PDF superior Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación en HPC y cloud computing

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación en HPC y cloud computing

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación en HPC y cloud computing

Se propone una simulación que obtenga estadísticas de entrada/salida SAAS, PAAS o IAAS desarrollada con objetos que heredan de SimEvent y de SimEntity pero con sus métodos y estados únicos en cada simulación. En éste desarrollo se tendrán más detalles a la integración de éstos elementos en las características del objeto Vm (Virtual Machine) qué es el principal actor en los sistemas Cloud. Es decir que si una Vm deriva de una SimEntity debe contener otras entidades de software como el proceso init que está formado por el SimEvent “fork” entre otros capaces de llamar a la creación de nuevos procesos.
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Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación, plataformas reconfigurables y cloud computing

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación, plataformas reconfigurables y cloud computing

Cuando se resue lven prob lemas de cá lcu lo mas ivo , muchas veces los inves t igadores se encuen tran con a lgor i tmos recurren tes... agregar mayor can t idad de nod[r]

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Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de simulación y plataformas reconfigurables

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de simulación y plataformas reconfigurables

En muchos casos, el cuello de botella de los sistemas paralelos es la E/S de estos sistemas dada las exigencias que debe afrontar [2]. La E/S Paralela es esencial para emparejar el avance de las arquitecturas de los procesadores y el rápido crecimiento de la capacidad computacional. Aunque la arquitectura jerárquica de memoria multinivel puede evitar grandes pérdidas de prestaciones debido a los retardos de acceso a disco, la capacidad de memoria es limitada. Además, como la capacidad computacional aumentará, la disponibilidad de memoria por core decrecerá, especialmente si la escala de los sistemas de HPC se proyecta a millones de cores o más. Varias simulaciones científicas y de ingeniería de áreas críticas de investigación, tales como la nanotecnología, astrofísica, clima y energía física están convirtiéndose en aplicaciones intensivas de datos. Para poder disminuir la brecha entre CPUs-E/S se deben identificar los factores que influyen en las prestaciones y proponer nuevas soluciones [3] [4].
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Técnicas de modelado y simulación en entornos HPC

Técnicas de modelado y simulación en entornos HPC

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de diferentes técnicas de modelado y simulación para entornos de Cómputo en Altas Prestaciones (HPC, High Performance Computing). Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios y reconfigurar el sistema físico. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o reconfigurarse.

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Interoperabilidad en cloud computing

Interoperabilidad en cloud computing

El avance notable de tecnologías como la computación distribuida, Internet, grid computing, HPC, data centers, han posibilitado que Cloud Computing forme parte de un nuevo modelo de computación y de negocios. No obstante la convergencia de todas ellas funcionando en una gran infraestructura IT, obliga a los especialistas a resolver muchísimos problemas de interoperabilidad. Cloud Computing es vista por muchos desarrolladores como la Cuarta Generación de aplicaciones y se espera que sea la forma en que en estos próximos años se construirán las mismas. Es un modelo emergente y de carácter empírico y los desarrollos en muchos casos se realizan en la capa SaaS, utilizando las APIs o servicios de empresas proveedoras como Amazon o Salesforce, por nombrar algunas. Presenta muchas ventajas al usuario final como gran flexibilidad, ROI muy conveniente y TCO reducido. Debido a que Cloud no tiene estándares definidos, los estilos de cloud son diferentes y las soluciones también; alcanzar una arquitectura interoperable que funcione adecuadamente para plataformas heterogéneas no resulta una tarea fácil. El objetivo que se pretende alcanzar con esta línea de investigación es la construcción de soluciones que permitan integrar aplicaciones para construir Clouds Públicas y Abiertas.
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9. Cloud computing

9. Cloud computing

El cloud computing ofrece a personas y empresas de todos los tamaños la potencia de un conjunto de recursos informáticos bien mantenido, seguro, de fácil acceso y en demanda, como servidores almacenamiento y datos y software de aplicación. (salesforce, 2016)

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GUÍAS COMPUTING CLOUD

GUÍAS COMPUTING CLOUD

los equipos físicos en el CPD del cliente, La propuesta de Oracle incluye una cloud pública, infraestructura para nubes privadas e infraestruc- tura para sistemas híbridos. Oracle ofrece a las empresas la gama más completa de Aplica- ciones como Servicio (SaaS), Plataforma como Servicio (PaaS) e Infraestructura como Servicio (IaaS). Al mismo tiempo, facilita soluciones para que las compañías construyan sus propias infraestructuras cloud. La interoperabilidad permite, además, transferir aplicaciones de unas modalidades a otras de modo sencillo. En SaaS, Oracle tiene la única suite integrada y más amplia del sector y continuamente anuncia la disponibilidad de nuevas soluciones ERP Cloud, EPM Cloud, HCM Cloud y CX Cloud. En PaaS, cuenta con una suite completa de ser- vicios basados en estándares. En IaaS, Oracle cuenta con una amplia gama de servicios de computación, almacenamiento y conectividad. La ventaja de la propuesta de Oracle es que uti- liza la misma tecnología para la cloud pública o la privada, de forma que los clientes cuentan con facilidad para escoger qué aplicaciones mantendrán en un sistema público y cuáles en un sistema privado. Por otra parte, para aque- llos clientes que por cualquier motivo no quieran o no puedan sacar datos o aplicaciones de su
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HPC & Cloud Experts. Conceptos Compatibles?

HPC & Cloud Experts. Conceptos Compatibles?

● En PaaS la seguridad de la plataforma pertenece al proveedor pero la seguridad de las. aplicaciones sobre la plataforma y su despliegue pertenece al cliente[r]

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BENEFICIOS DEL CLOUD COMPUTING.-

BENEFICIOS DEL CLOUD COMPUTING.-

La computación en grid es una tecnología innovadora que permite utilizar de forma coordinada todo tipo de recursos (entre ellos cómputo, almacenamiento y aplicaciones específicas) que no están sujetas a un control centralizado. En ese sentido es una nueva forma de computación distribuida, en la cual los recursos pueden ser heterogéneos (diferentes arquitecturas, supercomputadores, cluster, etc) y se encuentran conectados mediante redes de área extensa (por ejemplo internet) Desarrollado en ámbitos científicos a principios de los años 1990, su entrada al mercado comercial siguió la idea de la llamada Utility Computing y supone una revolución que dará mucho que hablar.
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Interacción de los componentes del clúster Microsoft Hpc  (High Performance Computing) Server 2008, con aplicaciones MPI

Interacción de los componentes del clúster Microsoft Hpc (High Performance Computing) Server 2008, con aplicaciones MPI

The High Performance Computing (HPC) refers to the solution of complex problems by a group of servers, called cluster. The cluster as a whole is used for solving a single problem or a group of related problems. Initially, the solutions provided by HPC were limited to scientific research, but due to cost reductions and new business requirements, HPC can already be applied to data centers, software si- mulations, processing transactions and any resolution of business complex problems. The University of Boyacá developed the research project entitled “interaction of the components of the Microsoft HPC cluster (High Performance Computing) Server 2008 with MPI applications”, which belongs to the distributed systems investigation line from the distributed systems and teleinformatics - GISDYTEL research group. This project will determine how the components that are part of information proces- sing cluster Microsoft HPC (High Performance Computing) Server 2008 relate to each other to solve a highly complex problem with MPI applications. This article describes: The HP server cluster including all concerning concepts (Clusters, High Performance Computing and MPI), all the project infrastruc- ture requirements, the creation process from the virtualization cluster nodes, passing through the domain creation and the implementation of MPI programs and the results analysis.
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Mobile cloud computing

Mobile cloud computing

Los desarrolladores de aplicaciones móviles para la cloud, se enfrentan al desafío de múltiples sistemas operativos móviles y dispositivos con características heterogéneas. Esto genera que se debe escribir para un solo sistema operativo, o crear múltiples versiones de la misma aplicación, lo cual genera un importante problema de ineficiencia.

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Cloud Computing... 32

Cloud Computing... 32

Cloud Computing (computación en la nube) nos permite ofrecer una mejor solución al problema planteado. La empresa simplemente contrataría al proveedor de cloud los 10 equipos, se conectaría directamente desde sus propios equipos mediante internet a esos servidores y podría usarlos como si estuvieran en su propia empresa. A todos los efectos esos 10 servidores se comportarían como equipos reales. Una vez que la empresa ha terminado el trabajo, se limita a dar de baja los equipos en el proveedor y paga simplemente por las horas que haya estado usando dichos equipos.
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Análisis de eficiencia en arquitecturas multiprocesador en aplicaciones de telemedicina

Análisis de eficiencia en arquitecturas multiprocesador en aplicaciones de telemedicina

El proyecto contempla el estudio y análisis de técnicas de Acceso a distancia por medio de la interfaz Ethernet [1]. Entre las problemáticas a investigar se encuentra la frecuencia de actualización de datos y eficiencia en la visualización del estado actual de las variables sobre Sistemas basados en Microprocesadores Cortex y otros procesadores ARM con diferentes prestaciones. Además, se abordan temas de investigación relacionados con los distintos protocolos para el envío de paquetes, donde se debe determinar la manera más eficiente en cuanto a tiempo de transmisión y limitaciones en la red que puedan provocar la caída en el rendimiento del sistema. Entre las aplicaciones conocidas, se desean estudiar las capacidades y prestaciones de un web server Embebido para aplicaciones de Telemedicina [2]. Además, estudiar la factibilidad en la transmisión de imágenes, gráficas de datos evolutivos y voz en tiempo real [3]. Para determinar el rendimiento y limitaciones del sistema completo se requiere implementar un Sistema Operativo de tiempo real sobre el sistema Multicore CIAA ([4] y [5] respectivamente).
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Cloud Computing en las AAPP

Cloud Computing en las AAPP

Cliente Propietario Proveedor Opera Cliente Propietario Cliente Opera Modelo de Operación Applicaciones Plataforma Modelo de Servicio Infraestructura (SaaS) (PaaS) (IaaS) Mult[r]

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TítuloGeneral‐purpose computation on GPUs for high performance cloud computing

TítuloGeneral‐purpose computation on GPUs for high performance cloud computing

The main drawback detected by most of these previous works since 2005 up to 2010, is the high network overhead due to the use of commodity interconnection technologies (e.g., Ethernet and TCP/IP) that are not suitable for HPC. In order to overcome this drawback, Amazon EC2 introduce 10 Gigabit Ethernet as interconnection technology together with the launch of its CCI and CGI instance types, in June and November 2010, respectively. These instances target HPC applications thanks to its high computational power and the adoption of a high performance network, 10 Gigabit Ethernet. The CCI instance type has been evaluated in recent related work. Thus, Regola and Ducom [27] evaluated the suitability of several virtualization technologies for HPC, showing that operating system virtualization was the only solution that offers near native CPU and I/O performance. They included in their testbed four Amazon EC2 CCIs, although they focused more on the overall performance of the several evaluated hypervisors instead of the network performance and the scalability of HPC applications. Carlyle et al. [28] reported that it is much more effective in academia operating a community cluster program than providing HPC resources with nodes using Amazon EC2 CCIs. Sun et al. [29] relied on Amazon EC2 CCIs for running the Lattice Optimization and some additional performance benchmarks concluding that these instances suffer from performance degradation for large scale parallel MPI applications, especially network or memory bound applications. Ramakrishnan et al. [30] analyzed the performance of a number of different interconnect technologies, including 10 Gigabit Ethernet network from Amazon EC2 CCIs, showing that virtualization can have a significant impact on performance. Zhai et al. [31] conducted a comprehensive evaluation of MPI applications on Amazon EC2 CCIs, revealing a significant performance increase compared to previous evaluations on standard and High-CPU instances. However, the interconnection network overhead, especially the high startup latency (poor small messages performance), remains as the main MPI scalability limitation.
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Infraestructura de Cloud Computing

Infraestructura de Cloud Computing

In Proceed ings of the 3rd annua l conference on Research in informa t ion techno logy (pp.[r]

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1 cloud computing

1 cloud computing

tratan de aprovechar las diferentes redes para distribuir y consumir información. Si bien pueden utilizar una variedad de herramientas de medios sociales con el fi[r]

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Gestión del conocimiento en la era del Cloud Computing / Knowledge Management at Cloud Computing Age

Gestión del conocimiento en la era del Cloud Computing / Knowledge Management at Cloud Computing Age

Las Tecnologías de Información (TI) aplicadas en las estrategias de gestión del conoci- miento facilitan el trabajo de almacenar los conocimientos relevantes para la organización y presentarlos a las personas cuando estos sean requeridos. La preocupación de los adminis- tradores de poder almacenar todos los conocimientos considerados relevantes y transferirlos eficientemente a todos los miembros de la organización cuando estos se necesiten, hace que los profesionales de TI busquen soluciones en los paradigmas tecnológicos para suplir dicha preocupación de una manera que no solamente sea eficaz sino que a su vez sea económica. Cloud Computing (CC o computación en la nube) es concebido como un paradigma computacional y modelo de negocios que busca ofrecer y consumir recursos TI ya sean hardware o software sobre demanda a través de la infraestructura de internet. Este paradigma brinda un abanico de posibilidades en el consumo de recursos de TI, que no solamente lo hacen atractivo para el desarrollo de soluciones hardware o software, sino que a su vez provee de un modelo de negocios favorable económicamente tanto para los proveedores de servicios como para los consumidores de los mismos. La aplicación del paradigma CC en las estrategias de gestión del conocimiento para administrar los recursos de TI plantea una serie de benefi- cios, no solamente en el ámbito tecnológico, sino también en lo social, permitiendo aprovechar los conocimientos de las personas involucradas en la organización, y así impulsar la opti- mización de recursos y procesos, mejora en los productos y servicios así como en las rela- ciones con los clientes, proveedores y empleados, para de esta manera lograr las anheladas ventajas competitivas.
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Cloud computing en la industria financiera

Cloud computing en la industria financiera

Cloud computing continúa en constante crecimiento durante los últimos años. Esto es consecuencia de los beneficios que brinda, principalmente en términos económicos y de administración para aquellas compañías que lo adopten. Debido a una de sus principales características de compartimiento de recursos para aprovechar al máximo todas las capacidades, el esquema de cloud computing es bastante extenso y permite distintas configuraciones. Esto permite que no se limite únicamente a grandes compañías, pudiendo ofrecer soluciones inclusive a pequeños consumidores. Pero esta característica de “hacer público lo privado” genera controversias principalmente en cuanto a los aspectos de seguridad y privacidad de la información. Es por esto, que si bien los pequeños consumidores se están acercando a este esquema mirando los beneficios que obtienen, las compañías de la industria financiera no logran todavía obtener un pleno convencimiento para implementar el esquema de cloud computing. Este trabajo comienza describiendo el modelo de cloud computing, lo que llevará a plantear sus beneficios y potenciales inconvenientes que puede generar bajo un modelo de adopción en la industria financiera. Finalmente se plantearán recomendaciones en base a lo desarrollado para establecer una guía de adopción.
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Hopes and facts in evaluating the performance of HPC-I/O on a cloud environment

Hopes and facts in evaluating the performance of HPC-I/O on a cloud environment

distributed file systems NFS and Cluster, and the parallel file system PVFS2. Liu et al. [1] evaluate different I/O configuration, using the distributed file system NFS and the parallel file system PVFS2. Furthermore, Liu et al. [4] present a tool, ACIC, to optimize the I/O system for HPC applications in cloud. ACIC allows them to recommend an optimized I/O system configuration according to the user’s selected objective. In our work the VC configurations are evaluated taking into account the application I/O model. As our application I/O model does not depend on the underlying I/O system, it can be used on different VCs and cloud platforms.
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