IMMEDIATE/BATCH MODE SCHEDULING ALGORITHMS FOR GRID COMPUTING: A REVIEW

Immediate/on-line and Batch mode heuristics are two methods used for scheduling in the computational grid environment. In the former, task is mapped onto a resource as soon as it arrives at the scheduler, while the later, tasks are not mapped onto resource as they arrive, instead they are collected into a set that is examined for mapping at prescheduled times called mapping events. This paper reviews the literature concerning Minimum Execution Time (MET) along with Minimum Completion Time (MCT) algorithms of online mode heuristics and more emphasis on Min-Min along with Max-Min algorithms of batch mode heuristics, while focusing on the details of their basic concepts, approaches, techniques, and open problems

Identificación y priorización de riesgos operacionales en el transporte de residuos hospitalarios.

En la actualidad, el transporte de residuos hospitalarios es una actividad cada vez más frecuente en la región, y un claro ejemplo de esto es la apertura del parque tecnológico ambiental de occidente en el año 2016. Esta actividad, tiene unos riesgos asociados a su operación, por ejemplo, enfermedades como hepatitis, rubeola, tuberculosis, entre otras, están relacionadas con un mal manejo en el transporte de estos residuos, sin mencionar su daño al medio ambiente. El Ministerio de Ambiente Vivienda y Desarrollo Territorial y el Ministerio de Salud y Protección Social en 2009 definió que aproximadamente el 40% de los residuos presenta características infecciosas pero debido a su inadecuado manejo en los procesos y tiempos de recolección y transporte, el 60% restante se contamina; incrementando los costos de tratamiento, los impactos y los riesgos sanitarios y ambientales, de esta manera se genera un riesgo ligado a las operaciones que se incurren en el manejo de estos materiales, este riesgo se conoce como riesgo operacional. El riesgo operacional es el riesgo de sufrir pérdidas debido a la falla en los procesos, personal o sistemas internos, o bien por causas de eventos externos, el cual es el tema central de este trabajo de grado, que estará enfocado en el riesgo operacional que se presenta en las empresas del sector de transporte de residuos peligrosos provenientes de unidades hospitalarias. La gestión de riesgos operacionales comprende 4 etapas: identificación, priorización, gestión y mantenimiento. Se presenta entonces, una propuesta para identificar y priorizar los riesgos operacionales asociados al transporte de residuos hospitalarios de manera que le permita a la organización detectar los riesgos prioritarios y de esta manera orientar las acciones encaminadas a eliminarlos o mitigarlos. La metodología desarrollada incluye la identificación y priorización multicriterio de los riesgos operacionales y se ha aplicado en una empresa colombiana dedicada a la gestión de residuos hospitalarios. Las etapas de gestión y mantenimiento deben ser asumidas por las compañías, ya que se requiere disposición de recursos para poder realizar una gestión completa de los riesgos operacionales. En las compañías, la priorización de riesgos se hace fundamental para definir e implementar acciones, que permitan eliminar o mitigar los riesgos presentes en la cadena de suministros. Debido a esto, es importante definir su prioridad de acuerdo a los objetivos estratégicos de las compañías, ya que los riesgos tienen un impacto en los objetivos, por lo cual deben ser tratados en primer lugar, esto con el fin de definir las acciones a tomar. Sin duda alguna, este trabajo constituye una base para el diseño de los planes operativos y estratégicos de las diferentes compañías, ya que los impactos negativos que se pueden obtener por desconocimiento o por falta de planes de contingencia al momento de presentarse uno o varios de los diferentes riesgos operacionales que se tienen en el día a día de la operación

Energy-aware service provisioning in P2P-assisted cloud ecosystems

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i Instituto Tecnico de LisboaEnergy has been emerged as a first-class computing resource in modern systems. The trend has primarily led to the strong focus on reducing the energy consumption of data centers, coupled with the growing awareness of the adverse impact on the environment due to data centers. This has led to a strong focus on energy management for server class systems. In this work, we intend to address the energy-aware service provisioning in P2P-assisted cloud ecosystems, leveraging economics-inspired mechanisms. Toward this goal, we addressed a number of challenges. To frame an energy aware service provisioning mechanism in the P2P-assisted cloud, first, we need to compare the energy consumption of each individual service in P2P-cloud and data centers. However, in the procedure of decreasing the energy consumption of cloud services, we may be trapped with the performance violation. Therefore, we need to formulate a performance aware energy analysis metric, conceptualized across the service provisioning stack. We leverage this metric to derive energy analysis framework. Then, we sketch a framework to analyze the energy effectiveness in P2P-cloud and data center platforms to choose the right service platform, according to the performance and energy characteristics. This framework maps energy from the hardware oblivious, top level to the particular hardware setting in the bottom layer of the stack. Afterwards, we introduce an economics-inspired mechanism to increase the energy effectiveness in the P2P-assisted cloud platform as well as moving toward a greener ICT for ICT for a greener ecosystem.La energía se ha convertido en un recurso de computación de primera clase en los sistemas modernos. La tendencia ha dado lugar principalmente a un fuerte enfoque hacia la reducción del consumo de energía de los centros de datos, así como una creciente conciencia sobre los efectos ambientales negativos, producidos por los centros de datos. Esto ha llevado a un fuerte enfoque en la gestión de energía de los sistemas de tipo servidor. En este trabajo, se pretende hacer frente a la provisión de servicios de bajo consumo energético en los ecosistemas de la nube asistida por P2P, haciendo uso de mecanismos basados en economía. Con este objetivo, hemos abordado una serie de desafíos. Para instrumentar un mecanismo de servicio de aprovisionamiento de energía consciente en la nube asistida por P2P, en primer lugar, tenemos que comparar el consumo energético de cada servicio en la nube P2P y en los centros de datos. Sin embargo, en el procedimiento de disminuir el consumo de energía de los servicios en la nube, podemos quedar atrapados en el incumplimiento del rendimiento. Por lo tanto, tenemos que formular una métrica, sobre el rendimiento energético, a través de la pila de servicio de aprovisionamiento. Nos aprovechamos de esta métrica para derivar un marco de análisis de energía. Luego, se esboza un marco para analizar la eficacia energética en la nube asistida por P2P y en la plataforma de centros de datos para elegir la plataforma de servicios adecuada, de acuerdo con las características de rendimiento y energía. Este marco mapea la energía desde el alto nivel independiente del hardware a la configuración de hardware particular en la capa inferior de la pila. Posteriormente, se introduce un mecanismo basado en economía para aumentar la eficacia energética en la plataforma en la nube asistida por P2P, así como avanzar hacia unas TIC más verdes, para las TIC en un ecosistema más verde.Postprint (published version