<div dir="ltr"><font size="4"><b>CALL FOR PAPERS<br>***************************************************************************** </b></font><br><br><b><font size="4">IEEE International Workshop on Cloud Analytics (IWCA, 2014) </font></b><br>

























(<b><a href="http://www.cs.ucsb.edu/%7Erich/IWCA-1/" target="_blank">http://www.cs.ucsb.edu/~rich/IWCA-1/</a></b>), March 11, Boston, USA, 2014<br><br>in conjunction with<br><br>International Conference on Cloud Engineering (IC2E, 2014) <br>

























(<a href="http://conferences.computer.org/IC2E/2014/" target="_blank">http://conferences.computer.org/IC2E/2014/</a>) Boston, USA, March 11-14, 2014<br><br><font size="4"><b>***************************************************************************** <br>

























<br>*DEADLINES*</b></font><br><br>Paper submission due: November 24, 2013<br>Notification of acceptance: December 22, 2013<br>Final camera-ready papers due: January 17, 2014<br><br><br><br><font size="4"><b>*GOAL OF THE WORKSHOP*</b></font><br>

























<br>Cloud computing promises unlimited, cost-effective and agile 
computing resources for users. However, this new computing paradigm also
 poses a unique set of challenges to both cloud providers and users. On 
the one hand, cloud providers need to ensure that resources being 
provided are highly available and deliver high performance, while 
optimizing cloud infrastructure to reduce their operational costs. On 
the other hand, cloud users need to ensure that their applications 
receive the best performance from the cloud, while maintaining their 
budgetary constraints and the terms of any Service Level Agreements 
(SLAs) they have with their cloud providers.<br>
<br>Given the scale of cloud deployment, systematic analytical 
approaches are critically needed to provide insights to both providers 
and users to achieve their respective goals. For instance, cloud 
providers need to constantly be aware of the running status and/or 
anomalies in functionality from their cloud, to be able to quickly fix 
any issues that may arise, to adjust physical resource allocations to 
ensure that their customers get best performance, or plan which services
 to offer to get the best return on investment. Similarly, cloud users 
need to understand the workload to be deployed into the cloud, plan the 
deployment in a cost-effective way, or ascertain the flexibility and 
service quality provided by different cloud environments and use this to
 decide their deployment strategy. Analytics can play a pivotal role in 
all these scenarios. By gathering insights from the large amount of data
 from the cloud, both cloud providers and consumers can develop 
analytical approaches to achieving their respective objectives in spite 
of the scale that clouds provide.<br>
<br>The purpose of this workshop is to provide a forum for researchers in the related fields to <br>exchange
 ideas, and share their experiences in developing analytics to better 
deploy, operate and use the cloud. Specifically, we seek and wish to 
foster research contributions that draw on statistical analysis, 
analytical modeling, and machine learning to develop novel solutions in 
this problem area.<br>
<br><br><font size="4"><b>*TOPICS OF INTEREST*</b></font><br><br>Topics of interest include, but are not limited to, the following:<br><br> Cloud workload measurement and analysis<br> Workload behavior modeling<br> Analytics for application deployment in cloud<br>

























 Performance modeling of cloud applications<br> Cloud performance benchmarking<br> Resource utilization optimization<br> Tracing and problem identification in cloud systems<br> Log and monitoring data analysis<br> Problem diagnosis and troubleshooting<br>

























 Security and intrusion detection<br> Reliability engineering, fault management, and disaster recovery<br> Design and implementation of analytics systems<br> Business optimization in cloud operations<br><br><br><font size="4"><strong>*PAPER SUBMISSION*</strong></font><br>


























<br>
The IWCA workshop invites authors to submit original and unpublished work. 
Papers should not exceed 6 pages in IEEE style (single-spaced 2-column text 
using 10-point size type on A4 paper). Authors should submit a PostScript (level 
2) or PDF file that will print on a PostScript printer.<br>
<br>
 Electronic submission only via the <a href="http://london.csl.toronto.edu/IC2E14/conferences/IWCA14/" target="_blank">IWCA14 Submission site</a><br>
 All selected papers will be peer-reviewed <br>
 For each accepted paper, at least one author is required to register and 
present the paper at the workshop<br>
 All accepted papers will be published with IEEE Xplore.<br>
 We will submit all accepted workshop papers for possible publication in a special issue of <a href="http://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijbdi" target="_blank">the International Journal on Big Data Intelligence</a>.<br>
























<br><div style="text-align:left">
<font size="4"><b>*ORGANIZING COMMITTEE*</b></font><br></div><br>Co-Chairs:<br>Shu Tao (IBM T J Watson Research)<br>Rich Wolski (UCSB)<br><br>Publicity Chair:<br>Rahul Singh (IBM T J Watson Research)<br><br>Program Committee:<br>

























Theophilus Benson (Duke University)<br>Yanpei Chen (Cloudera)<br>Yuan Chen (HP Labs)<br>David Irwin (UMass, Amherst)<br>Thilo Kielmann (VU University, Amsterdam)<br>Ningfang Mi (Northeastern University)<br>Lavanya Ramakrishnan (Lawrence Berkeley National Lab)<br>

























Prashant Shenoy (UMass, Amherst)<br>Christopher Charles Stewart (Ohio State University)<br>Evgenia Smirni (William and Mary)<br>Chunqiang Tang (Facebook)<br>Jon Weissman (University of Minnesota)<br>Timothy Wood (George Washington University)<br>

























Lydia Chen (IBM Zurich Research)</div>