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SUMMARY:Seminario: "Automatizzazione e monitoraggio del processo di deploy di applicazioni containerizzateSeminario: " di Alessandro D'EspositoSeminario: "Automatizzazione e monitoraggio del processo di deploy di applicazioni containerizzateSeminario: " di
DESCRIPTION:Abstract: Si condurrà un'analisi sulle tecnologie utili per automatizzare e storicizzare il processo di rilascio e il conseguente monitoraggio di un applicativo basato su un'immagine Docker in ambiente Docker Swarm\, prevedendo eventuali contromisure (e.g.\, rollback) in caso di malfunzionamento e logiche di retention delle risorse presenti sullo specifico ambiente (i.e.\, immagini\, container \, volumi). Le immagini oggetto di rilascio verranno scaricate da registry privati (e.g.\, GitLab) o pubblici (e.g.\, Docker Hub). Tale analisi risulterà nell'estensione e nuova implementazione di servizi REST di una piattaforma middleware già sviluppata in Java 17 con il framework Spring e che ha il compito di effettuare il rilascio di una nuova immagine in uno stack Docker già in esercizio e gestito tramite Portainer su una macchina target.
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SUMMARY:Seminario: "krABMaga e MPI: implementazione di un campo distribuito per simulazioni basate su agenti" di Andrea Tranquillo
DESCRIPTION:Abstract: Un Modello Basato su Agenti è un modello computazionale usato per simulare le azioni e le interazioni di agenti autonomi\, in maniera da comprendere il comportamento di un sistema complesso e ciò che ne governa gli esiti. Le simulazioni che utilizzano tale modello sono generalmente molto costose in termini di potenza computazionale\, quindi\, per consentire la creazione di simulazioni molto più complesse\, è necessario adottare il paradigma di programmazione distribuita\, dividendo tale costo tra diverse macchine. Il problema principale nell'adozione di tale paradigma è trovare un modo per distribuire il campo di simulazione e far sì che gli agenti continuino ad interagire tra loro anche se rilocati su diverse macchine. In questo seminario\, verrà presentata una struttura dati da utilizzare come campo di simulazione distribuito\, il KdTree\, e come i principali problemi di sincronizzazione che possono sorgere in questo tipo di applicazioni sono stati risolti utilizzando MPI. Verranno infine mostrati i risultati ottenuti confrontando il KdTree con la sua controparte sequenziale.
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SUMMARY:Seminario: "Entity Component System in krABMaga: approfondimenti su prestazioni e visualizzazione" di Francesco Foglia
DESCRIPTION:Abstract: Le simulazioni agent-based sono uno strumento innovativo per lo studio del comportamento di sistemi complessi. L'esecuzione di queste simulazioni può richiedere un quantitativo significativo di risorse computazionali al crescere dei parametri della simulazione. Il framework krABMaga nasce per facilitare la realizzazione di simulazioni performanti e affidabili. Il lavoro svolto riassume i cambiamenti apportati a krABMaga. Viene analizzata la transizione da Amethyst a Bevy Engine come motore grafico per la visualizzazione delle simulazioni. L'utilizzo di Bevy Engine ha permesso di aggiungere il supporto all'esecuzione di simulazioni in ambiente WebAssembly tramite WebGL\, all'interno di un browser web. La visualizzazione delle simulazioni è stata resa interattiva\, permettendo di avviare\, terminare e mettere in pausa una simulazione\, oltre che di controllare il numero di step da eseguire per secondo. Lo sviluppo della visualizzazione per ambienti basati su grafi ha seguito questa transizione\, permettendo l'implementazione della parte grafica della simulazione Virus on a Network. Questa transizione ha permesso anche di condurre un esperimento sull'integrazione dell'architettura Entity Component System\, caratterizzante per Bevy Engine\, anche nel motore di simulazioni di krABMaga\, in modo da valutare un possibile beneficio in termini di prestazioni.
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SUMMARY:Seminario: "Optimizing Urban Traffic Light Flow: A Julia-based Intelligent Control System" di Simone Giglio
DESCRIPTION:Abstract: "Il lavoro di tesi esplora l'integrazione della simulazione ad eventi discreti con la modellazione basata su agenti\, con particolare attenzione alle dinamiche degli incroci stradali nelle intersezioni urbane. Attraverso l’uso del linguaggio di programmazione Julia\, linguaggio particolarmente adatto al mondo della programmazione scientifica\, l'obiettivo principale è quello di ottimizzare il flusso del traffico ed acquisireuna comprensione approfondita delle interazioni presenti nei sistemi urbani. Partendo da una revisione della letteratura\, si delineerà una metodologia di simulazione chiara e accurata\, seguita dall’ottimizzazione svolta tramite l’algoritmo di ottimizzazione stocastica adatto a risolvere problemi di fisica statistica che prende il nome di Simulated Annealing\, per poi passare all’analisi esaustiva dei risultati raggiunti\, in cui si è ottenuto un miglioramento rispetto alla soluzione di base dal 5 al 7\,5% sui vari scenari studiati.Il contributo principale di questo lavoro sta nell'offrire nuove prospettive e approfondimenti significativi per la gestione degli incroci stradali e l'ottimizzazione del traffico urbano\, arricchendo così il panorama dellaricerca in questo campo.
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