their data centers. This scaling often lacks an optimal resource management approach, thus leading to inefficiencies, excessive energy consumption, and higher costs. This creates challenges in the virtual machine placement (VMP) process focusing on identifying efficient ways for assigning virtual machines to physical hardware. This paper introduces a hybrid cuckoo search bat algorithm (HCS-BA) to solve VMP in heterogeneous cloud environments. The suitability of the cuckoo search algorithm for global searches is combined with the local refining capacity of the bat algorithm, therefore optimizing both energy consumption and resource utilization. The results of simulations carried out in Matlab and CloudSim for scalability testing demonstrate that HCS-BA outperforms both individual algorithms. It reduces energy consumption and improves resource utilization.

7

Multi-criteria MILP model for geo-distributed cloud configuration with advanced client preference integration

Zoltowska Izabela, Kozerski Kacper

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2025

|

Vol. 71, No. 4

art. no. 29, s. 1-7

EN

This paper addresses the problem of selecting a cloud infrastructure configuration for a geo-distributed enterprise. It extends the well-known virtual machine (VM) placement problem to consider multiple datacenters so they can serve a distribution of end-users in their geographic locations in an optimal way in terms of low end-user latency, and acceptable costs. We approach this problem by formulating a multi-criteria mixed integer linear program (MILP) that integrates an aspiration/reservation-based modeling of the client’s preferences. A newly proposed model supports the selection of virtual in-stances across cloud regions, ensuring flexible trade-offs among QoS objectives: total infrastructure cost, user distance, and edge-to-central latency. Case study results based on Google datacenters in Europe demonstrate the flexibility of our method in providing Pareto-optimal solutions aligned with varied preferences. The approach contributes to the growing preference-aware cloud resource allocation field and offers a scalable solution to the service composition problem in heterogeneous cloud environments.

8

Impact of customizable orchestrator scheduling on machine learning efficiency in edge environments

Cłapa Konrad, Grudzień Krzysztof, Sierszeń Artur

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2025

|

T. 15, nr 4

158--163

EN

This article explores the impact of custom scheduling strategies on the performance of machine learning workflows at the edge by using the case of Kubernetes scheduling. Optimizing machine learning (ML) workloads on resource-constrained edge devices has become a significant scientific challenge addressed by multiple studies. The severe limitations of edge systems in processing power, memory, and energy render conventional cloud-native schedulers ineffective, leading to poor resource utilization and degraded performance. While numerous advanced, data-driven solutions have been proposed for large-scale systems, their complexity and overhead are often impractical for edge deployments. In contrast, this work investigates a simpler, lightweight scheduling mechanism for CPU-based workloads that provides efficient and predictable performance without relying on historical data, making it well-suited for the unique requirements of the edge.Using a lightweight K3s cluster integrated with Kubeflow Pipelines, we investigate how varying binpacking functions influence resource allocation and training efficiency of a CNN model on the MNIST dataset. Our experiments demonstrate that tailored scheduling configurations can lead to noticeable improvements in training times and hardware utilization across different edge cluster sizes. The results offer actionable insights for optimizing AI workloads in resource-constrained edge environments.

PL

Ten artykuł analizuje wpływ niestandardowych strategii harmonogramowania na wydajność przepływów pracy uczenia maszynowegona brzegu (edge), na przykładzie harmonogramowania w Kubernetes. Optymalizacja obciążeń uczenia maszynowego (ML) na urządzeniach brzegowycho ograniczonych zasobach stała się istotnym wyzwaniem naukowym, które jest przedmiotem wielu badań. Poważne ograniczenia systemów brzegowychw zakresie mocy obliczeniowej, pamięci i energii sprawiają, że tradycyjne, chmurowe schedulery są nieskuteczne, co prowadzi do słabego wykorzystania zasobów i spadku wydajności. Podczas gdy liczne zaawansowane, oparte na danych rozwiązania zostały zaproponowane dla systemówna dużą skalę,ich złożoność i narzut często czynią je niepraktycznymi w środowiskach brzegowych. W przeciwieństwie do tego, niniejsza praca bada prostszy,lekki mechanizm harmonogramowania dla obciążeń opartych na CPU, który zapewnia efektywną i przewidywalną wydajność bez potrzeby korzystaniaz danych historycznych, dzięki czemu dobrze odpowiada unikalnym wymaganiom środowisk edge. Wykorzystując lekki klaster K3s zintegrowanyz Kubeflow Pipelines, badamy, w jaki sposób różne funkcje „upakowywania zadań” wpływają na alokację zasobów i efektywność treningu modelu CNNna zbiorze danych MNIST. Nasze eksperymenty pokazują, że odpowiednio dostosowane konfiguracje harmonogramowania mogą prowadzićdo zauważalnych usprawnień w czasie treningu i wykorzystaniu sprzętu w różnych rozmiarach klastrów brzegowych. Wyniki dostarczają praktycznych wskazówek dotyczących optymalizacji obciążeń AI w środowiskach edge o ograniczonych zasobach.

9

Cloud data security: practices and standards for GIS

Stanik Jerzy, Kiedrowicz Maciej

GIS Odyssey Journal

|

2025

|

Vol. 5, no. 2

151--160

EN

In the era of growing popularity of cloud computing, ensuring data security in GIS (Geographic Information Systems) systems is becoming a key challenge. The purpose of this article is to analyze cloud data security practices and standards that can be used in GIS systems. The study used hazard and risk analysis methods, a literature review, interviews with experts and a case study. The results indicate that the most common threats to GIS data in the cloud include unauthorized access, ransomware attacks, and human error. Effective security practices include the use of advanced monitoring tools, data encryption, and the implementation of international standards such as ISO 27001, ISO 27017, and ISO 27018. The article concludes with recommendations for improving data security in the cloud and proposals for further research in this area.

10

High availability model of a web service from a system administrator’s perspective

Wirski Robert Tomasz

Zeszyty Naukowe Politechniki Morskiej w Szczecinie

|

2024

|

nr 77 (149)

99--106

EN

Based on cloud providers’ reports on service outages, it has become clear that how a web service is deployed is of great importance. Clearly, using one service supplier is insufficient because it introduces single points of failure. In this paper, a novel high-availability multi-cloud model intended for a web service is proposed, which is free from such shortcomings yet preserves convenient assets of computing clouds. The methodology used to improve web service availability should involve several cloud suppliers and devise management techniques that control access to them. This is achieved by means of the server availability tracking algorithm, which controls client apps’ access to the service. Moreover, typical benefits and problems involved in choosing IT infrastructure for a web service are elaborated. State-of-the-art cloud computing models, such as IaaS, PaaS, SaaS, BPaaS, and INaaS, are outlined. Operating systems statistics used for web services are included. Open-source monitoring software solutions are gathered, which help administrators to monitor and govern web servers.

11

Post-cloud solutions in the high-definition diagnostics of solar farms

Tomecki Ireneusz

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2024

|

z. 198

569--579

EN

Purpose: The aim of this article is to demonstrate the benefits of using post-cloud solutions in the monitoring and servicing of large photovoltaic farms. Design/methodology/approach: This article analyzes current problems with maintaining high generation of large photovoltaic farms, discusses the limitations of current service methods and indicates the direction of development and possible applications of new IT tools in the field of the Internet of Things to solve these problems and limitations. Findings: This article presents a revolutionary fog computing method and as a tool for building IT infrastructure for monitoring large photovoltaic farms. Originality/value: The information contained in the article concerns the operation of large photovoltaic farms and the next step in the development of monitoring and service tools in terms of maintaining production efficiency at a high level thanks to the use of the latest IT technologies. The author indicates the possible direction of development of IT architecture based on the latest revolutionary methods of collecting and processing data as a solution to the limitations of currently used methods.

12

Wykorzystanie chmur obliczeniowych do sterowania obiektami przy pomocy złożonych obliczeniowo algorytmów

Bodora Dominik, Kłopot Tomasz, Stebel Krzysztof

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 1

82--85

PL

Mechanizm zaimplementowany w chmurze obliczeniowej dokonuje doboru nastaw regulatora DMC, jeżeli nastawy nie znajdują się w bazie danych. Wyznaczone wartości przesyłane są do sterownika PLC, na którym zaimplementowane jest prawo sterowania regulatora DMC oraz model obiektu. Dobrane nastawy będą weryfikowane przy pomocy modelu fragmentu instalacji dystrybucji ciepła dostępnej w laboratorium Katedry Automatyki i Robotyki, który będzie pełnił rolę obiektu regulacji.

EN

The mechanism implemented in the computing cloud parameterizes settings of the DMC controller if the settings are not in the database. The computed values are sent to the PLC controller on which the control law of the DMC controller and the object model are implemented. The selected settings are going to be verified on a model of a fragment of the heat distribution system available in the laboratory located in the Department of Automation and Robotics, which is going to act as a control facility.

13

Induction motor diagnostics based on electrical signals analysis using cloud technologies

Mamchur Dmytro, Kasich Oleksandr, Kalinov Andrii

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 10

136--139

EN

The paper discusses implementation latest advanced in computational and data processing technologies to induction motors monitoring and diagnostics. As a diagnostic criterion, a Motor Current Signature Analysis was chosen. Typical frequencies related to most frequently caused damage types visible in stator current signal were described. A possible solution for implementation cloud computing to improve quality of induction motors health monitoring was proposed and its main components are described.

PL

W artykule omówiono wdrażanie najnowszych zaawansowanych technologii obliczeniowych i przetwarzania danych do monitorowania i diagnostyki silników indukcyjnych. Jako kryterium diagnostyczne wybrano analizę sygnału prądu silnika. Opisano typowe częstotliwości związane z najczęściej powodowanymi uszkodzeniami widocznymi w sygnale prądowym stojana. Zaproponowano możliwe rozwiązanie wdrożenia chmury obliczeniowej w celu poprawy jakości monitorowania stanu silników indukcyjnych oraz opisano jego główne elementy.

14

Adaptive DMC controller based on cloud computing

Bodora Dominik, Kłopot Tomasz, Stebel Krzysztof

Przegląd Elektrotechniczny

|

2024

|

R. 100, nr 12

48--52

EN

The adaptive DMC controller implemented in cloud adjust its parameters depending on the measured operating conditions. The control value determined by the controller is sent to the PLC. The regulation quality of the adaptive DMC controller is going to be verified on a fragment of the heat distribution system available in the laboratory located in the Department of Automation and Robotics.

PL

Adaptacyjny regulator DMC zaimplementowany w chmurze każdorazowo dopasowuje wartości nastaw w zależności od mierzonych warunków pracy. Wartość sterowania wyznaczona przez regulator jest przesyłana do sterownika PLC. Jakość regulacji adaptacyjnego regulatora DMC będzie sprawdzana przy pomocy fragmentu instalacji dystrybucji ciepłą dostępnej w laboratorium Katedry Automatyki i Robotyki.

15

Chmurowy system sterowania urządzeń pralniczych z wykorzystaniem tekstroniki

Salach Mateusz, Hubacz Marcin, Trybus Bartosz, Pawłowicz Bartosz

Pomiary Automatyka Robotyka

|

2024

|

R. 28, nr 4

73--78

PL

W pracy przedstawiono model i realizację rozproszonego systemu zarządzania pralnią z tekstroniką i chmurą obliczeniową, umożliwiający inteligentne sterowanie procesem prania dzięki wykorzystaniu identyfikatorów RFID w tekstyliach oraz połączeniu urządzeń z usługą Azure IoT Hub. Tekstylia wyposażone w identyfikatory RFID są automatycznie rozpoznawane, co pozwala na optymalne dopasowanie parametrów prania w zależności od rodzaju materiału. Moduł komunikacji, oparty na mikrokomputerze Raspberry Pi, współpracuje z mikrokontrolerem STM32, przesyłając dane do chmury, gdzie są one analizowane w celu uzyskania rekomendacji dotyczących detergentów, czasu prania i innych ustawień. Prototyp systemu sterowania w formie sekwencyjnego algorytmu opracowano za pomocą oprogramowania CPDev. W oparciu o model laboratoryjny przeprowadzono badania pomiarowe dokładności identyfikacji tekstyliów, co pozwoliło dobrać liczbę skanów.

EN

The paper presents a model and implementation of a distributed laundry management system utilizing textiles and cloud computing, enabling intelligent control of the washing process through the use of RFID identifiers in textiles and connecting devices to the Azure IoT Hub service. Textiles equipped with RFID identifiers are automatically recognized, allowing for optimal adjustment of washing parameters based on the type of material. The communication module, based on the Raspberry Pi microcomputer, works in conjunction with the STM32 microcontroller, transmitting data to the cloud, where it is analyzed to provide recommendations regarding detergents, washing times, and other settings. A prototype of the control system was developed in the form of a sequential algorithm using CPDev software. Based on the laboratory model, measurements were conducted to assess the accuracy of textile identification, which helped determine the optimal number of scans.

16

Current perspectives on sustainability in cloud computing: a comprehensive review

Bajdor Paula

Polish Journal of Management Studies

|

2024

|

Vol. 29, No. 1

43--62

EN

Information technology already contains one of the main elements of life, as described by people and enterprises. With the emergence of the Internet and its subsequent availability, there is a digital revolution, the source of which is a reality without mobile devices, web browsers, and instant messengers. In this group, cloud computing plays an increasingly important role, enabling the sharing of more data available via the Internet. At the same time, the increasingly growing awareness of sustainable development and its current role means that this issue has been explored in the context of cloud computing for several years. Therefore, this paper aims to perform a systematic literature review on sustainability issues in cloud computing. The study included scientific publications from two databases - Scopus and Web of Science, and the review itself was based on the PRISMA procedure. After conducting an initial quantitative analysis, a detailed review of the publications was carried out to determine the role and impact of cloud computing sustainability on the areas in which it is used, which constitutes the article's novelty. The obtained results show that, firstly, cloud computing sustainability is an issue that is currently gaining popularity, which is reflected in the growing number of scientific publications. Moreover, it is characterized by various impacts on social and environmental issues, depending on the area in which cloud computing is used. Furthermore, the results show that cloud computing is perceived as one of the main elements of digital transformation.

PL

Technologie informatyczne już od wielu stanowią jeden z głównych elementów życia, zarówno w odniesieniu do ludzi jak i przedsiębiorstw. Wraz z powstaniem Internetu a następnie jego upowszechnieniem, dokonała się rewolucja cyfrowa w efekcie której trudno wyobrazić sobie rzeczywistość bez komputerów, telefonów, przeglądarek internetowych czy komunikatorów. W tej grupie, coraz bardziej znacząca role odgrywa chmura obliczeniowa, umożliwiająca przechowywanie i przetwarzanie dużej ilości danych, które są dostępne za pośrednictwem Internetu. Jednocześnie coraz bardziej rosnąca świadomość odnośnie zrównoważonego rozwoju i jego roli jaką obecnie odgrywa, powoduje, że od kilku lat, kwestia ta eksplorowana jest w kontekście chmury obliczeniowej. Dlatego też celem niniejszego artykułu jest dokonanie systematycznego przeglądu literatur dotyczącego kwestii zrównoważenia w chmurze obliczeniowej. Badanie objęło publikacje naukowe pochodzące z dwoch baz – Scopus and Web of Science, a sam przegląd dokonany został w oparciu o procedurę PRISMA. Po przeprowadzeniu wstępnej analizy ilościowej, dokonano szczegółowego przeglądu publikacji w celu określenia roli i wpływu zrównoważenia chmury obliczeniowej na poszczególne obszary, w których jest ona stosowana co stanowi o nowości artykułu. Uzyskane wyniki pokazują, że po pierwsze zrównoważenie chmury obliczeniowej to zagadnienie, które obecnie zyskuje na popularności, co przejawia się rosnącą liczbą publikacji naukowych. Ponadto charakteryzuje się różnorodnym wpływem na kwestie społeczne i środowiskowe, w zależności od obszaru w jakim chmura obliczeniowa jest stosowana. Ponadto z przeglądu wynika, że chmura obliczeniowa postrzegany jest jako jeden z głównych elementów transformacji cyfrowej.

17

Comparison of open source SDN controllers and cloud platforms in terms of performance, stability, and infrastructure flexibility

Mycek Andrzej

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2024

|

Vol. 18, No. 4

62--70

EN

The IT industry is advancing rapidly, with virtually every branch of modern computing experiencing swift development. Concepts such as Cloud Computing and Artificial Intelligence no longer surprise anyone. Recently, Software Defined Networks (SDN) have been gaining significant popularity. This innovative approach to computer networks allows for greater flexibility and is, therefore, much more well-known in the world of cloud computing than in traditional network implementations. This paper introduces the concept of SDN and Network Functions Virtualization (NFV) and outlines all the challenges and security issues associated with the cloud environment. The dynamic nature of the IT landscape requires constant adaptation to emerging technologies, and SDN represents a noteworthy evolution in the realm of computer networking. Platforms such as SDN and open-source tools enabling the creation of private cloud environments such as OpenStack or OpenNebula were compared. At the same time, aspects like security, network performance, flexibility, and scalability were analyzed. Based on the prior analysis, a comprehensive cloud environment was built using the OpenStack solution and SDN - OpenDaylight was deployed. Additional tests conducted on the OpenStack cloud, both with and without SDN, demonstrated the superiority of SDN implementation in the cloud.

18

Optimization of the use of cloud computing resources using exploratory data analysis and machine learning

Nawrocki Piotr, Smendowski Mateusz

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

|

2024

|

Vol. 14, No. 4

287--308

EN

Rapid growth in the popularity of cloud computing has been largely caused by increasing demand for scalable IT solutions, which could provide a cost-effective way to manage the software development process and meet business objectives. Optimization of cloud resource usage remains a key issue given its potential to significantly increase efficiency and flexibility, minimize costs, ensure security, and maintain high availability of services. This paper presents a novel concept of a Cloud Computing Resource Prediction and Optimization System, which is based on exploratory data analysis that acknowledges, among others, the information value of outliers and dynamic feature selection. The optimization of cloud resource usage relies on long-term forecasting, which is considered a dynamic and proactive optimization category. The analysis presented here focuses on the applicability of classical statistical models, XGBoost, neural networks and Transformer. Experimental results reveal that machine learning methods are highly effective in long-term forecasting. Particularly promising results – in the context of potential prediction-based dynamic resource reservations – have been yielded by prediction methods based on the BiGRU neural network and the Temporal Fusion Transformer.

19

Potencjał zastosowania aplikacji mobilnych z usługami rozpoznawania mowy w chmurze do wspomagania osób z upośledzonym wzrokiem

Jarząbkowski Michał, Chlewicki Wojciech, Cichoń Katarzyna

Inżynier i Fizyk Medyczny

|

2024

|

Vol. 13, nr 3

313--318

PL

Postęp w technologii informacyjnej doprowadził do stworzenia narzędzi pomagających osobom niepełnosprawnym. W niniejszej pracy przedstawiono potencjał zastosowania usługi rozpoznawania mowy w chmurze do realizacji praktycznych aplikacji mobilnych wspomagających czynności osób z dysfunkcjami wzroku. Zawarty został przegląd popularnych platform chmurowych mających w swojej ofercie usługę rozpoznawania mowy. Opisano również poszczególne kroki realizacji przykładowej aplikacji mobilnej dla osób z upośledzonym wzrokiem. Wyniki te sugerują, że możliwe jest opracowanie podobnych rozwiązań z wykorzystaniem tej technologii.

EN

Advancements in information technology have led to the creation of tools to assist persons with disabilities. This work presents the potential of using a cloud speech recognition service to implement practical mobile applications supporting the activities of people with visual impairments. An overview of popular cloud platforms offering speech recognition services is included. Individual steps in implementing an example mobile application for people with disabilities are described. Its tests showed that the speech recognition service used to work properly in optimal environmental conditions. These findings suggest that developing similar solutions using this technology is possible.

20

Students’ view of Quantum Information Technologies. Part 3

Twarowska Anna, Wietczak Justyna P., Szydłowski Kamil Ł., Kaczmarczyk Michał, Kaczkowski Maciej L., Pawlak Oliwia, Mastej Bartłomiej, Stranz Maciej, Hacaś Kinga, Sweklej Bartłomiej, Romaniuk Ryszard S.

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2024

|

Vol. 70, No. 2

509--518

EN

The article is part of a course on Quantum Information Technologies QIT conducted at the Faculty of Electronics and Information Technology of the Warsaw University of Technology. The subject includes a publishing workshop exercised by engineering students. How do ICT engineers see QIT from their point of view? How can they implement quantum technologies in their future work? M.Sc. students usually have strictly declared topics for their master’s theses. The implementation of some works is at an advanced stage. The potential areas of application of QIT are defined and narrow if they are to intellectually expand the area of the completed theses. This is the idea of incorporating QIT components or interfaces into classic ICT solutions at the software and hardware level. It is possible to propose a solution in the form of a functional hybrid system. QIT systems should be functionally incorporated into the existing ICT environment, generating measurable added value. Such a task is quite demanding, but practice shows that it interests students. Solutions don’t have to be mature or even feasible. They can be dreams of young engineers. The exercise is a publication workshop related to the fast development of QIT. The article is a continuation of publication exercises conducted with previous groups of students participating in QIT lectures.