1

รายงานผล

การเขารวมประชมวชาการระดบนานาชาต ISPDC 2018

The 17th IEEE International Symposium on Parallel And Distributed Computing

25-28 June 2018, Geneva, Switzerland และศกษาดงานดานหลกสตร ของ Hdm. Stuttgart Stuttgart, Germany

ระหวางวนท 19 – 29 มถนายน 2561

โดย

รองศาสตราจารยณฐพร เหนเจรญเลศ

สาขาวชาวทยาศาสตรและเทคโนโลย

โครงการนไดรบการสนบสนนจากกองทน มสธ. 12 ป

ประจ าปงบประมาณ 2561

2

1.ชอโครงการ การเขารวมประชมวชาการระดบนานาชาต ISPDC 2018 The 17th IEEE International Symposium On Parallel And Distributed Computing 25-28 June 2018, Geneva, Switzerland และศกษาดงานดานหลกสตร ของ Hdm. Stuttgart Stuttgart, Germany 2. ประเภทโครงการ โครงการพฒนาบคลากรใหไดรบความรและทกษะทางวชาการ ผขอรบทน/ผรบผดชอบโครงการ รองศาสตราจารย ณฐพร เหนเจรญเลศ ระยะเวลาด าเนนการ 19 – 29 มถนายน 2561 3. วตถประสงคของโครงการ 1. เพอศกษาแนวทางการท าวจยดานคอมพวเตอรและเทคโนโลยสารสนเทศททนสมยจากนกวจยในเวทงานวจยระดบ

นานาชาตไปประยกตในการท าวจย แนะน าการท าวจยแกคณาจารย และนกศกษาของสาขาวชา 2. เพอศกษาและแลกเปลยนเรยนรทงขอคนพบและประสบการณจากงานวจยดานคอมพวเตอรและเทคโนโลย

สารสนเทศกบคณาจารย นกวจย นกวชาการ และบคคลทวไปในระดบนานาชาต 3. เพอศกษาแนวทางการปรบปรงหลกสตรในระดบปรญญาโท/เอกดานเทคโนโลยสารสนเทศของสาขาวชาจาก

มหาวทยาลย Hdm Stuttgart ของประเทศเยอรมนน เกยวกบ Data Science, Business Intelligent และ Big Data

4.เนอหาสาระทไดจากการด าเนนโครงการ

ดฉนไดรบทนมสธ. 12 ป ในการศกษาแนวทางการปรบปรงหลกสตรในระดบปรญญาโท/เอกดานเทคโนโลยสารสนเทศของสาขาวชาจากมหาวทยาลย Hdm Stuttgart ของประเทศเยอรมนน เกยวกบ Data Science, Business Intelligent และ Big Data และไดศกษาแนวทางการท าวจยดานคอมพวเตอรและเทคโนโลยสารสนเทศททนสมยจากการน าเสนอของนกวจยในประชมวชาการระดบนานาชาต ISPDC 2018 จดเปนครงท 17 โดย IEEE International Symposium มหวเรองงานวจยทางดาน Parallel And Distributed Computing งานสมมนานจดทกรง Geneva ประเทศสวสเซอรแลนด อกทงไดแลกเปลยนเรยนรทงขอคนพบและประสบการณจากงานวจยดานคอมพวเตอรและเทคโนโลยสารสนเทศกบคณาจารย นกวจย นกวชาการ และบคคลทวไปในระดบนานาชาต รายละเอยดดงน

4.1 ไดเขาศกษาดงานดานหลกสตรของมหาวทยาลย Hochschule (Hdm) ของเมอง Stuttgart ซงสอนในระดบ bachelor’s degree และ master’s degree รบนกศกษาทงในประเทศเยอรมนนและตางประเทศ มหลกสตรตางๆ ดงน Audiovisual Media Cross Media Public Relations Media Management Library and Information Management Information Design Online Media Management Mobile Media

3

Information Systems and Digital Media Data Science and Business Analytics (Master) International Business (Master) Master of Media Research (Master) Advertising and Marketing Communication Audiovisual Media (Master) Media Management (Master) Business Information Systems (Master) โดยไดศกษาดงานทางดาน Data Science and Business Analytics (Master) ซง Prof. Dr. Peter Lehmann เปนผพฒนาและดแลหลกสตร หลกสตร Data Science and Business Analytics (Master) ตลอดหลกสตรใชระยะเวลาเรยน 5 ภาค

การศกษาทงหมด 72 เครดต ซงขณะนเปนหลกสตรปรบปรงใหมเพอใหตรงกบความตองการทางดาน business analytic หลกสตรไดพฒนาและอยในระหวางด าเนนการในป 2018 น โดยคาดวาจะมนกศกษาจบหลกสตรในป 2019

รายละเอยดของหลกสตรใหศกษาทางดาน application-oriented ในชวง 4 ภาคการศกษาแรก ในภาคการศกษาท 5 ใหท าวทยานพนธทเกยวของกบ Business Analytics ซงหลกสตรอยภายใตศาสตรดาน Data Science แบงการศกษา ออกเปน 12 โมดล รายละเอยดของหลกสตร ดงน

4

โดย Prof. Dr. Peter Lehmann ไดใหความหมายวา In data science and business analytics is about the discovery of previously unknown relationships in the huge, corporate internal and external databases to derive new knowledge for. For example, to gain new business models, potential customers or new products. โดยกลมเปาหมายของหลกสตรคอ business analysts ซงเปนศาสตรหนงของ data science ผทจบการศกษาของหลกสตรนถอวาเปน a Citizen Data Scientist โดยเนอหาหลกสตรชวยใหเกดการพฒนาไปทละขน และใหมทกษะส าหรบการท า Business Analytics และ Big Bata สามารถน าไปประยกต พฒนาตอไปได ตว tools ทใชในการเรยนการสอน ไดแก SAP HANA, SAP BW, Microsoft Azure and SQL Server BI ซงหลกสตรไดพฒนาเนอหาโดยมกรรมการทปรกษาจาก Roche Diagnostics - Basel / Mannheim, Daimler AG - Stuttgart, Robert Bosch - Stuttgart, Otto Group - Hamburg. ตวอยางงานสมมนาทหลกสตรจดมาแลว

Big Data and Data Science Day 2017 o Tuesday, July 25, 2017, 09:30 am - 4:30 pm

Learning and Teaching Business Analytics 2017 o Tuesday, Nov. 28th 2017, 10:00 - 16:00

และไดเขา course สอน Big Data Architectures ทสอนโดย Prof. Dr. Hendrik Meth รายละเอยดดงในภาคผนวก 4.2 ไดเขารวมประชมวชาการระดบนานาชาต ISPDC 2018 The 17th IEEE International Symposium On Parallel And Distributed Computing รายละเอยดดงน ในงานประชมวชาการนรบหวของานวจยจากนานาประเทศเพอมาน าเสนอเผยแพรทางวชาการโดยรบบทคดยอและเนอหาจากงานวจยทงหมด 8 ดาน แตละดานมขอบเขตเนอหาดงน

1) System Architectures for Parallel and Distributed Computing

Multi-Cores, Virtualization

Clusters and Grid Computing

Methods and Tools for Parallel and Distributed Programming

Embedded, Mobile and Networking Environments

System Architecture and System Software for In-Memory Computing

Innovative System Architecture for Big Data Processing

System Architecture for Graph Computing/Processing

Interconnect Architecture for HPC and Data Centers 2) High Performance Computing and Large Scale Applications

Tools and Environments for Parallel Program Design/Analysis

Scalable Algorithms and Applications

5

Urban Networks and Applications, Vehicular Networks

Parallel, Distributed and Mobile big-Data Management 3) Parallel Computing and Algorithms

Parallel Programming Paradigms and APIs

GPU Programming

Bio-inspired Parallel Algorithms

Big Data and Graph Analytics

Algorithms, Models and Formal Verification 4) Cloud Computing

Cloud Resource Provisioning and Allocation

Pricing of Cloud Resources

Cloud Performance, and Capacity Management

Green Cloud Computing

Mobile Clouds

Security and Privacy in Clouds

Cloud Computing Techniques for Big Data

Storage Architectures for Clouds and Big Data Processing 5) Edge Computing

Fog computing and networking architectures

Edge-Cloud interactions and enabling protocols

System and service management

Edge resource management

Distributed data centers, edge data analytics, edge caching

Security and privacy 6) Distributed and Embedded Computing

Collaborative Computing, P2P Computing

Mobile and Ubiquitous Computing

Web Services and Internet Computing

Distributed Software Components, Multi-agent Systems

Parallel Embedded Systems Programming

Highly Embedded Parallel Systems Support for Programming

6

FPGA and SoC Solutions 7) Performance Modeling, Management and Optimization

Scheduling and Load Balancing

Performance Modeling, Analysis and Evaluation

Optimization, Security and Dependability 8) Interactivity

Real-time Distributed and Parallel Systems

Visualization of Massively Parallel Data

IoT, Social Networks ในงานประชมนไดเชญนกวชาการทางดาน information science จ านวน 7 คนเปน speaker ในหวขอดงน

Efficient Computing in the Post-Moore Era by Per Stenstrom (Chalmers University of Technology)

Research infrastructures and medical image analysis by Henning Muller (University of Applied Sciences and Arts, Western Switzerland)

Keeping with the flood of scientific data by Franck Cappello (Argonne National Laboratory)

HPC Frontiers in Cognitive Computing by Costas Bekas (IBM Research-Zurich)

Machine Learning for 5G and Future Networks by Bilel Jamoussi (International Telecommunication Uninon :ITU)

Digitization and Data Analytics: Architectures, Methods, and Consequences by Wolfgang E. Nagel (TU Dresden)

Supporting Open Science in a swiss academic sector by Sergio Maffiolletti (University of Zurich)

เนอหาของ Efficient Computing in the Post-Moore Era โดย Per Stenstrom ตามทกฎของ Moore ทกลาวไววาความเรวของการประมวลผลจะยงรวดเรวและพฒนาขนตามเทคโนโลยของ compute-chip ซงในยคนจดวาไดพฒนามาจนถงทสดแลว จงจ าเปนทจะตองมนวตกรรมทจะชวยใหการใช compute-chip มประสทธภาพสงขน และในขณะเดยวกนยงคงรกษาผลลพธทไดจากซอฟตแวรประยกตตางๆ ทหลากหลายไวได ซงเปนวตถประสงคของการจดสมมนาครงน เพอสราง paradigm in which compute resource are used efficiently through collaborative measures across the compute stack ซงในงานวจยของ Per Stenstrom (Chalmers University of Technolgy, Sweden) ทมาน าเสนอในครงนมวตถประสงคเพอสรางโมเดลในการวด parallel programming ทท างานพรอมๆ กนในระบบ ทงตว run-time และ สถาปตยกรรมของ multiprocessor เพอจดการให cache hierarchies สามารถท างานไดอยางมประสทธภาพ อกวตถประสงคคอ เพอควบคมความเหมาะสมไดจากสวนกลางของระบบ โดยผใชสามารถวดไดจากคณภาพของงานจากงานดาน computer graphic กบระบบประยกตตางๆ

7

รวมทงการใชประโยชนจากแหลง resource ตางๆ ของระบบถกปรบปรงใหดขน ซงวดไดจาก model programming ทเกดขนผานการ compiler จากสถาปตยกรรมของ GPU ทอยบน chip ของหนวยความจ าทมประสทธภาพดขน อนนเปนตวอยางโอกาสในการพฒนาของกลมวจยทเปนของ Per Stenstrom เนอหาของ Research infrastructures and medical image analysis โดย Henning Muller กลาววา ในสถาบนทางดาน Medical มขอมลและภาพปรมาณมหาศาล การวเคราะหเกยวกบภาพมนยส าคญกบขอมลการรกษาโดยเฉพาะการวนจฉยโรคแบบเรดโอนคส ตองวเคราะหจากภาพจ านวนมหาศาล งานวจยดานการวเคราะหภาพจงตองใชอลกอรธมทมความซบซอน จะตองเขาถงตวขอมลทมปรมาณมหาศาลไดงาย ในงานวจยน เรยกวา Evaluation-as-a-Service มเปาหมายทจะพฒนาอลกอลธมทมงไปยงขอมลประเภทนซงเปนการเชอมโยงระหวางขอมลพนฐานทมอยและภาพ 3 มตเพอชวยในการตดสนใจในการรกษาพยาบาล หลกในการวจยดงภาพ

8

เนอหาของ Machine Learning for 5G and Future Networks โดย Bilel Jamoussi กลาววา AI and Machine learning เปนสงทเปนไปไดในปจจบน ซงตองขอบคณความสามารถทมกลม dataset ขนาดใหญและความสามารถประมวลผลขอมลขนาดใหญนได ซงสงผลใหตองมการพฒนามาตรฐานของ ITU ทตองครอบคลมถง AI และการบรหารจดการสงทจะสนบสนน IOT, Smart Cities, Machine Learning ส าหรบ 5G และ network architecture ดงภาพ

9

10

11

เนอหาของ A Hybrid CPU/GPU Implementation of Computationally Intensive Particle Simulations Using OpenCL โดย Michael Hofmann, Robert Kiesel, Drik Leichsenring, Gudula Runger กลาววา การ Simulations computational เปนวธการทนยมใชในทางวทยาศาสตรไมวาจะเปนชววทยา เคม ดาราศาตร เพอทดสอบกฎตางๆ ซงในงานวจยนจะศกษาประสทธภาพในการค านวณของ cutoff radius ดวยวธการ parallel implementation บน hybrid CPU/GPU โดยใช methods จาก ScaFaCoS library และใชอลกอลธมของ OpenCL ผลลพธแสดงวามความแตกตางในการแกปญหาจากทง 2 วธน เนอหา Tutorial : Docker ท าความรจก Docker และการใชงานบน CentOS 7 Docker คอ engine ตวหนงทมการท างานในลกษณะจ าลองสภาพแวดลอมขนมาบนเครอง server เพอใชในการ run service ทตองการ มการท างานคลายคลงกบ Virtual Machine เชน VMWare, VirtualBox, XEN, KVM แตขอแตกตางทชดเจนคอ Virtual Machine เปนการจ าลองทง OS เพอใชงานและหากตองการใชงาน service ใดๆ จงท าการตดตงเพมเตมบน OS นนๆ แตส าหรบ docker แลวจะใช container ในการจ าลองสภาพแวดลอมขนมา เพอใชงานส าหรบ 1 service ทตองการใชงานเทานน โดยไมตองมสวนของ OS เขาไปเกยวของเหมอน Virtual Machines อนๆ ตวอยางดงรป

12

Docker นน เปนทรจกกนอยางแพรหลายในขณะน เนองจากสามารถใชงานไดอยางสะดวกและตอบสนองความตองการของ ผพฒนาโปรแกรม (Developer) หรอ ผดแลระบบ (System admin) Docker image เปนเหมอนตวตนแบบของ container ประกอบดวย application ตางๆ ทมการตดตงไวเพอใชงานส าหรบ service นนๆ รวมทงมการ config คาตางๆ ไวเรยบรอย น ามาสรางเปน docker image บน registry เพอน าใชงาน ทงนผใชงานสามารถยงสราง docker image ส าหรบใชงานเองไดอกดวย Docker container สามารถมองไดเสมอนกลอง ซงน า docker image มาตดตง เพอใหสามารถใชงาน service ทตองการจาก image นนๆ ได โดยใน container แตละตวจะมการใชงาน RAM, CPU, ไฟล config ตางๆ เปนของแตละ container เอง และยงสามารถสง start, stop ไดท container

Docker engine สามารถใชงานไดบนหลาย platform ทงบน Linux, Mac และ Windows Docker มขนาดเลก สามารถใชงาน และตดตงไดอยางรวดเรว และสะดวกในการ start / stop หรอแมแตการ

ยายไปใชงานส าหรบเครอง server อนทมการ run docker engine กสามารถท าไดโดยไมซบซอน ผใชงาน docker ไมจ าเปนตองตดตง OS อกครงเพอตดตง container รวมทงไมจ าเปนตอง config เพมเตม

ในสวนทไมจ าเปนอกดวย Docker มความตองการในการใช CPU, RAM และพนทนอยกวา Virtual Machine ทงนในทรพยากรทม

เทากน docker สามารถใชงาน container ไดมากกวา Virtual Machine เนองจากผใชงาน สามารถสราง docker image ไดเอง จาก dockerfile ดงนนการใชงาน docker ยงชวยลด

ปญหาสภาพแวดลอมทตางกน ทมกพบเมอบาง application สามารถท างานไดบน development server แตไมสามารถใชงานบน production server ได

Docker ยงม docker registry ซงผใชงานสามารถเลอก pull image ตางๆ ทมการสรางไวใหแลวมาใชงาน โดยม Docker Hub เปน registry หลกในการเรยกใช image

13

การตดตง docker บน centOS 7 สามารถตรวจสอบ การตงคาเบองตนของ centos 7 ไดจาก https://www.hostpacific.com/basic-centos7-configuration/ เรมตนการตดตงดวยการ update package ตาง และตดตง docker

1 2

yum -y update yum -y install yum-utils docker-engine

หลงจากตดตงเรยบรอย กท าการ start docker daemon

1 2

systemctl start docker systemctl enable docker

ตรวจสอบสถานการณท างานวามการ active เรยบรอย

1 systemctl status docker

เรมตนการใชงาน Docker รปแบบค าสงการใชงาน จะคลายกบค าสง Linux ทวๆไป เชน

1 2 3 4 5 6

การตรวจสอบ version # docker -v Docker version 1.13.0, build 49bf474 การตรวจสอบ option ตางๆ ของค าสง # docker --help

รปแบบค าสงเพมเตม เชน

1 2

# docker [option] [command] [arguments] # docker docker-subcommand –help

COMAND เบองตน port List port mappings or a specific mapping for the container images แสดงรายละเอยดของ image ทมบนเครอง server ps แสดงรายละเอยดของ container ทมการ start การท างาน pull ดง image จาก registry มาใชงาน port ก าหนด port การเชอมตอ ระหวาง container และเครอง server

14

search ตรวจสอบหา image ทตองการใชงานจาก docker hub start สงให container เรมท างาน stop สงให container หยดท างาน run ใชในการสราง container ใหม กรณทยง ไมม docker image นนๆ บนเครอง server ค าสงนจะ pull image ลงมายงเครองโดยอตโนมต rm ลบ container ทไมตองการใชงาน rmi ลบ image ทไมตองการใชงาน เมอตดตงเรยบรอยแลว สามารถตรวจสอบเพมเตมวา สามารถตดตง docker ไดอยางถกตอง ดวยการทดสอบ เรยกใชงาน hello-world image.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

# docker run hello-world Unable to find image 'hello-world:latest' locally latest: Pulling from library/hello-world 78445dd45222: Pull complete Digest: sha256:c5515758d4c5e1e838e9cd307f6c6a0d620b5e07e6f927b07d05f6d12a1ac8d7 Status: Downloaded newer image for hello-world:latest Hello from Docker! This message shows that your installation appears to be working correctly.

การตดตง container เพอใชงาน ส าหรบในสวนตอไป จะเปนการตดตง container เพอน ามาใชงานส าหรบ service นนๆ ตวอยางท 1 การตดตง Nginx สราง directory และ ไฟล ส าหรบเกบขอมล web และสรางไฟล index.html

1 2 3 4 5 6 7 8

# mkdir -p /var/www/html # vi /var/www/html/index.html <html><title> Docker </title> <body> Test docker by nginx-image</body> </html> # ท าการสง docker ใหท างาน

15

9 # docker run --name nginx-webserver1 -v /var/www/html:/usr/share/nginx/html:ro -p 80:80 -d nginx

docker run คอ การสงใหท าการสราง container ใหม –name nginx-webserver1 คอการก าหนดชอ container ทตองการสราง -v /var/www/html:/usr/share/nginx/html:ro คอการก าหนด ชองทางการเชอมตอ ระหวาง container

และ content ทมบนเครองคอ /var/www/html -p 80:80 เปนการก าหนดการเชอมตอ port ของ container และ เครอง server จากตวอยาง เปนก าหนดให

nginx ใช port 80 (คาหนาเครองหมาย colon) -d คอ ก าหนดการท างานเปน background mode nginx คอ ชอ image ทเรยกใชงาน

เมอสงค าสงเรยบรอย ใหลองทดสอบเรยก web ดวยชอ IP กจะพบวา สามารถเรยกใชงาน web site ไดแลว

ตรวจสอบ image ทมอยบน server ขณะน

1 2 3 4 5

# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE nginx latest cc1b61406712 2 weeks ago 182 MB hello-world latest 48b5124b2768 3 weeks ago 1.84 kB

ตรวจสอบ container ทมการ start อย ซงคอ nginx-webserver1

16

1 2 3 4

# docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES e439dec92237 nginx "nginx -g 'daemon ..." About a minute ago Up About a minute 0.0.0.0:80->80/tcp, 443/tcp nginx-webserver1

ตวอยางท 2 การตดตง WordPress ตามปรกตแลว เมอตองการใชงาน CMS ผใชงานจะตองตดตง database service, web service (Apache, Nginx หรออนๆ) รวมทง PHP และด าเนนการปรบ config ในสวนตางๆ ของแตละ service จงจะสามารถตดตง wordpress ได ตวอยางน จะน าเสนอการตดตง wordpress ดวย docker วาสามารถด าเนนการไดอยางไร เรมดวยการตดตง database ผาน docker

1 # docker run --name mymariadb -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=PASSword -d mariadb:latest

mariadb:latest หมายถง docker image mariadb ซงเปน version ลาสด และตดตง WordPress

1 # docker run --name mywordpress --link mymariadb:mysql -p 8080:80 -d wordpress

เมอค าสงท างานเรยบรอย ใหเปดหนา web browser: http://IP:8080 เพอก าหนดคาส าหรบ admin

17

ภาคผนวก

18

ภาพการศกษาดงานการเรยนการสอนระดบปรญญาโท/เอกดานเทคโนโลยสารสนเทศของสาขาวชาจากมหาวทยาลย

Hdm Stuttgart ของประเทศเยอรมนน เกยวกบ Data Science, Business Intelligent และ Big Data

19

20

21

22

ภาพการเขารวมประชมวชาการระดบนานาชาต ISPDC 2018 The 17th IEEE International Symposium On Parallel And Distributed Computing 25-28 June 2018, Geneva, Switzerland

23

24

25

26

27

28