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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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ENABLING THE BIG DATA PIPELINE LIFECYCLE ON THE COMPUTING CONTINUUM

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Applications and appliances repository v1 (öffnet in neuem Fenster)

D41 provides an initial release of the applications and appliances repository that will provide the SDK anddeployment workflow for application developers This first release will primarily focus on the interfaces that Task43 needs to start integrating the repository with the marketplace

Integrated marketplace frontend (öffnet in neuem Fenster)

D4.5 describes the unified frontend that integrates the applications and appliances repository with the decentralized marketplace. The release will feature a web portal similar to public Cloud services, where platform users perform common operations such as resources monitoring, revenue monitoring and Big Data pipeline progress.

Big Data pipeline definition and simulation tool v2 (öffnet in neuem Fenster)

D3.3 provides the interim release of the Big Data pipeline definition that represents a preliminary version of thesimulation tool. It will include feedback from the evaluation of v1.

Monitoring and resource behaviour analysis (öffnet in neuem Fenster)

D5.4 depicts the resource monitoring architecture with specific tools for performance analysis of the provisioned resources registered in the resource marketplace. It also describes the use of the monitoring and behaviour analysis tool to improve the resource provisioning and system orchestration.

Blockchain-based decentralized marketplace v1 (öffnet in neuem Fenster)

D4.2 describes the initial decentralized resources marketplace for the Cloud Computing Continuum, implementingthe governance rules defined in Task 1.3, market mechanisms and resource reservation. The release will alsocontain interfaces with the pipelines definition (WP3), the provisioning (WP5) and the frontend tools (T4.3).

DataCloud integrated toolbox v2 (öffnet in neuem Fenster)

D6.5 describes the final release of the DataCloud integrated toolbox accompanied by a development, integration and use documentation.

Framework for Big Data pipeline discovery v1 (öffnet in neuem Fenster)

D2.3 provides the initial release of the Big Data pipeline discovery framework, including a complete yet notvalidated version of the Big Data extraction, processing and pipeline discovery features. This release will alsoinclude a first version of the visual pipeline tool for and applied analytics.

Framework for Big Data pipeline discovery v2 (öffnet in neuem Fenster)

D2.4 provides the final release of the Big Data pipeline discovery framework, fully integrated with the DataCloudtoolbox and applicable on the final business case versions.

Applications and appliances repository v2 (öffnet in neuem Fenster)

D4.3 describes the final release of the application and appliance repository, containing improvements based on the feedback from other work packages and tasks (in particular Task 4.3) and the complete set of features for code signature, traceability and verification. D4.3 also describes the provisioned resources for the business cases.

Blockchain-based decentralized marketplace v2 (öffnet in neuem Fenster)

D4.4 describes the final release of the decentralized resources marketplace for Computing Continuum, including improved interfaces based on the feedback from other work packages and tasks. In addition, it will feature smart contracts and oracles for collecting hardware and performance metrics, and validating SLAs on the blockchain.

Event-detection and infrastructure and deployment adaptation (öffnet in neuem Fenster)

D5.3 describes the explored ML algorithms for event detection during pipeline execution. Furthermore, it describes the infrastructure adaptation based on the identified events, such as reduced performance or insufficient resources.

Big Data pipeline definition and simulation tool v3 (öffnet in neuem Fenster)

D3.4 provides the final release of the Big Data pipeline definition integrated in the simulation tool and thecontainer-based template definition, as well as the deployment and orchestration components of the DataCloudtoolbox used in the final business case versions.

Big Data pipeline definition and simulation tool v1 (öffnet in neuem Fenster)

D32 describes the initial release of the Big Data pipeline definition using pluggable container templates tocompose multistep pipelines The tooling will demonstrate the integration with the deployment and orchestrationcomponents of the DataCloud toolbox The first release will include an initial version of the simulation frameworkthat will enable testing Big Data pipelines before deployment

Pipeline deployment and system orchestration (öffnet in neuem Fenster)

D5.2 describes the pipeline deployment tool and its integration with the resource provisioning. Moreover, it describes novel approaches for system orchestration and experimental evaluation on the pipeline performance.

DataCloud toolbox testbed (öffnet in neuem Fenster)

D6.2 describes the testbed and a detailed integration plan for the platform releases.

DataCloud integrated toolbox v1 (öffnet in neuem Fenster)

D6.3 describes an early release of the DataCloud integrated toolbox accompanied by a development, integration and use documentation.

Data-aware resource provisioning across the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

D51 describes the resource provisioning strategies and their integration in the DataCloud toolbox Furthermore it will provide technical details on the development of the provisioning algorithms and their performance analysis

Plans for ecosystem building, exploitation, and dissemination (öffnet in neuem Fenster)

D71 provides a roadmap of dissemination exploitation and other support actions planned for the project

Design methodology for Big Data pipelines (öffnet in neuem Fenster)

D31 gathers the requirements for defining the Big Data pipeline DSL interfacing with other DataCloud tools andthe business case requirements It will define the concepts serialization and visual representation of the DSL andwill provide the basic design of the Big Data pipeline platform based on the highlevel APIs between components

Techniques for Big Data pipeline analytics and visualization (öffnet in neuem Fenster)

D2.2 presents the set of analytics and visualization techniques implemented in the DataCloud toolbox to obtainadvanced diagnostics of the discovered Big Data pipelines.

GDPR and Ethics requirements v2 (öffnet in neuem Fenster)

GDPR and ethics requirements v2

GDPR and ethics requirements v1 (öffnet in neuem Fenster)

D13 describes all the legal and ethical aspects covered by DataCloud owners service providers data providers as data sources and users motivations data exploitation in terms of data usage and exploitationNote the content of this deliverable will overlap with the content of deliverables D91D92 which were automatically added to WP9

Techniques for Big Data extraction, processing and pipeline discovery (öffnet in neuem Fenster)

D21 investigates the existing literature approaches for big data extraction processing and pipeline discovery anddelivers novel techniques and algorithms that enhance the existing approaches

Veröffentlichungen

Supplier Optimization at Bosch with Knowledge Graphs and Answer Set Programming (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: C.X. Chu, M.H. Gad-Elrab, T.K. Tran, M. Schiller, E. Kharlamov, D. Stepanova
Veröffentlicht in: ESWC 2023, 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1007/978-3-031-43458-7_38

Locality-Aware Workflow Orchestration for Big Data (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Corodescu, Andrei-Alin; Nikolov, Nikolay; Khan, Akif Quddus; Soylu, Ahmet; Matskin, Mihhail; Payberah, Amir H.; Roman, Dumitru
Veröffentlicht in: Ausgabe 4, 2021
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3444757.3485106

Big Data Pipelines on the Computing Continuum: Ecosystem and Use Cases Overview (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Roman, N. Nikolov, B. Elvester, A. Soylu, R. Prodan, D. Kimovski, A. Marrella, F. Leotta, D. Benvenuti, M. Matskin, G. Ledakis, A. Simonet-Boulogne, F. Perales, E. Kharlamov, A. Ulisses, A. Solberg, R. Ceccarelli
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/iscc53001.2021.9631410

Multilayer Resource-aware Partitioning for Fog Application Placement (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zahra Najafabadi Samani; Nishant Saurabh; Radu Prodan
Veröffentlicht in: Ausgabe 5, 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ICFEC51620.2021.00010

Comparison of Microservice Call Rate Predictions for Replication in the Cloud (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: N. Mehran, A. Haghighi, P. Aminharati, N. Nikolov, D. Roman, A. Soylu, R. Prodan
Veröffentlicht in: DML-ICC (UCC'23), 2023
Herausgeber: ZENODO
DOI: 10.1145/3603166.3632566

An Interactive Approach to Support Event Log Generation for Data Pipeline Discovery (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dario Benvenuti; Leonardo Falleroni; Andrea Marrella; Fernando Perales
Veröffentlicht in: IEEE 46th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), 2022, Seite(n) pp. 1172-1177, ISBN 978-1-6654-8810-5
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/compsac54236.2022.00184

Tracking Data Visual Representations for Sports Broadcasting Enrichment (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Couceiro, M.; Rito Lima, I.; Ulisses, A.; Mendes-Neves, T. and Mendes-Moreira, J.
Veröffentlicht in: In Proceedings of the 10th International Conference on Sport Sciences Research and Technology Support - icSPORTS, Ausgabe 27-28 October 2022, 2022, Seite(n) pp.125-131
Herausgeber: Proceedings of the 10th International Conference on Sport Sciences Research and Technology Support - icSPORTS
DOI: 10.5220/0011551900003321

Dataclouddsl: Textual and Visual Presentation of Big Data Pipelines (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S.Tahmasebi, A. Layegh, N. Nikolov, A. H. Payberah, K. Dinh, V. Mitrovic, D. Roman, M. Matskin
Veröffentlicht in: 2022 IEEE 46th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), Los Alamitos, CA, USA, 2022, Ausgabe 27 June - 01 July 2022, 2022, Seite(n) pp. 1165-1171, ISBN 978-1-6654-8810-5
Herausgeber: IEEE Computer Society
DOI: 10.1109/compsac54236.2022.00183

SmartRPA: A Tool to Reactively Synthesize Software Robots from User Interface Logs. (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S. Agostinelli, M. Lupia, A. Marrella, M. Mecella
Veröffentlicht in: 33rd International Conference on Advanced Information Systems Engineering (CAiSE'21), Forum Track, Ausgabe https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-79108-7_16, 2021
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-79108-7_16

Towards Graph-based Cloud Cost Modelling and Optimisation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: A. Q. Khan, N. Nikolov, M. Matskin, R. Prodan, C. Bussler, D. Roman, A. Soylu
Veröffentlicht in: 2023 IEEE 47th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/compsac57700.2023.00203

Towards A Visualisation Ontology for Reusable Visual Analytics (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhipeng, Tan. Baifan, Zhou. Zhuoxun, Zheng. Dongzhuoran, Zhou. Ognjen, Savkovic. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: Proceedings of the 11th International Joint Conference on Knowledge Graphs, 2022
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3579051.3579074

Software Architectures for AI Systems: State of Practice and Challenges (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: I. Gorton, F. Khomh, V. Lenarduzzi, C. Menghi, D. Roman
Veröffentlicht in: Software Architecture, 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-36847-9_2

Towards Environment-Dependent Model Switching for Performance and Accuracy Conscious Object Detection in Day- and Nighttime Urban Traffic Environments (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: K. Schmidt, S. Jut
Veröffentlicht in: IEEE COMPSAC 2023, 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/compsac57700.2023.00016

DataCloud: Enabling the Big Data Pipelines on the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Roman, Dumitru; Nikolov, Nikolay; Elvesæter, Brian; Soylu, Ahmet; Radu, Prodnan; Kimovski, Dragi; Marrella, Andrea; Leotta, Francesco Sapienza University of Rome, Rome, Italy ; Benvenuti, Dario; Matskin, Mihhail; Ledakis, Giannis; Simonet-Boulogne, Anthony; Perales, Fernando; Kharlamov, Evgeny Bosch Center for Artificial Intelligence, Renningen, Germany ; Ulisses, Alexandre; Solberg, Arnor; Cecca
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-75018-3

ContrastNER: Contrastive-based Prompt Tuning for Few-shot NER (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Amirhossein Layegh; Amir H. Payberah; Ahmet Soylu; Dumitru Roman; Mihhail Matskin
Veröffentlicht in: IEEE COMPSAC 2023, 2023
Herausgeber: IEEE conference proceedings
DOI: 10.1109/compsac57700.2023.00038

Discovering DataOps: A Comprehensive Review of Definitions, Use Cases, and Tools

Autoren: Kiran, Mainali; Lisa, Ehrlinger; Johannes, Himmelbauer; Mihhail, Matskin.
Veröffentlicht in: DATA ANALYTICS 2021: The 10th International Conference on Data Analytics, Ausgabe 3-7 October, 2021, 2021, Seite(n) pp. 61-69, ISBN 978-1-61208-891-4
Herausgeber: IARIA

Knowledge Graph-Based Semantic System for Visual Analytics in Automatic Manufacturing

Autoren: Zhuoxun, Zheng. Baifan, Zhou. Dongzhuoran, Zhou. Zhipeng, Tan. Ognjen, Savkovic. Hui, Yang. Yujia, Zhang. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: Proceedings of the ISWC 2022 Posters, Demos and Industry Tracks: From Novel Ideas to Industrial Practice co-located with 21st International Semantic Web Conference (ISWC 2022), 2022
Herausgeber: CEUR-WS.org

Scaling Data Science Solutions with Semantics and Machine Learning: Bosch Case (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Nikolay, Nikolov. Baifan, Zhou. Zhuoxun, Zheng. Xianghui, Luo. Ognjen, Savkovic. Dumitru, Roman. Ahmet Soylu, Evgeny Kharlamov
Veröffentlicht in: International Semantic Web Conference In-Use track, 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2308.01094

CNN-assisted Road Sign Inspection on the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Narges Mehran; Radu Prodan
Veröffentlicht in: 2nd Workshop on Distributed Machine Learning for the Intelligent Computing Continuum (DML-ICC), 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ucc56403.2022.00038

Executable Knowledge Graphs for Machine Learning: A Bosch Case of Welding Monitoring (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhuoxun, Zheng. Baifan, Zhou. Dongzhuoran, Zhou. Xianda, Zheng. Gong, Cheng. Ahmet, Soylu. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: The Semantic Web – ISWC 2022, 2022
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-19433-7_45

Discovering Declarative Process Model Behavior from Event Logs via Model Learning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Simone Agostinelli; Giacomo Bergami; Alessio Fiorenza; Fabrizio Maria Maggi; Andrea Marrella; Fabio Patrizi
Veröffentlicht in: 3rd International Conference on Process Mining (ICPM'21), 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icpm53251.2021.9576870

Towards Cloud Storage Tier Optimization with Rule-based Classification (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: A. Khan, N. Nikolov, M. Matskin, R. Prodan, C. Bussler, D. Roman, A. Soylu
Veröffentlicht in: 10th European Conference On Service-Oriented And Cloud Computing, 2023
Herausgeber: SPRINGER
DOI: 10.1007/978-3-031-46235-1_13

The Computing Fleet: Managing Microservices-based Applications on the Computing Continuum

Autoren: D. Roman, H. Song. K. Loupos, T. Krousarlis, A. Soylu, A. Skarmeta
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: IEEE

Aligning Data-Aware Declarative Process Models and Event Logs (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: G. Bergami, F. M. Maggi, A. Marrella, M. Montali
Veröffentlicht in: 19th International Conference on Business Process Management (BPM'21), 2021
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-85469-0_16

Context-Aware Trace Alignment with Automated Planning (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: G. Acitelli, M. Angelini, S. Bonomi, F. M. Maggi, A. Marrella and A. Palma.
Veröffentlicht in: 4th International Conference on Process Mining (ICPM), Ausgabe 23-28 October 2022, 2022, Seite(n) pp. 104-111, ISBN 979-8-3503-9714-7
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/icpm57379.2022.9980649

Towards Executable Knowledge Graph Translation

Autoren: Zhuoxun, Zheng. Baifan, Zhou. Dongzhuoran, Zhou. Zhipeng, Tan. Egor V, Kostylev. a. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: 21st International Semantic Web Conference (ISWC 2022), 2022
Herausgeber: ceur-ws.org

Proactive SLA-aware Application Placement in the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Z.N. Samani, N. Mehran, D. Kimovski, R. Prodan
Veröffentlicht in: 37th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ipdps54959.2023.00054

Matching-based Scheduling of Asynchronous Data Processing Workflows on the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Narges Mehran; Zahra Najafabadi Samani; Dragi Kimovski; Radu Prodan
Veröffentlicht in: 2022 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER), 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/cluster51413.2022.00021

Addressing the Scalability Bottleneck of Semantic Technologies at Bosch (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Diego, Rincon-Yanez. Mohamed H, Gad-Elrab. Daria, Stepanova. Kien Trung, Tran. Cuong Chu, Xuan. Baifan, Zhou. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: 20th International Conference, ESWC 2023, 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-43458-7_33

Preemptive online scheduling in the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: H. Platter
Veröffentlicht in: 2022 IEEE/ACM 15th International Conference on Utility and Cloud Computing (UCC), 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ucc56403.2022.00057

A Two-Sided Matching Model for Data Stream Processing in the Cloud - Fog Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Narges Mehran; Dragi Kimovski; Radu Prodan
Veröffentlicht in: 21st IEEE/ACM international Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing, 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/CCGrid51090.2021.00061

MPEC2: Multilayer and Pipeline Video Encoding on the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Samira Afzal; Zahra Najafabadi Samani; Narges Mehran; Christian Timmerer; Radu Prodan
Veröffentlicht in: 21st IEEE International Symposium on Network Computing and Applications (NCA 2022), Ausgabe 13, 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/nca57778.2022.10013519

SimLess: Simulate Serverless Workflows and Their Twins and Siblings in Federated FaaS (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S. Ristov, M. Hautz, C. Hollaus, R. Prodan
Veröffentlicht in: SoCC '22: Proceedings of the 13th Symposium on Cloud Computing, 2022
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3542929.3563478

A Reference Data Model to Specify Event Logs for Big Data Pipeline Discovery (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Benvenuti, A. Marrella, J. Rossi, N. Nikolov, D. Roman, A. Soylu, F. Perales
Veröffentlicht in: 21st International Conference on Business Process Management (BPM 2023), 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-41623-1_3

A Survey of Big Data Pipeline Orchestration Tools from the Perspective of the DataCloud Project

Autoren: M. Matskin, S. Tahmasebi, A. Layegh, A. Payberah, A. Thomas, N. Nikolov, D. Roman
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: ResearchGate

Scheduling of Distributed Applications on the Computing Continuum: A Survey (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Mehran, Narges
Veröffentlicht in: INTEL4EC (UCC'23), 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1145/3603166.3632540

Exploring the Challenge of Automated Segmentation in Robotic Process Automation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Agostinelli, Simone; Marrella, Andrea; Mecella, Massimo
Veröffentlicht in: Ausgabe 3, 2021
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-75018-3_3

TRANSQL: A Transformer-based Model for Classifying SQL Queries

Autoren: S. Tahmasebi, A. H. Payberah†, A. Soylu, D. Roman, M. Matskin
Veröffentlicht in: 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, Ausgabe 12-4 December 2022, 2022
Herausgeber: IEEE

Machine Learning Based Resource Utilization Prediction in the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Christian, Bauer
Veröffentlicht in: IEEE International Workshop on Computer Aided Modeling and Design of Communication Links and Networks, 2023
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.5281/zenodo.10203854

A Data-Centric Approach to Design Resilient-Aware Process Models in BPMN (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Simone, Agostinelli; Francesca, De Luzi; Umberto, di Canito; Jacopo, Ferraro; Andrea, Marrella; Massimo, Mecella
Veröffentlicht in: Business Process Management Forum. BPM 3933. Lecture Notes in Business Information Processing, Ausgabe Vol. 458, September 11–16, 2022, 2022, ISBN 978-3-031-16171-1
Herausgeber: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-16171-1_3

A Human-in-the-Loop Approach to Support the Segments Compliance Analysis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S. Agostinelli, G. Acitelli, M. Capece, M. Mecella
Veröffentlicht in: Robotic Process Automation Forum at 20th International Conference on Business Process Management (BPM 2022), 2022
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-16168-1_13

Executable Knowledge Graph for Transparent Machine Learning in Welding Monitoring at Bosch (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhuoxun, Zheng. Baifan, Zhou. Dongzhuoran, Zhou. Ahmet, Soylu. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM '22), 2022
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3511808.3557512

Context-aware Data Plausibility Check Using Machine Learning

Autoren: Mohaddeseh, Basiri; Johannes, Himmelbauer; Lisa, Ehrlinger; Mihhail, Matskin.
Veröffentlicht in: he Fourteenth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications (DBKDA 2022), Ausgabe 22-26 May, 2022, 2021, Seite(n) p. 73
Herausgeber: IARIA Journals

Literal-Aware Knowledge Graph Embedding for Welding Quality Monitoring: A Bosch Case (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhipeng, Tan. Baifan, Zhou. Zhuoxun, Zheng. Dongzhuoran, Zhou. Ognjen, Savkovic. Ziqi, Huang. Irlan-Grangel, Gonzalez. Ahmet, Soylu. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: International Semantic Web Conference In-Use track, 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2308.01105

An SQL-Based Declarative Process Mining Framework for Analyzing Process Data Stored in Relational Databases (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: F. Riva, D. Benvenuti, F. M. Maggi, A. Marrella, M. Montali
Veröffentlicht in: 21st International Conference on Business Process Management (BPM 2023), 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-41623-1_13

ExeKG: Executable Knowledge Graph System for User-friendly Data Analytics (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhuoxun, Zheng. Baifan, Zhou. Dongzhuoran, Zhou. Ahmet, Soylu. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management, 2022
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3511808.3557195

SIM-PIPE DryRunner: An approach for testing container-based big data pipelines and generating simulation data (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Aleena Thomas; Nikolay Nikolov; Antoine Pultier; Dumitru Roman; Brian Elvesaeter; Ahmet Soylu
Veröffentlicht in: 2022 IEEE 46th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), 2022
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/compsac54236.2022.00182

ExeKGLib: Knowledge Graphs-Empowered Machine Learning Analytics (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Antonis, Klironomos. Baifan, Zhou. Zhipeng, Tan. Zhuoxun, Zheng. Gad-Elrab, Mohamed. Heiko, Paulheim. Evgeny, Kharlamov
Veröffentlicht in: 20th International Conference, ESWC 2023, 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.48550/arxiv.2305.02966

Big Data Pipeline Scheduling and Adaptation on the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Kimovski, C. Bauer, N. Mehran and R. Prodan
Veröffentlicht in: 022 IEEE 46th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), Los Alamitos, CA, USA, 2022, Ausgabe 27 June - 01 July 2022, 2022, Seite(n) pp. 1153-1158, ISBN 978-1-6654-8810-5
Herausgeber: IEEE Computer Society
DOI: 10.1109/compsac54236.2022.00181

The Data Value Quest: A Holistic Semantic Approach at Bosch (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zhou, Baifan; Zheng, Zhuoxun; Zhou, Dongzhuoran; Cheng, Gong; Jimenez-Ruiz, Ernesto; Trung-Kien, Tran; Stepanova, Daria; Gad-Elrab, Mohamed H.; Nikolov, Nikolay; Soylu, Ahmet; Kharlamov, Evgeny
Veröffentlicht in: The Semantic Web: ESWC 2022 Satellite Events, Hersonissos, Crete, Greece,, Ausgabe May 29-June 2, 2022, 2022, ISBN 978-3-031-11609-4
Herausgeber: Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-11609-4_42

Big Data Pipeline Discovery through Process Mining: Challenges and Research Directions (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Simone Agostinelli; Dario Benvenuti; Francesca De Luzi; Andrea Marrella
Veröffentlicht in: Ausgabe 3, 2021
Herausgeber: N/A
DOI: 10.5281/zenodo.5817117

A Survey of Big Data Pipeline Orchestration Tools from thePerspective of the DataCloud Project

Autoren: M. Matskin, S. Tahmasebi, A. Layegh, A. Payberah, A. Thomas, N. Nikolov, D. Roman
Veröffentlicht in: DATA ANALYTICS 2021 : The Tenth International Conference on Data Analytics, 2021
Herausgeber: Researchgate

YOLOv4-object: an Efficient Model and Method for Object Discovery (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: M. Ning, Y. Lu, W. Hou, M. Matskin
Veröffentlicht in: 2021
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/compsac51774.2021.00016

Let the Asset Decide: Digital Twins with Knowledge Graphs (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: M. Waszak, A. N. Lam, V. Hoffmann, B. Elvesæter, M. F. Mogos and D. Roman
Veröffentlicht in: 2022 IEEE 19th International Conference on Software Architecture Companion (ICSA-C), Honolulu, HI, USA, 2022, Ausgabe 12-15 March 2022, 2022, Seite(n) pp. 35-39, ISBN 978-1-6654-9493-9
Herausgeber: IEEE Computer Society
DOI: 10.1109/icsa-c54293.2022.00014

VE-Match: Video Encoding Matching-based Model for Cloud and Edge Computing Instances (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S. Afzal, N. Mehran, S. Linder, C. Timmerer, R. Prodan
Veröffentlicht in: Proceedings of the First International Workshop on Green Multimedia Systems (GMSys '23), 2023
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3593908.3593943

Interactive Segmentation of User Interface Logs (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S. Agostinelli, F. Leotta, A. Marrella
Veröffentlicht in: 19th International Conference on Service-Oriented Computing (ICSOC'21), 2021
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-91431-8_5

Development of a Reference Model to Specify and Analyze Event Logs for Data Pipeline Discovery

Autoren: Jacopo Rossi
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: University of Rome

Context-aware Data Plausibility Check Using Machine Learning

Autoren: B. Mohaddeseh
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: KTH

A Process-Based Approach to Simulate Production Planning of Manufacturing Companies in the Computing Continuum

Autoren: Matteo Marinacci
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: University of Rome

Big Data Workflows: DSL-based Specification and Software Containers for Scalable Execution

Autoren: Y. Dessalk
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: KTH

Imagery Integration Into Mobile Crowdsourcing Systems

Autoren: J. Dautaras
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: KTH

Optimization of Speed vs. Accuracy Trade-off in State-of-the-Art Object Detectors for Traffic Light Detection

Autoren: V. LalDodani
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: KTH

Long Short-Term Memory based adaptive scheduling for big data pipelines across the computing continuum

Autoren: C. Bauer
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: University of Klagenfurt

Investigate the challenges and opportunities of MLOps

Autoren: T. Yau
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: KTH

Resource-aware time-critical application placement in the computing continuum

Autoren: Z. Najafabadi Samani
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: University of Klagenfurt

The Internet of Things and Cloud Computing

Autoren: N. Merhan
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: Linkedin

Applications of Automated Planning for Business Process Management (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: A. Marrella, T. Chakraborti
Veröffentlicht in: 19th International Conference on Business Process Management (BPM 2021), 2021
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-030-85469-0_4

Edge infrastructure traces (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Zahra Najafabadi Samani, Narges Mehran, Dragi Kimovski, Josef Hammer, & Radu Prodan
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: ZENODO - Open data
DOI: 10.5281/zenodo.7311294

Simulated XES event log of a marketing campaign system (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Benvenuti, A. Marrella, F. Perales
Veröffentlicht in: Simulated XES event log of a marketing campaign system, 2022
Herausgeber: ZENODO
DOI: 10.5281/zenodo.7387553

Mastering Robotic Process Automation with Process Mining (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Agostinelli, S., Marrella, A., Abb, L., Rehse, JR
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, vol 13420, 2022
Herausgeber: Publisher Name Springer, Cham
DOI: 10.1007/978-3-031-16103-2_6

Big Data Workflows: Locality-Aware Orchestration Using Software Containers (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: A. Corodescu, N. Nikolov, A. Q. Khan, A. Soylu, M. Matskin, A. Payberah, D. Roman
Veröffentlicht in: Sensors, 2021, ISSN 1424-8220
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s21248212

Mobility-Aware IoT Applications Placement in the Cloud Edge Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dragi Kimovski; Narges Mehran; Christopher Emanuel Kerth; Radu Prodan
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Services Computing, Ausgabe 4, 2021, ISSN 1939-1374
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/TSC.2021.3094322

Process mining meets model learning: Discovering deterministic finite state automata from event logs for business process analysis (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S. Agostinelli, F. Chiariello, F. M. Maggi, A. Marrella, F. Patrizi
Veröffentlicht in: Information Systems, 2023, ISSN 0306-4379
Herausgeber: Elsevier Science & Technology
DOI: 10.1016/j.is.2023.102180

Data-Aware Declarative Process Mining with SAT (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: F. M. Maggi, A. Marrella, F. Patrizi, V. Skydanienko
Veröffentlicht in: ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2023, ISSN 2157-6904
Herausgeber: Association for Computing Machinery (ACM)
DOI: 10.1145/3600106

Smart Data Placement Using Storage-as-a-Service Model for Big Data Pipelines (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: A. Q. Khan, N. Nikolov, M. Matskin, R. Prodan, D. Roman, B. Sahin, C. Bussler, A. Soylu
Veröffentlicht in: Sensors, 2023, ISSN 1424-8220
Herausgeber: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s23020564

Reactive synthesis of software robots in RPA from user interface logs (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: S. Agostinelli, M. Lupia, A. Marrella, M. Mecella
Veröffentlicht in: Computers in Industry, Ausgabe 142, 2022, ISSN 0166-3615
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.compind.2022.103721

A graph-based approach for representing, integrating and analysing neuroscience data: the case of the murine basal ganglia

Autoren: Maren Parnas Gulnes, Ahmet Soylu, D.Roman
Veröffentlicht in: Data Technologies and Applications, 2021, ISSN 2514-9288
Herausgeber: Emerald Publishing Limited

Cloud, Fog or Edge: Where to Compute? (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Kimovski, R. Matha, J. Hammer, N. Mehran, H. Hellwagner, R. Prodan
Veröffentlicht in: IEEE Internet Computing, 2021, ISSN 1941-0131
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/mic.2021.3050613

Decentralized Machine Learning for Intelligent Health-Care Systems on the Computing Continuum (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: D. Kimovski, S. Ristov and R. Prodan
Veröffentlicht in: Computer, Ausgabe 10, 2022, Seite(n) pp. 55-65, ISSN 1558-0814
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/mc.2022.3142151

Building Semantic Knowledge Graphs from (Semi-)Structured Data: A Review (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Vetle Ryen; Ahmet Soylu; Dumitru Roman
Veröffentlicht in: Future Internet 2022, 2022, ISSN 1999-5903
Herausgeber: Future Internet
DOI: 10.3390/fi14050129

Towards blockchain-based fog and edge computing for privacy-preserving smart cities (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Sengupta, Souvik & Simonet-Boulogne, Anthony & Solberg, Arnor & Sinaeepourfard, Amir & Roman, Dumitru & Perales, Fernando & Ledakis, Giannis & Plakas, Ioannis
Veröffentlicht in: Frontiers in Sustainable Cities, Ausgabe 4, 2022, ISSN 2624-9634
Herausgeber: Frontiers
DOI: 10.3389/frsc.2022.846987

Conceptualization and Scalable Execution of Big Data Workflows Using Domain-Specific Languages and Software Containers (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Nikolov, Nikolay; Dessalk, Yared Dejene; Khan, Akif Quddus; Soylu, Ahmet; Matskin, Mihhail; Payberah, Amir H.; Roman, Dumitru
Veröffentlicht in: Journal Internet of Things, Ausgabe 6, 2021, ISSN 2542-6605
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.iot.2021.100440

Handover Authentication Latency Reduction Using Mobile Edge Computing and Mobility Patterns (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Fatima Abdullah; Dragi Kimovski; Radu Prodan; Kashif Munir
Veröffentlicht in: Computing, Ausgabe 4, 2021, ISSN 1436-5057
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/s00607-021-00969-z

Container-based Data Pipelines on the Computing Continuum for Remote Patient Monitoring (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: N. Nikolov, A. Solberg, R. Prodan, A. Soylu, M. Matskin, D. Roman
Veröffentlicht in: IEEE Computer, 2023, ISSN 0018-9162
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/mc.2023.3285414

Big Data Pipelines on the Computing Continuum: Tapping the Dark Data (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Dumitru Roman; Radu Prodan; Nikolay Nikolov; Ahmet Soylu; Mihhail Matskin; Andrea Marrella; Dragi Kimovski; Brian Elvesaeter; Anthony Simonet-Boulogne; Giannis Ledakis; Hui Song; Francesco Leotta; Evgeny Kharlamov
Veröffentlicht in: IEEE Computer Society, 2022, ISSN 0018-9162
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers
DOI: 10.1109/mc.2022.3154148

Incremental Multilayer Resource Partitioning for Application Placement in Dynamic Fog (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Z. Najafabadi Samani, N. Mehran, D. Kimovski, S. Benedikt, N. Saurabh, R. Prodan
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2023, ISSN 1558-2183
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/tpds.2023.3262695

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