IXPE Mission System Concept and Development Status

The Goal of the Imaging X-Ray Polarimetry Explorer (IXPE) Mi SMEX), is to expand understanding of high-energy astrophysical processes and sources, in support of NASAs first science objective in Astrophysics: Discover how the universe works. IXPE, an international collaboration, will conduct X-ray imaging polarimetry for multiple categories of cosmic X-ray sources such as neutron stars, stellar-mass black holes, supernova remnants and active galactic nuclei. The Observatory uses a single science operational mode capturing the X-ray data from the targets. The IXPE Observatory consists of spacecraft and payload modules built up in parallel to form the Observatory during system integration and test. The payload includes three X-ray telescopes each consisting of a polarization-sensitive, gas pixel X-ray detector, paired with its corresponding grazing incidence mirror module assembly (MMA). A deployable boom provides the correct separation (focal length) between the detector units (DU) and MMAs. These payload elements are supported by the IXPE spacecraft which is derived from the BCP-small spacecraft architecture. This paper summarizes the IXPE mission science objectives, updates the Observatory implementation concept including the payload and spacecraft ts and summarizes the mission status since last years conference

From Too Much to Too Little: How the central U.S. drought of 2012 evolved out of one of the most devastating floods on record in 2011

Table of Contents Section 1: Introduction....................................................................... 1 Section 2: Regional Drought Perspective................................. 2 Section 3: State Drought Perspectives........................................ 3 Section 3.1: Colorado........................................................................... 20 Section 3.2: Illinois.................................................................. 25 Section 3.3: Indiana................................................. 29 Section 3.4: Iowa...................... 36 Section 3.5: Kansas............................................................... 42 Section 3.6: Kentucky............................................................................ 46 Section 3.7: Michigan.............................. 52 Section 3.8: Minnesota............................................................ 58 Section 3.9: Missouri..................................................... 63 Section 3.10: Nebraska................................................. 67 Section 3.11: North Dakota............................................ 73 Section 3.12: Ohio................................................... 79 Section 3.13: South Dakota..................................... 85 Section 3.14: Wyoming........................................... 96 Section 4: Conclusions.............................................................. 9

Heurísticas para balanceamento de carga de máquinas em infraestruturas de nuvem.

Em ambientes de Computação na Nuvem, principalmente os que utilizam o modelo de infraestrutura como um serviço, a característica de elasticidade no provisionamento de recursos traz consigo a necessidade de gerenciar os recursos físicos de forma apropriada para preservar a qualidade de serviço aos seus usuários, e o bom desempenho da infraestrutura. Este trabalho propõe heurísticas que são capazes de auxiliar no balanceamento de carga dos servidores em uma infraestrutura de nuvem, propondo migrações para diminuir a sobrecarga nos servidores que foram identificados como sobrecarregados,visto que, como passar do tempo há uma variação natural na quantidade de recursos em uso. Esta variação é uma consequência da remoção ou adição de aplicações, ou até mesmo de tentativas de melhoramento do desempenho das aplicações através do provisionamento vertical. Uma ferramenta foi implementada para fazer uso dos algoritmos das heurísticas e assim auxiliar nos experimentos para a validação das mesmas. As métricas utilizadas vem diretamente de servidores heterogêneos da nuvem OpenStack do Laboratório de Sistemas Distribuídos. Os resultados obtidos mostram que além da diminuição no consumo de CPU dos servidores dos quais que estavam sobrecarregados, também é possível melhorar o desempenho destes servidores em alguns casos.In CloudComputingenvironments,especiallythoseusingtheinfrastructureasaservice model, theelasticitycharacteristicinresourceprovisioningcomeswiththeneedtomanage resources sothequalityofservicecancontinuetobeguaranteedtousersandalsoto maintain agoodperformanceoftheinfrastructure.Thisworkproposesheuristicsthat are abletoassistintheloadbalancingoftheserversinaCloudinfrastructure,proposing migrations toreducetheoverheadintheserversthatwereidentifiedasoverloaded,since with thepassageoftimethereisanaturalvariationintheamountofresourcesinuse.This variationinaconsequenceofremovaloradditionofapplicationsandevenoftheusageof verticalscalingtoimproveapplication’sperformance.Atoolwasimplementedtomake use oftheheuristicalgorithmsandthustoaidintheexperimentsandtheirvalidation,the metrics usedcomedirectlyfromheterogeneousserversoftheOpenStackCloudofthe DistributedSystemsLaboratory.TheresultsshowthatinadditiontothedecreaseinCPU consumption ofserversthatwereoverloaded,itisalsopossibletoimprovetheperformance of theseserversinsomecases