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A user-centric execution environment for <em>CineGrid</em> workloads
The abundance and heterogeneity of IT resources available, together with the ability to dynamically scale applications poses significant usability issues to users. Without understanding the performance profile of available resources users are unable to efficiently scale their applications in order to meet performance objectives. High quality media collaborations, like CineGrid, are one example of such diverse environments where users can leverage dynamic infrastructures to move and process large amounts of data. This paper describes our user-centric approach to executing high quality media processing workloads over dynamic infrastructures. Our main contribution is the CGtoolkit environment, an integrated system which aids users cope with the infrastructure complexity and large data sets specific to the digital cinema domain
Linguagens para a Computação de Alto Desempenho, utilizadas no processamento de Big Data: Um Estudo de Mapeamento Sistemático
Big Data são conjuntos de informação de alto Volume, Velocidade e/ou Variedade que
exigem formas inovadoras e económicas de processamento, que permitem uma melhor
percepção, tomada de decisões e automação de processos.
Desde 2002, a taxa de melhoria do desempenho em processadores simples diminuiu
bruscamente. A fim de aumentar o poder dos processadores, foram utilizados múltiplos
cores, em paralelo, num único chip. Para conseguir beneficiar deste tipo de arquiteturas,
é necessário reescrever os programas sequenciais. O objetivo da Computação de Alto
Desempenho (CAD) é estudar as metodologias e técnicas que permitem a exploração
destas arquiteturas. O desafio é a necessidade de combinar o desenvolvimento de Software
para a CAD com a gestão e análise de Big Data. Quando a computação paralela e
distribuída é obrigatória, o código torna-se mais difícil. Para tal, é necessário saber quais
são as linguagens a utilizar para facilitar essa tarefa.
Pelo facto da literatura existente sobre o tópico da CAD se encontrar muito dispersa,
foi conduzido um Estudo de Mapeamento Sistemático (EMS), que agrega caraterísticas sobre
as diferentes linguagens encontradas (categoria; natureza; perfis de utilizador típicos;
eficácia; tipos de artigos publicados na área), no processamento de Big Data, auxiliando
estudantes, investigadores, ou outros profissionais que necessitem de uma introdução ou
uma visão panorâmica sobre este tema.
A pesquisa de artigos foi efetuada numa busca automatizada, baseada em palavraschave,
nas bases de dados de 8 bibliotecas digitais selecionadas. Este processo resultou
numa amostra inicial de 420 artigos, que foi reduzida a 152 artigos, publicados entre
Janeiro de 2006 e Março de 2018. A análise manual desses artigos permitiu-nos identificar
26 linguagens em 33 publicações incluídas. Sumarizei e comparei as informações com
as opiniões de profissionais. Os resultados indicaram que a maioria destas linguagens
são Linguagem de Propósito Geral (LPG) em vez de Linguagem de Domínio Específico
(LDE), o que nos leva a concluir que existe uma oportunidade de investigação aplicada
de linguagens que tornem a codificação mais fácil para os especialistas do domínio