Sirvi Autor "Jakovits, Pelle, juhendaja" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 20 27

Analysis of Practices for Large Scale Configuration Validation - A Case Study
(Tartu Ülikool, 2022) Loide, Kaarel; Jakovits, Pelle, juhendaja; Demidov, Jevgeni, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
The move towards containerisation and microservices architecture by software companies has dramatically increased the complexity of configuring modern software systems. The increase in complexity also brings a rise in misconfigurations that contribute heavily to system failures. The DevOps movement amplifies this problem by insisting that developers should own the whole software development lifecycle. Developers now have to configure complex systems while usually not understanding the impact of their decisions. A way to reduce misconfigurations is to use automatic configuration validation software. This software can be easily misused and hard to keep up to date, causing frustration for the end-users and maintainers. This thesis looks into what principles should organisations follow when using automatic configuration validation on a large scale. A real case of a software company with about 400 developers is analysed. The author brings out the problems identified from the analysis and offers solutions for each. Based on the offered solutions, they lead an effort to improve the existing tooling and processes around automatic configuration validation. After the project’s conclusion, the analysis of the results shows that the efforts successfully reduced the maintenance effort and complaints made about the configuration validation tooling and processes. As a final contribution, the author proposes eight best practices that other organisations could follow to improve their usage of automatic configuration validation.
Analyzing the solar energy potential of Smart Cities
(Tartu Ülikool, 2023) Nikolaeva, Elizaveta; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Tehnoloogiast ja innovatsioonist juhitud nutikate linnade eesmärk on tõsta kodanike elukvaliteeti, seades esikohale säästva linnaarengu. Taastuvate energiaallikate, nagu päikeseenergia, omaksvõtmine on linna jätkusuutlikkuse tagamisel ülitähtis strateegia. Sel põhjusel muutub päikeseenergia tootmispotentsiaali mõistmine ja tarbimise ja tootmise tasakaalu kindlakstegemine säästva linnaarengu eesmärkide saavutamiseks ülioluliseks. Käesoleva lõputöö eesmärk on kasutada andmepõhist lähenemist, et analüüsida hinnangulist päikeseenergia tootmist Tartu linna hoonete katustelt, kinnitada ja täpsustada varasemaid hinnanguid ning uurida meetodeid energiatarbimise prognoosimiseks hoonetes. Analüüsi ja uuringute eesmärk on anda sisukaid teadmisi Tartu päikesepotentsiaalist ning hõlbustada linna energiabilansi edaspidist hindamist. Energiatootmise hindamise muudetud lähenemisviis näitas paremat täpsust, samas kui andmete puhastamise ja vahemälu kasutamise tulemusel suurenes töötlemiskiirus 5 korda. Lisaks anti väärtuslikke soovitusi piirkonnale omaste optimaalsete katuseomaduste kohta päikesepaneelide tootlikkuse suurendamiseks. Lisaks pakutakse lõputöös välja, millised mudelid võivad sobida linnahoonete energiatarbimise prognoosimiseks ning määratletakse nõuded, milliseid andmeid tuleks tulevikus koguda, et selliseid ennustusi Tartus realiseerida.
Andmekonveierite ehitamise ja paigaldamise automatiseerimine
(Tartu Ülikool, 2025) Luha, Rasmus; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Kuigi praeguseks on andmekonveierite haldamiseks loodud mitemeid populaarseid tööriistu, nõuab uute konveierite ehitamine ja paigaldamine siiski endiselt omajagu aega ja vaeva. Selle töö eesmärk on uurida erinevaid andmekonveierite haldamiseks mõeldud tööriistu ning seejärel nende kasutamist lihtsustada ja automatiseerida. Töö lõpuks valmis tööriist mis on võimeline sisendi põhjal genereerima erinevaid andmekonveiereid töö jaoks välja valitud Nifi ja Telegrafi platvormidele.
Anomaly Detection and Imputation for Tartu Traffic Sensors
(Tartu Ülikool, 2024) Praks, Joonas; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
The city of Tartu has 16 highway traffic sensors with many gaps of missing data. We analyzed the state of the sensors’ data and evaluated different anomaly detection and imputation solutions to better its quality. The best anomaly detection approach was deemed to be daily clustering with local outlier factor (LOF) used as the clustering algorithm. For imputation we utilized linear interpolation with a combination of seasonal decomposition and seasonal splitting. The chosen solutions were integrated into a service that processes CSV files of traffic data and uploads the results to Cumulocity, an IoT data aggregation platform. We processed and uploaded the historical data of 2019-04-29 to 2023-06-01 of every highway sensor. Finally, we also tested our solution on light traffic data.
Apache MiNiFi efektiivsus servandmetöötluse raamistikuna
(Tartu Ülikool, 2020) Koljal, Kaire; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
With the development of IoT and the growth of data collected by IoT devices, sending all the collected data straight to cloud is not always the best option. Unfortunately, not all IoT devices have enough resources to process all the data. The goal of this thesis is to evaluate if using Apache MiNiFi on resource constrained devices like Raspberry Pi has any benefits compared to sending all the data to cloud and if using such frameworks on edge devices is useful. The goal of the comparison is to assess the amount of Raspberry’s resources used and the amount of data processed in both scenarios. In addition, the difference in latency from edge device to Apache Spark will be compared.
Asjade Interneti API loomine targa linna andmete halduseks
(Tartu Ülikool, 2025) Laurson, Madis Jaagup; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
The objective of the thesis was to create a smart city data management platform. It includes the analysis of various databases and web frameworks possibly suitable for the project. As a final result, an application was created using FastAPI and QuestDB that enables managing devices and users, receiving events and measurements sent by the devices, and querying them. There was also a discussion about the unfulfilled requirements, whether and how they should be fulfilled. The city of Tartu is already using the application. In addition to local tests, this helped to validate that the application is working as intended. It also brought light to the problems that were not noticed during the development process.
Data acquisition and preparation toolbox for Cumulocity-based solutions
(Tartu Ülikool, 2023) Grukhal, Artem; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Linna infrastruktuuri areng kasvab nii kiiruselt kui ka mahult. Linna "targaks linnaks"muutmise kontseptsioon on vajalik, et linna taristut saaks tõhusamalt kohendada kasvava rahvastiku keskkonnas ning tuleviku suundasid paremini ennustada, vähendades linnaametnike üleliigset tööd. Siiski on palju väljakutseid, millest tuleb üle saada et rakendada targa linna kontseptsiooni ja panna see toimima sõltumata linna suurusest, rahvaarvust ja teistest parameetritest. Veelgi enam, et selliste rakenduste andmeid tõhusalt hallata, peab olema süsteem, mis aitaks andmeteadlastel arukate linnade toodetud andmetest ülevaadet teha, analüüsida ja nendega töötada. Käesolevas lõputöös püütakse välja pakkuda lahendus, mille funktsioonid on vajalikud targa linna süsteemide nutikaks toimimiseks ja kirjeldatakse kõige olulisemad nõuded süsteemi toimimiseks. See töö uurib olemasolevaid suuremahuliste andmete visualiseerimis- ja analüüsiplatvorme ning proovib hinnata nende rakendandatavust Tartu Ülikooli Delta hoone asjade interneti stsenaariumi jaoks, mis praegu kasutab andmetega töötamiseks Cumulocity asjade interneti platvormi. Eeliseid ja miinuseid hinnatakse eelnimetatud stsenaariumi kontekstis, kirjeldatakse lahenduse arhitektuuri ja tehakse järeldusi uuringust. Edasi tutvustatakse ja kirjeldatakse lahendust koos viidetega varasemalt defineeritud nõuetele ning lõpuks viiakse läbi süsteemi nõuete valideerimine eelneva stsenaariumi kontekstis.
Design and orchestration of scalable, event-driven serverless data pipelines for internet of things (IoT) applications
(2024-09-19) Poojara, Shivananda Rangappa; Jakovits, Pelle, juhendaja; Srirama, Satish Narayana, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- jatäppisteaduste valdkond
Asjade Interneti (IoT) seadmete üha suureneva kasutamisega on toimunud tohutu toorandmete kasv. Selliste andmete haldamine hõlmab aga keerulisi ülesandeid, sealhulgas andmete hankimist erinevatest seadmetest erinevates vormingutes, filtreerimine ja teisendamine, ning masinõppe rakendamine. Selliste andmevoogude voo ja elutsükli tõhus haldamine on märkimisväärne väljakutse. Selleks, et saavutada madal latentsus ja muud teenusekvaliteedi (QoS) mõõdikud, võetakse üha enam kasutusele pilvepõhise IoT andmetöötluse asemel serva ja udu arvutusmudeleid. See muudab andmeanalüüsi ülesannete dünaamilise täitmise keerukamaks erinevatel kaugustel ja heterogeenses riistvaras. Üks lähenemisviis Asjade Interneti andmetöötluse realiseerimiseks on monoliitsete konteinerrakenduste kasutamine, mis kondavad andmetoimingud ühte konteinerisse. Selliseid konteinereid saab migreerida üle IoT kihtide (serv, udu, pilv), et optimeerida teenuse kvaliteedi (QoS) mõõdikuid. Monoliitsete konteinerite kasutamine võib tõhusat andmehaldust nõudvate andmepõhiste Asjade Interneti rakenduste väljatöötamisel tekitada väljakutseid ja keerukust. Sujuva ühenduvuse tagamisel ja andmetoimingute skaleerimisel võib tekkida ka muid probleeme. Teised olemasolevad lahendused, nagu suured andmetöötlusklastrid (nt Apache Flink või Spark) ja valmistööriistad, võivad ressursipiirangute (serva- ja uduseadmed) ja asjade Interneti-rakenduste sündmustepõhise olemuse tõttu olla ebausaldusväärsed. Hüpoteesiks on, et seda saab lihtsustada serverivabade arvutuste ja andmekonveierite kasutusele võtuga. Serverivabade arvutuste kasutamisel saab andmeanalüütilisi ülesandeid luua individuaalselt skaleeritavate virtuaalsete funktsioonidena ja neid sündmustepõhiselt täita. Andmekonveierid võimaldavad koondada üksikud andmetöötlusülesanded suureks hajutatud andmevooks. Mõlema mudeli kombineerimisel saab luua serverivabad andmekonveierid (SDP), kus serverivabu funktsioone kasutatakse konveieriülesannetena ja neid saab sujuvalt välja kutsuda, kui andmed konveieri kaudu liiguvad. Servervabu funktsioone saab lihtsasti käivitada pilve-, serva- või udukeskkondades ning andmeedastuseks, marsruutimiseks ja funktsioonide kutsumiseks kasutatakse andmekonveieri tehnoloogiaid. Selle lõputöö eesmärk on adresseerida andmetöötluse kriitilisi aspekte asjade Interneti (IoT) keskkondades, keskendudes üleminekule konteineritelt serverivabale arhitektuuridele. Esmalt analüüsitakse kitsaskohti traditsioonilistes monoliitsetes konteineripõhistes IoT andmetöötluse lähenemisviisides. Seejärel uuritakse serverivaba andmetöötluse rakendamist asjade Interneti keskkondades kui potentsiaalset lahendust monoliitsete arhitektuuridega seotud väljakutsete ületamiseks. Lõpuks analüüsitakse serverivabade andmetöötlusraamistike skaleeritavust asjade Interneti stohhastiliste töökoormuste haldamisel. Sellel väitekirjal on kolm panust. Esimene on uudne simulaator ja raamistik konteinerite orkestreerimiseks IoT keskkondades koos gradiendipõhise tagasilevitamise lähenemisviisiga (GOBI ja GOBI*) ajastamiseks, mis on effektiivsem olemasolevatest planeerijatest. Teine panus hõlmab kolme disaini lähenemist serverivabade andmekonveierite (SDP) loomiseks ja nende sobivuse analüüsi erinevate asjade Interneti rakenduste jaoks. Standardsetel andmevootööriistadel (DFT) põhinevad SDP-d ei sobi arvutusmahukate ülesannete jaoks, nagu videotöötlus, kuid need on tõhusad laia ribalaiust vajavate rakenduste jaoks. Objektisalvestusteenusel (OSS) põhinevad SDP-d sobivad paremini arvutusmahukate toimingute jaoks ja MQTT-põhised SDP-d sobivad latentsustundlike toimingute jaoks, kuid mitte arvutus- ja ribalaiustundlike ülesannete jaoks, kuna protsessori ja mälu kasutus on suurem. Kolmas panus on reaktiivsete automaatse skaleerimise mehhanismide sobivuse analüüs SDP jaoks nelja erineva töökoormuse mustri korral. Arvutusmahukate ülesannete puhul töötab ressursipõhine skaleerimise lähenemisviis tõhusalt hüppelise, püsiva, järsu ja kõikuvate töökoormuste korral. Lühikese täitmisajaga ülesannete jaoks sobib töökoormusepõhine skaleerimine kõigi nelja töökoormuse korral. See lõputöö käsitleb IoT andmete töötlemise keerukust ja väljakutseid üleminekul monoliitsetelt konteineriarhitektuuridelt serverivabadele pilvearvutusmudelitele asjade Interneti andmete töötlemisel. Töö väljundid aidatvad asjade Interneti arendajatel valida kõige sobivaamad andmetöötlusmehhanismid, võttes arvesse selliseid tegureid nagu vabad arvutusressursid, ribalaius, energiatarbimine ja latentsus, täites samal ajal tundlikke QoS nõudeid.
DevOps ja selle rakendatavuse uuring Põhja-Eesti Regionaalhaiglas
(Tartu Ülikool, 2021) Ojasalu, Siim-Morten; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
DevOps on veel päris uus võrreldes teiste tarkvaraarendusmeetoditega. Selle loomisel püüti vältida varasemate metoodikate vigu ning sellepärast on DevOps arenenud üheks populaarseimaks ja tõhusaimaks metoodikaks. Seda kasutavad mitmed suured tehnoloogiaettevõtted üle kogu maailma. Töö eesmärgiks on uurida DevOps’i teooreetilist poolt – kirjeldada selle olemust ja kasutust ettevõttes ning seejärel luua võimalik lahendus vastava metoodika integreerimiseks Põhja-Eesti Regionaalhaigla IT-teenistusse. Selleks koostab autor IT-teenistuse praeguse olukorra kohta analüüsi, toob välja hetkel esinevad probleemid ja annab hinnangu, kuidas võiks DevOps tulla kasuks sealses keskkonnas. Lõpetuseks koostab autor plaani, mille abil on samm-sammult võimalik DevOps’i IT-teenistusse integreerida ja arendusmetoodikat muuta.
Fault-Tolerant Distributed Database for Public Key Infrastructure
(Tartu Ülikool, 2024) Pham, Thi Song Huong; Jakovits, Pelle, juhendaja; Siekkinen, Matti, juhendaja; Coscia, Bruno Duarte, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
See väitekiri esitab praktilise uuringu, mis keskendub teenindustaseme kättesaadavuse (SLA) parandamisele ja hajutatud SQL andmebaasiklasterite hoolduskulude vähendamisele, migreerides traditsiooniliselt käsitsi hallatavast virtuaalmasina (VM) arhitektuurist Kubernetesel põhinevale. Varasemalt kasutusel oleva arhitektuuri peamine probleem on kererukate käsitsi tehtavate taastamisprotsesside vajadus, mis viib suurte seisakuaegadeni. Uuritakse kolme algsele arhitektuurile omast rikete tüüpi: 1. peamise sõlme rike; 2. koopia sõlme rike; 3. lõhestunud aju (split-brain) olekut. Töös välja pakutud arhitektuur kasutab Kubernetest, et automatiseerida klastri taastumist peamise või replikaat sõlme riketest, oluliselt vähendades seisakuaega võrreldes käsitsi tehtavate protsessidega. Lisaks kõrvaldab Kubernetese arhitektuur täielikult lõhestunud aju oleku tekkimise võimaluse.
Knowledge Graphs for Cataloging and Making Sense of Smart City Data
(Tartu Ülikool, 2024) Kadalipp, Kaspar; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Kaasaegsetes hoonetes ja linnades on rohkelt seadmeid, mille andurid saadavad pidevalt välja andmeid. Need andmed jäädvustatakse sageli anduri spetiifilises tehnilises vormingus, mida on inimesel keeruline mõista. Käesolev lõputöö proovib leida viisi süsteemselt organiseerida andurite poolt välja saadetud keerukaid andmeid, kasutades juhtumiuuringuna Tartu linna Cumulocity IoT platvormi andmestikku. Olemasolevatest andmetest ülevaate saamiseks ja nende edasise analüüsimisega seotud probleemide tuvastamiseks visualiseeriti andmestik lihtsustatud teadmusgraafi kujul ning koostati hierarhiline teemamudel, mis suudab andmekogumist tuvastada anduritele vastavaid nutistu valdkondi.
Kubernetes Custom Resources and Controllers for Managing Game Servers
(Tartu Ülikool, 2025) Palts, Thomas; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Modern multiplayer servers in Kubernetes face many challenges, including preventing deletion until the state is saved. This thesis presents the design and implementation of a custom Kubernetes operator for managing multiplayer game server lifecycles. The thesis introduces four custom resources—Server, Fleet, GameType, and GameAutoscaler to enable declarative control over server scaling and termination. A core focus is ensuring predictable and graceful shutdowns, with deep integration between Kubernetes resource management and in-game server logic, achieved through a sidecar component and RESTful interfaces. The system supports advanced orchestration features, including rolling updates, dynamic scaling via external signals, and finalizer-based deletion protection. Validation confirmed that the operator fulfills all design goals, showing reliability, responsiveness, and no significant performance overhead.
Lahendus avaandmete jagamiseks Cumulocity IoT platvormilt
(Tartu Ülikool, 2023) Kahu, Märten; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Cumulocity on IoT seadmete ning nende tekitatud mõõtetulemuste hoidmiseks mõeldud platvorm. TÜ Delta keskus hoiab platvormil oma majaautomaatika andurite poolt tekitatud andmeid. Hetkel ei ole mugav neid andmeid kõigile soovijatele avalikustada, kuna Cumulocity platvormile ligipääsemiseks on vaja eraldi kasutajat ning platvormi haldusrakendus ei ole mõeldud oma kasutajamugavuse poolest tavakasutajatele. Töö eesmärk on luua lahendus, mille abil on võimalik andurite mõõtetulemusi soovitud ajaperioodist alla laadida ning neid avalikustada nii lahenduse siseselt kui ka välisesse andmeportaali. Töö teoreetilises osas kirjeldatakse Cumulocity platvormi, selle rakendusliidest TÜ Delta keskuse Cumulocity andmemudelit. Samuti kirjeldatakse lahenduse arhitektuuri, tehnoloogilisi valikuid ning valmivat lahendust ennast.
Mapping Solar Potential of Tartu
(Tartu Ülikool, 2022) Romashchenko, Bohdan; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
As the photovoltaic (PV) systems become more and more popular and developed there also grows the need for tools that would help to estimate the usability and impact of such systems on a larger scale. The use case addressed in this work is estimation of solar energy production on the city scale. This information could help city governments to easier find ways to increase solar energy production and, hence, improve energy efficiency of their city. Such information could be obtained by analyzing the rooftops of the building in the city and, luckily, datasets with detailed city geometry for Estonian cities are publicly available. With regards to photovoltaic systems, the datasets mentioned above can be used as a starting point to analyze the roofs, extracting the attributes such as area, tilt and location for further processing. In this work the author aimed to create a solution that would allow to estimate the amount of solar power produced by Tartu or any other Estonian city present in the dataset given by Estonian Land Board. As a result, author has created a prototype consisting of a processing pipeline that does the analysis of geometry and estimation of solar power, as well as a web app to visualize the results. Considering previous work, there have been similar studies which are either not publicly available, not suitable or outdated. The solution described in this work uses the latest technology and no paid external services. Additionally, it’s designed to work with Estonian data out of the box which was not possible to use with some of the existing tools. Hopefully the developed tool will be further improved and used by local governments to improve the energy efficiency in various cities of Estonia.
ML-TOSCA: ML pipeline modelling and orchestration using TOSCA
(Tartu Ülikool, 2023) Valdas, Artjom; Dehury, Chinmaya Kumar, juhendaja; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
In today’s world, machine learning is increasingly involved in different areas. Moreover, automating machine learning workflows through AutoML enables organizations to develop and deploy machine learning solutions at scale rapidly. Additionally, leveraging the power of cloud computing can provide even greater scalability and flexibility, allowing us to efficiently process large datasets and cost-effectively train and implement complex machine learning models. Undoubtedly, these technologies will play an essential role in shaping the future across various industries. Despite many advantages, there is a lack of widespread combined implementations of AutoML and cloud-based solutions. This thesis describes a new AutoML integration approach to the TOSCA standard. TOSCA is an open-source specification used to describe the topology of cloud applications and services. Incorporating AutoML techniques into TOSCA enables users to automatically generate optimized machine learning models with the help of cloud applications, which can improve the speed and efficiency of model creation. The proposed approach is implemented in the RADON ecosystem, allowing node and relationship types to be created. The final solution allows users to create and join blocks to define a complete machine learning pipeline structure.
Monoliitse ärirakenduse kaasajastamine pilveteenuse abil metsaregistri näitel
(Tartu Ülikool, 2024) Pallase, Alo Martin; Konno, Margit, juhendaja; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Microservices architecture offers flexible and scalable solutions to overcome the limitations of traditional monolithic systems. The transition from monolithic architecture to microservices is a growing trend in the IT sector, allowing companies to increase the flexibility and maintainability of their systems. Microservices enable hosting applications in cloud environments, facilitating faster updates and maintenance. This work addresses the process of transitioning to microservices, highlighting major challenges such as maintaining data consistency and communication between system components. Solutions and recommendations for overcoming these challenges are also presented. In conclusion, this bachelor's thesis demonstrates how the transition to a microservices architecture supports sustainable IT development.
Monoliitse ärirakenduse kaasajastamine pilveteenuse abil metsaregistri näitel
(Tartu Ülikool, 2025) Pallase, Alo Martin; Konno, Margit, juhendaja; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Microservices architecture offers flexible and scalable solutions to overcome the limitations of traditional monolithic systems. The transition from monolithic architecture to microservices is a growing trend in the IT sector, allowing companies to increase the flexibility and maintainability of their systems. Microservices enable hosting applications in cloud environments, facilitating faster updates and maintenance. This work addresses the process of transitioning to microservices, highlighting major challenges such as maintaining data consistency and communication between system components. Solutions and recommendations for overcoming these challenges are also presented. In conclusion, this bachelor's thesis demonstrates how the transition to a microservices architecture supports sustainable IT development.
Parallel and Cloud-Native Secure Multi-Party Computation
(Tartu Ülikool, 2022) Tali, Kert; Talviste, Riivo, juhendaja; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Secure multi-party computation (MPC) enables analysis based on sensitive data from multiple data owners, applying distributed cryptographic protocols to ensure privacy. Such protocols introduce distinct communication requirements, causing the computation to run significantly longer than its counterpart, conventional computing. General MPC frameworks are available that make it simple to develop such privacy-preserving applications, but running said applications assumes multiple non-colluding computing parties that host the protocol runtimes, having rigorously set up the required infrastructure. Utilising cloud resources for this occasion is a good alternative to on-premises deployments. First, it allows for a larger degree of automation in the infrastructure set-up. Secondly, cloud datacenters enjoy superior network characteristics, detrimental for MPC performance, and offer elastic compute resources at competitive price models. This thesis presents a cloud-native deployment of the SHAREMIND MPC framework on Kubernetes. It further proposes methods for parallel programming, with which MPC applications could be scaled over clusters. Familiar programming models, MapReduce and bulk-synchronous parallel, are adapted to MPC, and benchmarked in commodity clouds, showing near-linear speedup.
Rakenduse loomine e-kirjade sisust sündmuste otsimiseks ning organiseerimiseks
(Tartu Ülikool, 2025) Kõivopuu, Madis; Jakovits, Pelle, juhendaja; Dehury, Chinmaya Kumar, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Every University of Tartu student has a ut.ee e-mail account where information related to studies gets sent. This also includes events that are related to the University of Tartu. Depending on the person, one can get a large amount of e-mails containing events which can make it cumbersome to manually mark all of them in the calendar. The aim of this thesis was to create a new open-source application that reads through the user’s e-mails and automatically adds found events to a calendar of the user’s choice. To achieve that goal, multiple previously developed solutions were examined to find the problems with those solutions and fix them in this thesis. After that an analysis of different technologies was done to figure out what to use in the development of the new app. For parsing events from e-mails, a language model called Llama-3.2-3B-Instruct was used which was additionally trained on 90 e-mails to improve its event parsing accuracy. As a result of the development, a web app based on the microservices architecture was created which allowed users to log in with their Microsoft account, use the web app to manually or automatically find events and export them into a calendar. Although the app worked for finding events and it did fix some of the issues the previous solutions had, the large language model made a lot of mistakes such as producing an incorrect date for an event or giving an event an incorrect address. In spite of that, the created application’s microservices architecture is a good base for futuure development since new functionalities can be added as new microservices, without having to modify the existing architecture a lot.
Raspberry Pi ja pilvserverite jõudlust ning kasutuskogemust võrdlev uuring
(Tartu Ülikool, 2025) Suitsik, Samanta; Jakovits, Pelle, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
In this thesis, a low-priced physical infrastructure Raspberry Pi is compared to an inexpensive cloud-based virtual machine. The aim of this work is to find out which of these is the best for hosting an application that deals with large files and has a small number of users. To achieve this, both of the infrastructures' setup time, difficulty, cost, and performance were evaluated and then compared. The results of this comparison show that both Raspberry Pi and the cloud-based solution had a similar performance. The virtual machine had a faster setup time, however, the Raspberry Pi had a significantly lower cost and was easier to set up. It is better to use Raspberry Pi for hosting an application that has a small user base and works with files.