Modelado y simulación de sistemas de gran escala

Las simulaciones computacionales permiten entender los elementos y patrones que pueden alterar un sistema y puede ser utilizada para estudiar sistemas complejos, incluyendo aquellos que son analíticamente intratables. La simulación también es utilizada cuando no se tienen los recursos computacionales disponibles. En estos casos se puede estimar diferentes parámetros como la escalabilidad de los sistemas, a medida que se simula el aumento del número de recursos asignados. En otras palabras, utilizando técnicas de modelado y simulaciones eficientes es posible diseñar, desarrollar y evaluar sistemas de gran escala. En este trabajo, se presentan los objetivos, trabajo realizado y desafíos que aborda el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los temas que involucra el diseño de simulaciones de sistemas complejos y de gran escala para procesar grandes volúmenes de datos e información.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y simulación de sistemas de gran escala

Las simulaciones computacionales permiten entender los elementos y patrones que pueden alterar un sistema y puede ser utilizada para estudiar sistemas complejos, incluyendo aquellos que son analíticamente intratables. La simulación también es utilizada cuando no se tienen los recursos computacionales disponibles. En estos casos se puede estimar diferentes parámetros como la escalabilidad de los sistemas, a medida que se simula el aumento del número de recursos asignados. En otras palabras, utilizando técnicas de modelado y simulaciones eficientes es posible diseñar, desarrollar y evaluar sistemas de gran escala. En este trabajo, se presentan los objetivos, trabajo realizado y desafíos que aborda el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los temas que involucra el diseño de simulaciones de sistemas complejos y de gran escala para procesar grandes volúmenes de datos e información.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y simulación de sistemas de gran escala

Las simulaciones computacionales permiten entender los elementos y patrones que pueden alterar un sistema y puede ser utilizada para estudiar sistemas complejos, incluyendo aquellos que son analíticamente intratables. La simulación también es utilizada cuando no se tienen los recursos computacionales disponibles. En estos casos se puede estimar diferentes parámetros como la escalabilidad de los sistemas, a medida que se simula el aumento del número de recursos asignados. En otras palabras, utilizando técnicas de modelado y simulaciones eficientes es posible diseñar, desarrollar y evaluar sistemas de gran escala. En este trabajo, se presentan los objetivos, trabajo realizado y desafíos que aborda el grupo de investigación de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los temas que involucra el diseño de simulaciones de sistemas complejos y de gran escala para procesar grandes volúmenes de datos e información.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y diseño de sistemas complejos mediante técnicas de simulación

Actualmente, existe una gran demanda de los usuarios frente a los sistemas de gran escala, la cual requiere no solo procesar sus requerimientos de manera rápida sino que manejan una gran cantidad de datos. Este nuevo desafío ha llevado a que la tecnología tenga un crecimiento tanto en el diseño e implementación de nuevas arquitecturas de computadores, redes de alta velocidad, placas aceleradoras de GPU, etc. Los datos de gran volumen son generalmente representados mediante documentos Web que son procesados e indexados por los grandes motores de búsqueda como Google, Yahoo! o Bing. A su vez existen otros tipos de datos complejos como lo pueden ser las imágenes satelitales, imágenes médicas, etc. Adicionalmente, es necesario considerar el efecto que tiene el comportamiento de los usuarios sobre un sistema de gran escala, comportamiento frente a la publicidad, acciones sobre juegos, respecto a eventos mundiales como los terremotos, etc. Todos estos desafíos promueven el desarrollo de tecnologías y algoritmos que deben ser eficaces (en términos de calidad de recuperación de la información) y eficientes (en términos de tiempo de procesamiento). En este trabajo, se presentan los objetivos, trabajo realizado y desafíos que aborda el grupo de investigación interdisciplinario de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los temas que involucra el diseño de sistemas complejos y de gran escala para procesar grandes volúmenes de datos e información.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modelado y diseño de sistemas complejos mediante técnicas de simulación

Actualmente, existe una gran demanda de los usuarios frente a los sistemas de gran escala, la cual requiere no solo procesar sus requerimientos de manera rápida sino que manejan una gran cantidad de datos. Este nuevo desafío ha llevado a que la tecnología tenga un crecimiento tanto en el diseño e implementación de nuevas arquitecturas de computadores, redes de alta velocidad, placas aceleradoras de GPU, etc. Los datos de gran volumen son generalmente representados mediante documentos Web que son procesados e indexados por los grandes motores de búsqueda como Google, Yahoo! o Bing. A su vez existen otros tipos de datos complejos como lo pueden ser las imágenes satelitales, imágenes médicas, etc. Adicionalmente, es necesario considerar el efecto que tiene el comportamiento de los usuarios sobre un sistema de gran escala, comportamiento frente a la publicidad, acciones sobre juegos, respecto a eventos mundiales como los terremotos, etc. Todos estos desafíos promueven el desarrollo de tecnologías y algoritmos que deben ser eficaces (en términos de calidad de recuperación de la información) y eficientes (en términos de tiempo de procesamiento). En este trabajo, se presentan los objetivos, trabajo realizado y desafíos que aborda el grupo de investigación interdisciplinario de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los temas que involucra el diseño de sistemas complejos y de gran escala para procesar grandes volúmenes de datos e información.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Herramientas de modelado y simulación para sistemas de gran escala

El crecimiento constante de la tecnología, diseño e implementación de nuevas arquitecturas de computadoras, placas aceleradoras como las GPU, redes de alta velocidad, etc., son el resultado de la gran demanda introducida por los usuarios de sistemas de gran escala que requieren no sólo procesar sus requerimientos rápidamente (fracciones de segundo) sino de la gran cantidad de datos utilizados en estos sistemas. Algunos de estos datos (los más cercanos al usuario de redes) se encuentran en las páginas o documentos Web que son procesadas e indexadas por grandes motores de búsqueda Web como Google, Yahoo! o Bing. Pero existen datos más complejos como las imágenes satelitales que son utilizados por especialistas en otras disciplinas como la geología y la minería. Estos datos (ya sean imágenes, información referente a perforaciones realizadas en la superficie de la tierra, etc.) deben ser eficiente y eficazmente procesadas por sistemas de información en un tiempo razonable. En ambos casos, al utilizar documentos Web como datos de sistemas industrializados de propósito específico, existe la complejidad de que dichos datos tienden a ser modificados a lo largo del tiempo. Esto último introduce una dimensión adicional que debe ser analizada al momento de diseñar estos sistemas complejos. En este trabajo, se presentan los objetivos y los desafíos que se pretenden abordar desde el grupo interdisciplinario de investigación de la Universidad Nacional de San Luis, para abordar los desafíos que involucra el modelado y diseño de sistemas de gran escala que deben ser capaces de procesar grandes volúmenes de datos e información.Eje: Ingeniería de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A DFT-Based Running Time Prediction Algorithm for Web Queries

Web search engines are built from components capable of processing large amounts of user queries per second in a distributed way. Among them, the index service computes the topk documents that best match each incoming query by means of a document ranking operation. To achieve high performance, dynamic pruning techniques such as the WAND and BM-WAND algorithms are used to avoid fully processing all of the documents related to a query during the ranking operation. Additionally, the index service distributes the ranking operations among clusters of processors wherein in each processor multi-threading is applied to speed up query solution. In this scenario, a query running time prediction algorithm has practical applications in the efficient assignment of processors and threads to incoming queries. We propose a prediction algorithm for the WAND and BM-WAND algorithms. We experimentally show that our proposal is able to achieve accurate prediction results while significantly reducing execution time and memory consumption as compared against an alternative prediction algorithm. Our proposal applies the discrete Fourier transform (DFT) to represent key features affecting query running time whereas the resulting vectors are used to train a feed-forward neural network with back-propagation.Fil: Rojas, Oscar. Universidad de Santiago de Chile; ChileFil: Gil Costa, Graciela Verónica. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico- Matemáticas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis; ArgentinaFil: Marín, Mauricio. Universidad de Chile; Chil

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI