Global Grids and Software Toolkits: A Study of Four Grid Middleware Technologies

Grid is an infrastructure that involves the integrated and collaborative use of computers, networks, databases and scientific instruments owned and managed by multiple organizations. Grid applications often involve large amounts of data and/or computing resources that require secure resource sharing across organizational boundaries. This makes Grid application management and deployment a complex undertaking. Grid middlewares provide users with seamless computing ability and uniform access to resources in the heterogeneous Grid environment. Several software toolkits and systems have been developed, most of which are results of academic research projects, all over the world. This chapter will focus on four of these middlewares--UNICORE, Globus, Legion and Gridbus. It also presents our implementation of a resource broker for UNICORE as this functionality was not supported in it. A comparison of these systems on the basis of the architecture, implementation model and several other features is included.Comment: 19 pages, 10 figure

Modelos y métricas para evaluar calidad de software

En este trabajo se describen las líneas de investigación y desarrollo que se realizarán en el marco de un proyecto mayor referido a calidad de software orientado a Pymes de la región NEA del país, en el contexto de las iniciativas gubernamentales de promoción de la industria del software. La calidad del software, de por sí compleja y subjetiva, se basa en modelos y métricas que intentan realizar la medición de los distintos aspectos que afectan el proceso de desarrollo y el producto software. Los resultados de la medición y evaluación de la calidad aportarán al mejoramiento del software que se elabora y, consecuentemente, al incremento de la competitividad de quienes desarrollan, como así también, y principalmente, mejorar las aplicaciones y sistemas, y sus ámbitos de aplicación. En particular, en este proyecto se plantea además, estimular la vinculación de las universidades y las empresas Pymes de la región NEA, como así también, el mejoramiento de sus recursos humanos, como forma de contribuir al desarrollo local.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelos y métricas para evaluar calidad de software

En este trabajo se describen las líneas de investigación y desarrollo que se realizarán en el marco de un proyecto mayor referido a calidad de software orientado a Pymes de la región NEA del país, en el contexto de las iniciativas gubernamentales de promoción de la industria del software. La calidad del software, de por sí compleja y subjetiva, se basa en modelos y métricas que intentan realizar la medición de los distintos aspectos que afectan el proceso de desarrollo y el producto software. Los resultados de la medición y evaluación de la calidad aportarán al mejoramiento del software que se elabora y, consecuentemente, al incremento de la competitividad de quienes desarrollan, como así también, y principalmente, mejorar las aplicaciones y sistemas, y sus ámbitos de aplicación. En particular, en este proyecto se plantea además, estimular la vinculación de las universidades y las empresas Pymes de la región NEA, como así también, el mejoramiento de sus recursos humanos, como forma de contribuir al desarrollo local.Eje: Ingeniería de Software y Base de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Active caching for recommender systems

Web users are often overwhelmed by the amount of information available while carrying out browsing and searching tasks. Recommender systems substantially reduce the information overload by suggesting a list of similar documents that users might find interesting. However, generating these ranked lists requires an enormous amount of resources that often results in access latency. Caching frequently accessed data has been a useful technique for reducing stress on limited resources and improving response time. Traditional passive caching techniques, where the focus is on answering queries based on temporal locality or popularity, achieve a very limited performance gain. In this dissertation, we are proposing an ‘active caching’ technique for recommender systems as an extension of the caching model. In this approach estimation is used to generate an answer for queries whose results are not explicitly cached, where the estimation makes use of the partial order lists cached for related queries. By answering non-cached queries along with cached queries, the active caching system acts as a form of query processor and offers substantial improvement over traditional caching methodologies. Test results for several data sets and recommendation techniques show substantial improvement in the cache hit rate, byte hit rate and CPU costs, while achieving reasonable recall rates. To ameliorate the performance of proposed active caching solution, a shared neighbor similarity measure is introduced which improves the recall rates by eliminating the dependence on monotinicity in the partial order lists. Finally, a greedy balancing cache selection policy is also proposed to select most appropriate data objects for the cache that help to improve the cache hit rate and recall further