DOH: A Content Delivery Peer-to-Peer Network

Many SMEs and non-pro¯t organizations su®er when their Web servers become unavailable due to °ash crowd e®ects when their web site becomes popular. One of the solutions to the °ash-crowd problem is to place the web site on a scalable CDN (Content Delivery Network) that replicates the content and distributes the load in order to improve its response time. In this paper, we present our approach to building a scalable Web Hosting environment as a CDN on top of a structured peer-to-peer system of collaborative web-servers integrated to share the load and to improve the overall system performance, scalability, availability and robustness. Unlike clusterbased solutions, it can run on heterogeneous hardware, over geographically dispersed areas. To validate and evaluate our approach, we have developed a system prototype called DOH (DKS Organized Hosting) that is a CDN implemented on top of the DKS (Distributed K-nary Search) structured P2P system with DHT (Distributed Hash table) functionality [9]. The prototype is implemented in Java, using the DKS middleware, the Jetty web-server, and a modi¯ed JavaFTP server. The proposed design of CDN has been evaluated by simulation and by evaluation experiments on the prototype

Agricultura y cambio climático: principales hallazgos y propuestas para la toma de decisiones en dos regiones naturales del Perú

Fenómenos meteorológicos extremos vinculados al cambio climático vienen afectando la productividad de cultivos que son la principal fuente de alimentación a nivel nacional, como papa, trigo, cebada, habas y maíz. Sumado a ello, la ausencia de programas integrales de extensión agrícola y asistencia técnica limita el desarrollo del sector agrícola. Por ello, en este documento se brindan propuestas para la toma de decisiones en dos regiones naturales del Perú (costa y sierra). Resulta necesario promover planes de aprovechamiento sostenible de recursos hídricos, priorizar cultivos con mejor adaptabilidad en regiones de latitudes medias o altas, establecer laboratorios especializados de control de calidad, e implementar metodologías para la evaluación de riesgos bajo diferentes escenarios agroclimáticos

Contaminación transfronteriza de material particulado en la Amazonía de Brasil a Junín-Perú

La influencia de las partículas de aerosoles atmosféricos en el clima de la Tierra depende en gran medida de las propiedades ópticas, microfísicas y químicas de las partículas, alterando el equilibrio de radiación de la Tierra (Twomey, 2007). Aunque muchos investigadores han estudiado exhaustivamente los aerosoles, su concentración y propiedades ópticas de los aerosoles; aún se considera una fuente importante de incertidumbre en el cambio climático global y el pronóstico de la calidad del aire regional (Che et al., 2014; Hansen et al., 2005). El aumento de partículas de aerosol se ha considerado un factor importante que enfría el sistema tierra-atmósfera y compensa parcialmente el efecto invernadero (Stocker et al., 2013; Tosca et al., 2017). El aerosol atmosférico es una mezcla en suspensión de partículas sólidas finas o gotitas de líquido en el aire, y también se conoce como material particulado (MP) (Rabha & Saikia, 2019), y muestra amplios efectos sobre los procesos atmosféricos, el clima, la ecología y la salud pública (Hallquist et al., 2009; Pinto et al. al., 2010; Pöschl, 2005). La contaminación del aire está cobrando cada vez más importancia dentro del escenario ambiental porque ocasiona grandes riesgos para la salud, con mayor riesgo de muerte y enfermedades respiratorias en los niños (César et al., 2016; Perlroth & Branco, 2017). En 2016, una de cada nueve muertes de niños se atribuyó a los efectos de la contaminación, con un total de 7 millones de muertes en todo el mundo (Adair, Heather, Arroyo, 2018). Por lo tanto, este estudio determina el transporte transfronterizo de material particulado desde la Amazonía de Brasil al departamento de Junín - Perú. Los datos obtenidos se analizan utilizando el sensor PA-II Purple-air de bajo costo (mediciones de material particulado), como el modelo Hysplit y GFS (trayectorias del viento) para el año 2020. Se obtuvo eso para la concentración de PM2.5, en la estación seca predominan las concentraciones obtenidas en las estaciones T3 (21.4ug/m3) y T1 (29.2ug/m3), para la estación húmeda, hay un ligero predominio en la estación T1 (20.4ug / m3), esto se debe a que en la zona de Huancayo las lluvias se retrasaron y la tasa de precipitación mensual fue baja. Finalmente, la concentración de MP menor a 10 micrómetros, en la estación seca predominan las concentraciones obtenidas en las estaciones T3 (22.4ug/ m3) y T1 (28.2ug/m3), para la estación húmeda hay un ligero predominio en la estación T1 (25.4 ug/m3), esto se debe al período de lluvias en la zona de Huancayo, además la hipótesis presentada es que el material particulado que se presenta en los estados de Amazonas y Acre se traslada a la provincia de Huancayo, departamento de Junín, producto al transporte de masas de aire

Vulnerabilidad de la quinua (Chenopodium quinoa Willd) ante eventos de estrés ambiental en las regiones altoandinas del Perú

Quinoa (Chenopodium quinoa Willd) is an agricultural crop that was domesticated in the Andes of Peru and Bolivia, and that has managed to be produced in any type of soil, characterized by its high amount of nutrients and because it is a species that comes to combat abiotic stresses such as drought, salinity, among others. For example, in the face of drought and high temperatures, this crop becomes very tolerant as it has shown that it uses smaller amounts of water and adapts to fluctuations in the climate during biomass production, which makes it a great alternative for regions, arid and semi-arid. In this sense, the objective of this research article was to determine the vulnerability of the cultivation of quinoa to environmental stress events in the high Andean regions of Peru, through the development and analysis of the current distribution model and its future projections for 2050 and 2070 in scenarios RCP 2.6, RCP 4.5 and RCP 8.5 considering their points of presence and the different bioclimates. Likewise, determine by means of the BAM diagram the optimal zones for its development, considering the abiotic, biotic and accessibility variables. In conclusion, it was obtained that quinoa becomes very tolerant to abiotic stress events such as drought and high temperatures, highlighting as the most optimal areas for its development the departments of Puno, Apurímac, Ayacucho and Cuzco.La quinua (Chenopodium quinoa Willd), es un cultivo agrícola que fue domesticado en los Andes del Perú y Bolivia, y que ha logrado producirse en cualquier tipo de suelo, caracterizándose por su alta cantidad de nutrientes y porque es una especie que llega a combatir los estreses abióticos como la sequía, la salinidad, entre otros. Por ejemplo, ante la sequía y altas temperaturas, este cultivo llega a ser muy tolerante pues ha demostrado que utiliza menores cantidades de agua y se adapta a las fluctuaciones del clima durante la producción de biomasa, lo que la convierte en una gran alternativa para regiones áridas y semiáridas. En ese sentido, el objetivo de este artículo de investigación fue determinar la vulnerabilidad del cultivo de la quinua ante eventos de estrés ambiental en las regiones altoandinas del Perú, mediante la elaboración y análisis del modelo de distribución actual y sus proyecciones futuras para el 2050 y 2070 en escenarios RCP 2.6, RCP 4.5 Y RCP 8.5 considerando sus puntos de presencia y los distintos bioclimas. Asimismo, determinar mediante el diagrama BAM las zonas óptimas para su desarrollo, teniendo en cuenta las variables abióticas, bióticas y accesibilidad.  En conclusión, se obtuvo, que la quinua llega a ser muy tolerante a eventos de estrés abiótico como sequía y altas temperaturas; destacando como zonas óptimas para su desarrollo los departamentos de Puno, Apurímac, Ayacucho y Cuzco

Ecotopia: An Ecological Framework for Change Management in Distributed Systems

Abstract. Dynamic change management in an autonomic, service-oriented infrastructure is likely to disrupt the critical services delivered by the infrastructure. Furthermore, change management must accommodate complex real-world systems, where dependability and performance objectives are managed across multiple distributed service components and have specific criticality/value models. In this paper, we present Ecotopia, a framework for change management in complex service-oriented architectures (SOA) that is ecological in its intent: it schedules change operations with the goal of minimizing the service-delivery disruptions by accounting for their impact on the SOA environment. The change-planning functionality of Ecotopia is split between multiple objective-advisors and a system-level change-orchestrator component. The objective advisors assess the change-impact on service delivery by estimating the expected values of the Key Performance Indicators (KPIs), during and after change. The orchestrator uses the KPI estimations to assess the per-objective and overall business-value changes over a long time-horizon and to identify the scheduling plan that maximizes the overall business value. Ecotopia handles both external change requests, like software upgrades, and internal changes requests, like fault-recovery actions. We evaluate the Ecotopia framework using two realistic change-management scenarios in distributed enterprise systems

Dynamic replication strategies in data grid systems: A survey

In data grid systems, data replication aims to increase availability, fault tolerance, load balancing and scalability while reducing bandwidth consumption, and job execution time. Several classification schemes for data replication were proposed in the literature, (i) static vs. dynamic, (ii) centralized vs. decentralized, (iii) push vs. pull, and (iv) objective function based. Dynamic data replication is a form of data replication that is performed with respect to the changing conditions of the grid environment. In this paper, we present a survey of recent dynamic data replication strategies. We study and classify these strategies by taking the target data grid architecture as the sole classifier. We discuss the key points of the studied strategies and provide feature comparison of them according to important metrics. Furthermore, the impact of data grid architecture on dynamic replication performance is investigated in a simulation study. Finally, some important issues and open research problems in the area are pointed out