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Introducción. Bursera graveolens (Kunt) Triana & Planch, especie forestal nativa de bosques secos del Ecuador, mantiene un equilibrio en ecosistemas xerofíticos frágiles lo que incide en proteger esta especie en su desarrollo vegetativo, el problema radica en su propagación sexual debido a que presenta un porcentaje bajo de germinación de las semillas, y a su vez la limitada información generada sobre propagación asexual. Objetivo. Determinar el tratamiento con el que obtienen mejores comportamientos las variables de crecimiento inicial de B. graveolens. Metodología. El presente trabajo de investigación se desarrolló en vivero, donde se aplicó un Diseño de Bloques Completamente Aleatorizados con dos factores: i) tipo de sustrato (A1: tierra negra + tamo de arroz + arena de río, A2: tierra negra + estiércol de ganado vacuno y A3: tierra negra + arena de río) y ii) Concentraciones de Auxinas (AIB) (B1: 6.000 ppm, B2: 8.000 ppm, B3: 10.000 ppm y B4: agua destilada); generando 12 tratamientos, con 10 observaciones cada uno. Se realizó análisis paramétrico para las variables que cumplían los supuestos de normalidad y homocedasticidad y análisis no paramétrico a las variables que no cumplen. Las variables evaluadas fueron: prendimiento, número, altura y diámetro de brotes. Resultados. No se evidenció interacciones entre el tipo de sustrato y las concentraciones de auxina, sí un efecto de sustratos. El prendimiento promedio de estacas de B. graveolens fue de 36,9%, mostrando el mayor porcentaje (51,88 %) el sustrato A3, la longitud de brotes a los 45 días fue de 2,04 cm. Conclusiones. No existió un efecto en la interacción sustrato con auxina (AIB) en las variables estudiadas, se observó un efecto del factor tipo de sustrato, donde el sustrato A3 experimentó un mayor porcentaje en prendimiento y longitud de brotes.

The quinoa downy mildew is one of the major diseases affecting quinoa in Ecuador. Considering the lack of standardized methods to quantify this disease on leaves, the aim of this study was to develop a standard area diagram to quantify the severity of the quinoa downy mildew. To standardize the assessment, we developed two sets of standard area diagrams. To validate the diagram, twelve raters estimated the severity of 50 scanned leaf images at different severity levels. The proposed diagram with linear increments provided good levels of accuracy and precision, constituting thus a useful tool in epidemiological studies and for the development of strategies to control the quinoa downy mildew.

Introducción. Esta investigación ayuda a solventar algunas de las necesidades urgentes del sector forestal ecuatoriano, con el fin de implementar un conjunto de estrategias que sirva para la identificación, caracterización botánica y anatómica de las especies de maderables, para ayudar a reducir los problemas de tala ilegal y mejorar procesos de movilización y comercialización en el territorio. Al mismo tiempo, sirve como base para continuar con investigaciones más profundas relacionadas con las propiedades mecánicas,las propiedades físicas, la durabilidad y protección de especies de importancia económica. Objetivo. Determinar características macroscópicas y microscópicas de Apeiba membranacea, Cordia alliodora, Erisma uncinatum, Jacaranda copaia y Virola glycycarpa. Metodología. Para el desarrollo de la investigación, las muestras fueron identificadas en el herbario de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Para describir las propiedades organolépticas, se obtuvo una muestra con un tamaño de 15 x 8 x 2 cm y se analizó su brillo, color, grano, olor, sabor, textura, y veteado. Para el estudio de las características anatómicas se prepararon cubos de 2x2x2 cm para ablandarlos, cada muestra se colocó en una botella de vidrio con agua destilada. El frasco se cubrió con papel de aluminio y se lo llevó al autoclave a una temperatura de 121 °C y a una presión de 1,1 atmósferas. Se realizaron tres planos con un micrótomo rotatorio: transversal, radial y tangencial. Para observar las estructuras anatómicas de los cortes se utilizaron la safranina, el Astrablue y Astrablue / Safranina. Para calcular la densidad se pesó cada muestra y se usó un calibrador para calcular el volumen. Para obtener el valor de pH se pesaron 10 gramos de aserrín (sustrato) que se colocó en un vaso de precipitación con agua destilada para formar una mezcla homogénea y luego se procedió a medir el valor de pH. Resultados. La tinción con Astrablue / Safranina es la que mejor desempeño mostró. Cada especie presentó características macroscópicas diferentes entre ellas. De acuerdo al olor y sabor, tres de ellas presentan características iguales, mientras que para el grano las cinco especies presentan el mismo tipo. En lo referente al brillo todas lo presentan de tipo mediano. En cuanto al tamaño de los poros casi todas las especies presentaron poros medianos, excepto Jacaranda copaia que presentó poros grandes. En relación a la cantidad de poros en Jacaranda copaia se observó la menor cantidad de poros, mientras que en Erisma uncinatum la mayor cantidad. Virola glycycarpa presenta la densidad más alta y Apeiba membranácea la más baja. Dos de las especies estudiadas presentaron pH básico y tres pH ácido. Conclusiones. Las especies pertenecientes a cinco familias diferentes presentaron características diferentes.

—Thanks to the latest advances in containerization, the serverless edge computing model is becoming close to reality. Serverless at the edge is expected to enable low latency applications with fast autoscaling mechanisms, all running on heterogeneous and resource-constrained devices. In this work, we engineer and experimentally benchmark a serverless edge computing system architecture. We deploy a decentralized edge computing platform for serverless applications providing processing, storage, and communication capabilities using only open-source software, running over heterogeneous resources (e.g., virtual machines, Raspberry Pis, or bare metal servers, etc). To achieve that, we provision an overlay-network based on Nebula network agnostic technology, running over private or public networks, and use K3s to provide hardware abstraction. We benchmark the system in terms of response times, throughput and scalability using different hardware devices connected through the public Internet. The results show that while serverless is feasible on heterogeneous devices showing a good performance on constrained devices, such as Raspberry Pis, the lack of support when determining computational power and network characterization leaves much room for improvement in edge environments.

The evolution towards Industry 4.0 is driving the need for innovative solutions in the area of network management, considering the complex, dynamic and heterogeneous nature of ICT supply chains. To this end, Intent-Based networking (IBN) which is already proven to evolve how network management is driven today, can be implemented as a solution to facilitate the management of large ICT supply chains. In this paper, we first present a comparison of the main architectural components of typical IBN systems and, then, we study the key engineering requirements when integrating IBN with ICT supply chain network systems while considering AI methods. We also propose a general architecture design that enables intent translation of ICT supply chain specifications into lower level policies, to finally show an example of how the access control is performed in a modeled ICT supply chain system.

While edge computing is envisioned to superbly serve latency sensitive applications, the implementation-based studies benchmarking its performance are few and far between. To address this gap, we engineer a modular edge cloud computing system architecture that is built on latest advances in containerization techniques, including Kafka, for data streaming, Docker, as application platform, and Firebase Cloud, as realtime database system. We benchmark the performance of the system in terms of scalability, resource utilization and latency by comparing three scenarios: cloud-only, edge-only and combined edge-cloud. The measurements show that edge-only solution outperforms other scenarios only when deployed with data located at one edge only, i.e., without edge computing wide data synchronization. In case of applications requiring data synchronization through the cloud, edge-cloud scales around a factor 10 times better than cloud-only, until certain number of concurrent users in the system, and above this point, cloud-only scales better. In terms of resource utilization, we observe that whereas the mean utilization increases linearly with the number of user requests, the maximum values for the memory and the network I/O heavily increase when with an increasing amount of data.

Migration and replication of virtual network functions (VNFs) are well-known mechanisms to face dynamic resource requests in Internet Service Provider (ISP) edge networks. They are not only used to reallocate resources in carrier networks, but in case of excessive traffic churns also to offloading VNFs to third party cloud providers. We propose to study how traffic forecasting can help to reduce the number of required migrations and replications when the traffic dynamically changes in the network. We analyze and compare three scenarios for the VNF migrations and replications based on: (i) the current observed traffic demands only, (ii) specific maximum traffic demand value observed in the past, or (iii) predictive traffic values. For the prediction of traffic demand values, we use an LSTM model which is proven to be one of the most accurate methods in time series forecasting problems. Based the traffic prediction model, we then use a Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model as well as a greedy algorithm to solve this optimization problem that considers migrations and replications of VNFs. The results show that LSTM-based traffic prediction can reduce the number of migrations up to 45\% when there is enough available resources to allocate replicas, while less cloud-based offloading is required compared to overprovisioning., arXiv admin note: text overlap with arXiv:2007.04151

Coordinated fog-to-cloud computing systems are expected to expedite the evolution of cloud-based smart farming, towards openness and data sharing, while making farming economically sustainable for smaller farms. We demonstrate a fog-to-cloud enabled animal farming system that not only deploys low-cost technology for data collection and sharing, but also uniquely considers animal welfare and quality-of-life. On an practical example of a multi-master replication of SQL Server databases between Microsoft Azure Cloud and multiple fog nodes on the farm, we show that fog-based systems can help improve performance, scale to higher amounts of database entries, pre-process data with aid of machine learning, while providing reliability of the system in an easy-to-use fashion. Considerations of animal welfare, cloud-based data analysis, fog-enabled farming along with mobile applications are envisioned as common place for future farmers and consumers alike, and are in line with a recent trends connecting animal welfare, human health and the environment.