Revista Enfoque UTE Volumen 3 - Número 2 Diciembre 2012

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2 Revista Enfoque UTE Volumen 3 - Número 2 Diciembre 2012 ISSN: Copyright 2012 Universidad Tecnológica Equinoccial Facultad de Ciencias de Ingeniería Teléfono: +593-(2) ext.2232 Dirección: Av. Mariscal Sucre (Occidental) y Mariana de Jesús, Quito-Ecuador.

3 Comité Editorial Director Editorial Jorge Viteri Moya Coordinador Editorial Diego Ordóñez Camacho Comité Editorial María José Andrade Anita Argüello Vladimir Bonilla Juan Bravo Analía Concellón Manuel Coronel Albert Ibarz María Belén Jácome Daniel Mideros Carlota Moreno Roger Peñaherrera Galo Ramos Neus Sanjuan Gabriela Vernaza Fabián Villavicencio

4 Prefacio La cuarta edición de nuestra revista contiene cuatro artículos relativos a las áreas de las ingenierías informática y ambiental. Introducimos en esta edición dos artículos en inglés, con lo que abrimos las posibilidades de comunicación a un grupo más amplio de la comunidad científica. Este Comité Editorial, y a través de él, la Facultad de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Tecnológica Equinoccial, agradece a todos quienes de una manera u otra hicieron posible, gracias a su colaboración, esta publicación. Comité Editorial Quito, diciembre 2012

5 Contenido Megastore: structured storage for Big Data Introduction Google Data Store Components Megastore Conclusions Bibliography Understanding the current state of the NFC payment ecosystem: A graph-based analysis of market players and their relations Introduction NFC basics and research method Network analysis Conclusion Bibliography Appendix Identificación de macro invertebrados bentónicos en los ríos: Pindo Mirador, Alpayacu y Pindo Grande; determinación de su calidad de agua Introducción Metodología Área de estudio Resultados y discusión Bibliografía Monitoreo de la reforestación en las quebradas en el Norte de Quito Introducción Materiales y métodos Resultados Discusión Conclusiones Recomendaciones Bibliografía... 63

6 Enfoque UTE, V.3-N.2, Dic.2012: pp.1-12 Copyright 2012 Universidad Tecnológica Equinoccial ISSN: Megastore: structured storage for Big Data Oswaldo Moscoso Zea 1 Resumen Megastore es uno de los componentes principales de la infraestructura de datos de Google, el cual ha permitido el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos (Big Data) con alta escalabilidad, confiabilidad y seguridad. Las compañías e individuos que usan está tecnología se están beneficiando al mismo tiempo de un servicio estable y de alta disponibilidad. En este artículo se realiza un análisis de la infraestructura de datos de Google, comenzando por una revisión de los componentes principales que se han implementado en los últimos años hasta la creación de Megastore. Se presenta también un análisis de los aspectos técnicos más importantes que se han implementado en este sistema de almacenamiento y que le han permitido cumplir con los objetivos para los que fue creado. Palabras clave: Base de Datos NoSql, Megastore, Bigtable, Almacenamiento de Datos. Abstract Megastore is one of the building blocks of Google s data infrastructure. It has allowed storing and processing operations of huge volumes of data (Big Data) with high scalability, reliability and security. Companies and individuals using this technology benefit from a highly available and stable service. In this paper an analysis of Google s data infrastructure is made, starting with a review of the core components that have been developed in recent years until the implementation of Megastore. An analysis is also made of the most important technical aspects that this storage system has implemented to achieve its objectives. Keywords: NoSql Database, Megastore, BigTable, Data Storage. 1. Introduction Information plays a leading role for companies when it is managed properly and with the right technologies. It can be a highly differentiating factor for generating a competitive advantage (Porter & Millar, 1985). Advances in science and the proliferation of online services bring an exponential increase in the amount and size of information that companies have to store, process and analyze. This quantity and size of data that companies manage today brought about the trendy concept Big Data (Bryant, Katz, & Lazowska, 2008). Traditional storage systems experience performance problems when handling disproportionately large data volumes and scaling to millions of users (Baker et al., 2011). That is why information based companies like Google, Yahoo and Facebook among others seek alternative storage options to maintain service levels, scalability and high availability in the handling of information and Big Data that meets the requirements and demands of users. Google is constantly seeking innovation and excellence in all projects it undertakes (Google, 2012). This quest for continuous improvement has enabled the firm to become one of the pioneers 1 Universidad Tecnológica Equinoccial, Facultad de Ciencias de la Ingeniería, Quito Ecuador

7 in developing their own distributed data storage infrastructure. This infrastructure has evolved over time. This evolution has led to Megastore a storage system based on a non-traditional architecture and developed to meet the current requirements of interactive online services (Baker et al., 2011). One of the motivations for writing this paper is Big Data. The term Big Data is not just a technological buzzword anymore and has become a term that requires further attention due to the information explosion. Nowadays the management of this universe of data is not only an issue that should be of concern for Search Engine companies like Google or Yahoo but for all companies that capture information of value to the business (AMD Inc., 2010). It is clear then, that managing Big Data is no longer just for Google, but Google may provide their data storage infrastructure with platforms as Google App Engine so that companies can save important costs when developing web solutions that require a scalable and reliable data storage (Severance, 2009). It is also important to mention that besides being a pioneer in managing Big Data from the creation of Google File System in 2003 and including High Replication Megastore in Megastore provides a highly reliable service with the new ability to withstand datacenter outages. At January 2012 Megastore has more than 100,000 apps running and nearly 0% downtime(ross, 2012). High Replication Megastore and the most important components of Google s infrastructure are described in this paper. 2. Google Data Store Components In order to better understand the present work, it is important to describe the technologies that work as the foundation for Google's Data Storage and that allow it to achieve the objectives for which it was created, these are: Google File System, Bigtable and Megastore. Figure 1 shows the 3 components Google File System Google File System (GFS) is a distributed file system developed by Google for its own use. It was implemented over Linux for managing distributed data applications in order to achieve scalability and performance(ghemawat, Gobioff, & Leung, 2003). It was designed largely by observing applications workloads and the technological environment inside the company. One of the key points in the design of the system is that failures occur regularly and become a norm rather than an exception (Ghemawat et al., 2003). 2

8 3 Megastore ACID transactions Indexes, queues Log replication (Paxos in use again) Schemas Entity groups Bigtable Google File System 200 MB tablets Chubby (paxos based) Uses Chubby (paxos based) o to elect a master o to allow the master to slaves o to permit clients to find the master (Source: based on Bahadir, 2011) Figure 1. Google Data Infrastructure GFS architecture is depicted in Figure 2. A typical GFS Cluster consists of one master, multiple chunkservers that run in Linux commodity machines. This cluster is accessed by many clients and files are divided in 64MB chunks which are identified by a 64bit chunk handle. These chunks are replicated in at least three different replicas with the purpose of reliability. The Master continuously communicates with chunkservers to obtain state and send instructions about chunk location and replication. Clients do not read and write directly to the master instead they ask the master which replica they should use. Then clients interact with the replica without further intervention of the master for a defined time frame. Figure 2. Google File System Architecture (Source: Ghemawat et al., 2003) 2.2. Bigtable Bigtable is a NoSql distributed storage system which was created in order to scale huge amounts of data across thousands of servers while providing high availability and high performance. It uses GFS to store data files and logs (Chang et al., 2006) and can use MapReduce (Dean & Ghemawat, 2004) for processing intensive parallel computations. The data model is based on a key-value multidimensional structure that contains rows, column and timestamps. Columns can be grouped in sets called column families. These column families along with timestamps can be added at any time. The latter allow managing multiple versions of the

9 4 same data more easily. In Bigtable each table is initially formed of one tablet which is a data structure that can handle the range of a row that reaches a size of up to 200MB, as the table grows, new tablets are created and divided. Bigtable is in production since April 2005 (Chang et al., 2006), but one of its biggest drawbacks is the little known interface which makes it difficult for developers to use. However the advantage is that implements a simple model that allows it to achieve high scalability, availability and fault tolerance. In Figure 3 an example is shown of a Bigtable row, with column families and timestamps. contents : anchor:cnnsi.com anchor:my.look.ca com.cnn.www <html> <html> <html> t 6 t 5 t 3 CNN t 9 CNN.co T 8 m (Source: Chang et al., 2006) Figure 3. A part of an example table that stores Web pages Megastore Megastore is the storage system built by Google on top of Bigtable that supports typed schemas, multi-row transactions, secondary indices, and the most important which is consistent synchronous replication across data centers (Baker et al., 2011). In order to meet the requirements of online services currently Megastore allows a balance between the benefits of a NoSql data storage such as scalability and the advantages of a relational data base management system (RDBMS). A RDBMS is a program that lets users create and manage a relational database with features such as friendly user interface (Baker et al., 2011). Megastore architecture is based on Bigtable with management capabilities similar to those of a traditional RDBMS; this along with the optimal use of synchronous replication algorithm has allowed Google to offer a monthly uptime greater than 99.95% as a part of the service level agreement to Google App Engine customers. Discussion of important technical details of Megastore will be made in Section Google App Engine Google App Engine (GAE) is a tool for building web applications using Python or JAVA and Google s Infrastructure (Google Inc., 2011a). Once the main elements of Google s data storage have been described, I believe important to give one concrete example of an application that uses

10 the infrastructure. This may help readers to visualize the environment in which Megastore operates and provide a better point of view to people or companies who want to use Google s data storage. For this reason, an introduction of cloud computing will be made Cloud Computing Is the new Internet paradigm based on a series of other technologies such as cluster computing and grid computing. Figure 4 shows an overview of different models. 5 SaaS PaaS IaaS Sofware as a Service Platform as s Service Infrastructure as a Service Virtualization IFR Always managed transparently by the provider Hardware IFR (Source: Haselmann & Vossen, 2010) Figure 4. Visual Overview of different models in cloud computing. Its most important feature is that users can use a specified infrastructure as services provided in different levels of abstraction, this infrastructure can scale as needed in minutes and users pay only what they use (Vaquero, Rodero-merino, Caceres, & Lindner, 2009). NIST definition will be used in order to describe Cloud Computing. Cloud computing is a model for enabling ubiquitous, convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and services) that can be rapidly provisioned and released with minimal management effort or service provider interaction (Mell & Grance, 2011). To establish the relationship between cloud computing and the data storage that is being analyzed GAE is a good example of a cloud GAE as a Platform as a Service A Platform as a service offers users the opportunity to develop their own applications in the cloud by using the provider s infrastructure. The infrastructure comprehends software tools, storage systems and hardware. All the tasks for managing the infrastructure are performed by the service

11 provider. The provider puts certain conditions, such as fixed programming languages and interfaces (Haselmann & Vossen, 2010). GAE comprises all of the features of a platform as a service in the cloud. It allows developers to deploy their own web applications by providing an integrated development environment with Python and JAVA as the programming languages. The interface allows developers the possibility to use and interact with Google s hardware infrastructure and data storage. The data storage infrastructure as explained in Section 2 includes GFS, Bigtable and Megastore. Infinite storage, unlimited resources and high availability are guaranteed through these data storage systems. Applications developed with GAE can benefit from the most important features of Megastore and use high replication across data centers as a default option for data storage. Moreover Google is offering a migration tool for users that have applications running with the Master Slave data storage option. With the use of GAE companies can benefit from cost savings by implementing scalable Big Data projects without incurring huge infrastructure expenditures (Severance, 2009) Google s Hardware Infrastructure. GAE uses Google's Data Centers to perform its operations. These data centers are located in different continents and are used as giant data processing centers with thousands of servers, offering different levels of security to protect data, reducing sourcing of materials, reusing components and recycling (Google Inc., 2011b). GAE uses Linux machines with GFS as their file system. GFS has superior advantages over a traditional file system and allows handling files that can reach hundreds of terabytes. The primary objective of GFS is to achieve unlimited storage. 3. Megastore Megastore is a storage infrastructure built by Google on top of Bigtable. It is used by over 100 productive applications. Megastore handles 3 billion writes and 20 billion read transactions daily. Megastore combines the features of a traditional RDBMS that simplifies the development of applications with the scalability of NoSql datastores to satisfy the requirements of today s cloud services. The analysis of Megastore in this chapter builds on Google s Megastore Paper (Baker et al., 2011) Replication among distant Data Centers Having a schema with replicas between servers in the same physical data center improves availability. The reason for this is that the failures and shortcomings of hardware can be overcome by moving the workload of one server to other server. Nevertheless, there are different kinds of failures that can affect the whole data center such as network problems or failures caused by the 6

12 power and cooling infrastructure. This is the main reason why it is important to replicate data across geographically distributed data centers. Megastore uses a synchronous replication strategy that implements Paxos. tolerant algorithm that does not require a specific master as the log replicator. 7 Paxos is a fault The Paxos algorithm consists in three steps. First a replica is selected as a coordinator, this coordinator then sends a message to the others replicas, and these in turn acknowledge the message or reject it. Finally, when the majority of replicas acknowledge the message a consensus is reached and the coordinator sends a commit message to replicas (Chandra, 2007). Megastore s engineering team made adjustments to the original algorithm in order to provide ACID transactions and to improve latency. One of these adjustments is the use of multiple replicated logs. This also extends the possibility of local reads and single roundtrip writes Partitioning data and concurrency In order to improve availability and at the same time maximize throughput it is not enough to have replicas in geographically different locations. Partitioning data within a data store is the Google s answer to address this issue. Partitions are done into so called entity groups which define boundaries for grouping data in order to achieve fast operations. Each entity group has its own log and it is replicated separately which helps to improve replication performance. Data is stored in a NoSql datastore Bigtable and there is ACID semantics within entity groups as seen in Figure 5. (Source: Baker et al., 2011) Figure 5. Scalable Replication ngle ACID transactions are guaranteed within an entity group using Paxos algorithm for replication of the commit record. Transactions spanning more than one entity group are done with a two phase commit or asynchronous messaging communication using queues. This messaging is between logically distant entity groups not between replicas in different data centers.every change within a transaction is written first into the entity group log then changes are applied to data. One

13 of the important features of Bigtable which was previously mentioned is Timestamp. Timestamp is the core element for concurrency that allows users to perform read and write operations without blocking each other. Values are written at the timestamp of the transaction and readers use the data of the last committed timestamp, sometimes when latency requirements are important, there is a possibility of inconsistent reads which allows users to read the values directly without taking into account the log state Megastore and Bigtable Megastore uses Bigtable for data and log storage operations within a unique data center. Applications can control placement of data by selecting Big Table instances and specifying locality. In order to maximize efficiency and minimize latency, data is placed in the same geographic location of the user. On the other hand, replicas are placed in different data centers but in the same geographic location from which data is accessed most. Furthermore entity groups within the same data center are held in continuous ranges of Bigtable. A Bigtable column name is the concatenation of megastore table name and property name as seen in Figure 6. 8 Row key User. Name Photo. time Photo. Tag Photo. _url 101 John 101,500 12:30:01 Dinner, Paris 101,502 12:15:22 Betty, Paris 102 Mary (Source: Baker et al., 2011) Figure 6. Sample Data layout in Bigtable 3.4. Megastore Data Model Design One of the most important goals of Megastore is to help developers rapidly build scalable applications. Megastore provides some features that are similar to a traditional RDBMS. For example the Data Model is thought to be a strongly typed Schema. This Schema can have a set of tables each with a set of entities, which in turn have a set of strongly typed properties that can be annotated as required, optional or repeated. Tables in megastore can be labelled as entity group root tables or child tables. The child tables have a foreign key (ENTITY GROUP KEY) to reference the root table, see Figure 7. Child entities reference a root entity in the respective root table. An entity group consists of the root entity and all of the child entities with the root references.

14 9 It is important to point out that Bigtable storage contains one single Bigtable row for each entity group; in Figure 7 for example Photo and User are seen as different tables which share the user_id property. The annotation IN TABLE tells Megastore that the data for these tables should be stored in the same Bigtable. Megastore also supports two types of secondary indexes, local indexes used to find data within an entity group and global indexes used to find entities across entity groups. CREATE SCHEMA PhotoApp; CREATE TABLE User { required int64 user_id; required string name; } PRIMARY KEY(user_id), ENTITY GROUP ROOT; CREATE TABLE Photo { required int64 user_id; required int64 photo_id; required int64 time; required string full_url; optional string thumbnail_url; repeated string tag; } PRIMARY KEY(user_id, photo_id), IN TABLE USER ENTITY GROUP KEY (user_id, time) REFERENCES User; CREATE LOCAL INDEX PhotosByTime On Photo (user_id, time); CREATE GLOBAL INDEX PhotosByTag On Photo (tag) STORING (thumbnail_url); (Source: Baker et al., 2011) Figure 7. Megastore Photo Schema Example 3.5. High Replication Data Store At the heart of Megastore is the synchronous replication algorithm which allows reads and writes to be performed from any replica while maintaining ACID transactions. Replication is done for each entity group by replicating their transaction log to all replicas. One of the most important features added by Megastore is that its design is not based on a Master Slave approach; this enhances flexibility and fault recovery. Using distant replicas over a wide geographic area without the need for a master allows faster consistent reads because writes are synchronously replicated to all replicas. This keeps them up to date all the time and allows local reads to minimize latency. A coordinator is introduced for each data center to keep track of all local replicas and allows a replica with a complete commit state to serve local reads. If a write fails in one replica it is not considered committed until the group s key is removed from the coordinator.

15 10 Another important feature added to Paxos algorithm in megastore are called leaders, which are replicas that prepare the log position for the next write. Each successful write includes a prepare message granting the leader the right to issue accept messages for the next log position. This improves latency since a writer must communicate with the leader before submitting values to other replicas. There is another element called witness replica which is introduced with the purpose of improving decision of consensus among entities. It is used when there are not enough replicas to form quorum. A witness replica can acknowledge or reject a value without storing data. This decreases storage costs while improving communication when failing to acknowledge a write. Figure 8 shows Megastore architecture. (Source: Baker et al., 2011) Figure 8. Megastore Architecture 4. Conclusions Google has succeeded with the implementation of Megastore in many aspects. This has allowed the company to offer an efficient service with great performance and throughput. Furthermore Megastore has achieved the goals for which it was created these are scalability, consistency and availability; two major factors have contributed to this. The RDBMS like data model and API offered by Google App Engine and the consistent synchronous replication across distant data centers. High replication algorithm based in Paxos used in the design of the system has performed efficiently, this is one of the reasons that High Replication Data store Megastore is the default option nowadays for GAE. Google is encouraging every GAE user to migrate from the traditional master slave design into the successful HRD, and is providing tools for this purpose. One of the shortcomings that critics argue is that the Data Storage is over engineered and that entire infrastructure is obsolete since is based on old systems with more than 10 years of use (Prasanna, 2011).

16 nce more and more companies nowadays need to have an infrastructure that can support processing and storage of Big Data. GAE and Megastore are great alternatives for constructing applications without having to be concerned of infrastructure s technical problems. Google s goal at the same time is to maintain its competitive advantage in this field and to generate strategies to enhance its data storage infrastructure and to attract potential customers to use GAE. Bibliography AMD Inc. (2010). Big Data It s not just for Google Any More. AMD. Retrieved from Bahadir. (2011). Megastore: Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services. Retrieved from Baker, J., Bond, C., Corbett, J. C., Furman, J. J., Khorlin, A., Larson, J., Jean-michel, L., et al. (2011). Megastore : Providing Scalable, Highly Available Storage for Interactive Services. CIDR 2011, Bryant, R. E., Katz, R. H., & Lazowska, E. D. (2008). Big-Data Computing : Creating revolutionary breakthroughs in commerce, science, and society Motivation : Our Data-Driven World. Library. Chandra, T. (2007). Paxos Made Live - An Engineering Perspective. PODC 07 (pp. 1 16). New York, NY, USA. Chang, F., Dean, J., Ghemawat, S., Hsieh, W. C., Wallach, D. A., Burrows, M., Chandra, T., et al. (2006). Bigtable : A Distributed Storage System for Structured Data. OSDI Dean, J., & Ghemawat, S. (2004). MapReduce : mplified Data Processing on Large Clusters, Ghemawat, S., Gobioff, H., & Leung, S. (2003). The Google File System. Architecture. Google. (2012). Corporate Information- Our Philosophy. Google. Retrieved from Google Inc. (2011a). What is Google App Engine. Retrieved from https://developers.google.com/appengine/docs/whatisgoogleappengine Google Inc. (2011b). Google Data Center. Retrieved from Haselmann, T., & Vossen, G. (2010). Database-as-a-Service für kleine und mittlere Unternehmen. Münster. Retrieved from Mell, P., & Grance, T. (2011). The NIST Definition of Cloud Computing Recommendations of the National Institute of Standards and Technology. Nist Special Publication. Porter, M., & Millar, V. (1985). How information gives you competitive advantage. Harvard business review, Retrieved from all-rights-reserved-8/ 11

17 12 Prasanna, D. R. (2011). Waving Goodbye0. Retrieved from Ross, M. (2012). Happy Birthday High Replication Datastore. Retrieved from Severance, C. (2009). Using Google App Engine. O Reilly Media Inc Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472: O Reilly Media Inc. Retrieved from Vaquero, L. M., Rodero-merino, L., Caceres, J., & Lindner, M. (2009). A Break in the Clouds : Towards a Cloud Definition. Computer Communication Review, 39(1),

18 Enfoque UTE, V.3-N.2, Dic.2012: pp Copyright 2012 Universidad Tecnológica Equinoccial ISSN: Understanding the current state of the NFC payment ecosystem: A graphbased analysis of market players and their relations Oswaldo Moscoso Zea 1, Dominik Lekse 2, Andrew Smith 2, Lars Holstein 2 Resumen El reciente desarrollo de la tecnología Near Field Communication (NFC) ha permitido la aparición de servicios de pago a través de teléfonos celulares. Además, esta innovación tecnológica ha iniciado una evolución continua relativa a las operaciones de pago. Las empresas y los investigadores proyectan que la función predominante de las tarjetas de crédito serán progresivamente sustituidos por dispositivos móviles. En este trabajo se describe en detalle NFC y se realiza un análisis de red basado en gráficos para determinar los participantes y las industrias involucradas en la red, así como las relaciones, incluyendo los conflictos, cooperaciones o alianzas entre los actores. Palabras clave NFC, Pagos móviles, Telecomunicaciones, Financiero. Abstract The recent development of Near Field Communication (NFC) technology has enabled the emergence of payment services using mobile phones. Furthermore, this technological innovation initiated an ongoing evolution concerning payment transactions. Companies and researchers project that the prevalent function of credit cards will be progressively substituted by mobile devices. In this paper NFC is described in detail and a graphed based network analysis is performed to determine players and industries involved in the network as well as the relations, including conflicts, cooperation, or alliances between these actors. Keywords NFC, Mobil Payments, Telecommunication, Financial. 1. Introduction Traditionally, the mobile telecommunication and financial industries are completely separated, each with their distinct, non-overlapping sectors and markets. The recent development of Near Field Communication (NFC) technology has enabled the emergence of payment services using mobile phones. Furthermore, this technological innovation initiated an ongoing evolution concerning payment transactions. Both involved companies and researchers project that the prevalent function of credit cards will be progressively substituted by mobile devices (Wilcox, 2011). Therefore, this progress creates an interface between these independent industries and inevitably induces competition among industry players Motivation The first specification of the NFC technology was unveiled to the public in 2006 by the NFC Forum (Katzman, 2006). The technology itself is a set of protocols to enable short-range, contact-less and bi-directional communication between two devices (NFC Forum, 2011a). This organization 1 UTE, Facultad de Ciencias de Ingeniería, Quito Ecuador 2 WWU Münster, Facultad de Adm. de Empresas y Economía, Münster-Alemania ({a_smit01, d_leks01,

19 14 represents a non-profit consortium currently consisting of 150 members and is supported by leading mobile communications, semiconductor and consumer electronics companies (NFC Forum, 2011b). They predict NFC to be the next generation payment method and will invest a vast amount of capital to actively support their prediction (Ondrus & Pigneur, 2008; Kharif, 2011). Nevertheless, the technology still has not made its breakthrough within the payment market. This is affirmed by the fact that there is currently only one mobile device, which can be used to accomplish a payment transaction in the USA (Citigroup Inc., 2011) Core problem and research questions From a scientific point of view the usage of NFC as a payment method has only partly been covered in literature. However, much effort has been conducted to analyze security aspects (Haselsteiner & Breitfuss, 2006), (Madlmayr, Langer, Kantner, & Scharinger, 2008). Despite NFC payment systems undoubtedly involving many competing companies and therefore requiring the establishment of new inter-organizational systems, the NFC ecosystem has not been sufficiently studied through an Interorganizational Systems(IOS)-lens. At the interface between independent industries, the introduction of the NFC technology has exposed a new ecosystem linking different players. In this context, an ecosystem is considered an economic community supported by a foundation of interacting organizations and individuals (Moore, 1993). We use this concept because it gives us a holistic view by including every stakeholder involved in the NFC technology. The recency of the NFC ecosystem leads to the core problem in that it currently consists of unstable, fast-changing relationships between its players. Different competing systems strive to a leading position, while mutually impeding the massadoption of NFC as a payment method by customers (Ondrus, Lyytinen, & Pigneur, 2009). Within the ecosystem, alliances were set up, conflicts arose and even competing players cooperate to achieve strategic benefits contributing to a less transparent view. Therefore the main purposes of this paper is to 1) identify players and industries of the NFC ecosystem, 2) discover and describe relations between these players on various levels and 3) analyze possible incentives of each player to engage in these relations Structure of the paper After first introducing the topic of this paper, located above in Section 1, we will continue on to briefly explain the basics of NFC as well as the method we will apply in our research, a graphed based analysis, in Section 2. Following that, in Section 3, we will perform a network analysis to determine players and industries involved in the network as well as the relations, including conflicts, cooperations, or alliances between these actors. Finally, we draw conclusions from our research, propose potential future goals of market players, described the limitations of the study, and the market outlook in Section 4.

20 15 2. NFC basics and research method In order to give the reader a common understanding of NFC payment systems, we use this chapter to explain the basics of the NFC technology and to illustrate the payment procedure using NFC during a checkout process. Additionally, we outline the graph-based network analysis method, which is used as the primary instrument to answer out research questions Near Field Communication (NFC) Technology On its technological layer, NFC is a set of standardized protocols to enable short-range communication between two devices. Basically, the wireless connection is established by an aircore transformer through the use of magnetic induction using two loop antennas located in the initiator and target devices near field (NFC Forum, 2011c). NFC is an extension to the Radio-Frequency Identification (RFID) technology and allows an exchange of data and therefore a bi-directional communication instead of a uni-directional communication. In fact, NFC integrates standards of the RFID technology, but while RFID devices can rely on various incompatible communication protocols, they are strictly declared for NFC devices (NFC Forum, 2011a). On a more precise level, NFC uses two ISO/IEC standards: ISO in passive mode and ISO/IEC in active mode. In active mode, both devices generate an RF field to enable a transfer, for example when two phones are tapped together to exchange contact information. In passive mode, only the initiator generates the field, which activates and powers the target; case in point being the point-of-sale at a retailer (Noor, 2006). By operating within a distance of 20 centimeters at a transfer rate of 106, 212 or 424 kbit/s per second, NFC fills a gap in the diagram provided by Figure 1 in comparison to other wireless technologies (NFC Forum, 2011a). Most security aspects in NFC depends entirely on the software developers who are responsible for the encryption of transmitted data. An example being Google Wallet encrypting the credit card information which is transferred to the retailer. However, point-of-sale transactions are already secured by the ISO 14443, having already been designed to do so for use with RFID which is used by major credit card companies (Nosowitz, 2011) Payment procedure In the following section, we illustrate an example of how a typical transaction looks like using Google Wallet. With a NFC-enabled Android phone, such as the Galaxy Nexus S 4G, you proceed to a merchant which accepts CitiBank MasterCard and utilizes PayPass. The payment process is initiated by tapping the phone near the PayPass-terminal. This terminal is generating an RF field which powers the NFC chip inside the phone and establishes a session. During this session,

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