Implementación en paralelo de un modelo de transmisión sináptica sobre un cluster heterogéneo

En este trabajo se presentan los primeros resultados obtenidos por el área de informática de la Univ. Nac. de Gral. Sarmiento, en su proyecto de diseño e implementación de un cluster Linux, de tipo heterogéneo. Estos resultados se aplicaron en la implementación en paralelo de una aplicación desarrollada para el proyecto de investigación de Sistemas Complejos del área de física de dicha Institución. Como resultado de esta primera etapa se midió la capacidad de cómputo del cluster, obteniendo coeficientes que dependen de las características físicas de cada nodo y que permiten implementar aplicaciones paralelas, de manera estática, aprovechando al máximo el sistema de cómputo. El tiempo de ejecución de esta aplicación es de unas 20 hs. en su versión serial más simple y en las computadoras más rápidas, tiempo que irá creciendo en futuras aplicaciones. Su implementación en paralelo, utilizando dichos coeficientes, permitió disminuir un 60% el tiempo de ejecución. Mediante una implementación en paralelo, con asignación dinámica de la carga, se estudió el comportamiento del sistema al momento de balancear cómputo y comunicaciones, pensando continuar en el futuro mejorando este comportamiento e integrando este cluster a una colección de clusters heterogéneos interconectados a través de Internet.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo (PDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Predicción del cómputo paralelo de una aplicación sobre una colección de clusters geográficamente distribuidos

El propósito de este trabajo es implementar en paralelo una aplicación utilizada para modelizar la transmisión sináptica de neuronas sobre dos cluster geográficamente distribuidos e interconectados por Internet, con el propósito de disminuir el tiempo empleado en su ejecución. Ejecutar a distancia utilizando Internet es una tarea compleja, aunque es posible. Nosotros lo demostramos con un modelo de implementación de dicha aplicación sobre dos clusters distribuidos ubicados en España y Argentina, usando la red Internet como red no dedicada para la interconexión entre ambos. En este trabajo se presenta dicho modelo, con el cual se predice el rendimiento de la aplicación estimando el valor de la granularidad que hace más eficiente el cómputo, debiendo hablar de dos niveles de granularidad, el que se implementará dentro de cada cluster y el que se implementa entre ambos clusters. Los resultados experimentales muestran que se logra más de un 90% de precisión en la predicción y que la mejora en los tiempos de cómputo alcanzan un 83% con la colaboración de ambos clusters.VI Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Predicción del cómputo paralelo de una aplicación sobre una colección de clusters geográficamente distribuidos

El propósito de este trabajo es implementar en paralelo una aplicación utilizada para modelizar la transmisión sináptica de neuronas sobre dos cluster geográficamente distribuidos e interconectados por Internet, con el propósito de disminuir el tiempo empleado en su ejecución. Ejecutar a distancia utilizando Internet es una tarea compleja, aunque es posible. Nosotros lo demostramos con un modelo de implementación de dicha aplicación sobre dos clusters distribuidos ubicados en España y Argentina, usando la red Internet como red no dedicada para la interconexión entre ambos. En este trabajo se presenta dicho modelo, con el cual se predice el rendimiento de la aplicación estimando el valor de la granularidad que hace más eficiente el cómputo, debiendo hablar de dos niveles de granularidad, el que se implementará dentro de cada cluster y el que se implementa entre ambos clusters. Los resultados experimentales muestran que se logra más de un 90% de precisión en la predicción y que la mejora en los tiempos de cómputo alcanzan un 83% con la colaboración de ambos clusters.VI Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación en paralelo de un modelo de transmisión sináptica sobre un cluster heterogéneo

En este trabajo se presentan los primeros resultados obtenidos por el área de informática de la Univ. Nac. de Gral. Sarmiento, en su proyecto de diseño e implementación de un cluster Linux, de tipo heterogéneo. Estos resultados se aplicaron en la implementación en paralelo de una aplicación desarrollada para el proyecto de investigación de Sistemas Complejos del área de física de dicha Institución. Como resultado de esta primera etapa se midió la capacidad de cómputo del cluster, obteniendo coeficientes que dependen de las características físicas de cada nodo y que permiten implementar aplicaciones paralelas, de manera estática, aprovechando al máximo el sistema de cómputo. El tiempo de ejecución de esta aplicación es de unas 20 hs. en su versión serial más simple y en las computadoras más rápidas, tiempo que irá creciendo en futuras aplicaciones. Su implementación en paralelo, utilizando dichos coeficientes, permitió disminuir un 60% el tiempo de ejecución. Mediante una implementación en paralelo, con asignación dinámica de la carga, se estudió el comportamiento del sistema al momento de balancear cómputo y comunicaciones, pensando continuar en el futuro mejorando este comportamiento e integrando este cluster a una colección de clusters heterogéneos interconectados a través de Internet.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo (PDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Anales del XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (CACIC)

Contenido: Arquitecturas de computadoras Sistemas embebidos Arquitecturas orientadas a servicios (SOA) Redes de comunicaciones Redes heterogéneas Redes de Avanzada Redes inalámbricas Redes móviles Redes activas Administración y monitoreo de redes y servicios Calidad de Servicio (QoS, SLAs) Seguridad informática y autenticación, privacidad Infraestructura para firma digital y certificados digitales Análisis y detección de vulnerabilidades Sistemas operativos Sistemas P2P Middleware Infraestructura para grid Servicios de integración (Web Services o .Net)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Planificación dinámica sobre entornos GRID

El objetivo de esta Tesis es el análisis para la gestión de entornos virtuales de manera eficiente. Se realizó una optimización para el middleware de planificación en forma dinámica sobre entornos de computación Grid, siendo la meta a alcanzar la asignación y utilización óptima de recursos para la ejecución coordinada de tareas. Se investigó en particular la interacción entre servicios Grid y la problemática de la distribución de tareas en meta-organizaciones con requerimientos de calidad de servicio no trivial, estableciendo una relación entre la distribución de tareas y las necesidades locales pertenecientes a organizaciones virtuales. En primer término, se realizaron experiencias sobre la problemática de aplicaciones en entornos multicluster y luego se analizó como la infraestructura Grid pueden impactar en el diseño de este tipo de aplicaciones. Se propuso e implementó una arquitectura para la gestión de entornos virtuales, logrando un máximo aprovechamiento de entornos Grid utilizando clusters de computadoras como recurso. Por último se formuló una optimización para algoritmos de planificación, donde en base a la distribución geográfica y las características de la aplicación que se debe ejecutar, se generan automáticamente entornos virtuales de ejecución utilizando el conjunto de máquinas más adecuado. Con esta optimización se logra en el mejor de los casos un incremento del 20% en el tiempo total de ejecución del sistema.Es revisado por: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/9685Facultad de Informátic