Selección de mejores peers-servidores en un sistema P2P-VoD

La mayoría de los sistemas peer-to-peer (P2P) de video bajo demanda (VoD, Video-on-Demand) no consideran cuidadosamente todos los problemas que pueden surgir al desplegar sus servicios en una red con alta probabilidad de fallos como Internet. El resultado es que ellos no pueden garantizar servicios de visualización de videos libre de interrupciones. Para solucionar este problema, hemos propuesto una arquitectura y esquema de tolerancia a fallos de red, fácilmente adaptable a los sistemas P2P-VoD ya desarrollados. La solución utiliza técnicas de: gestión de transmisiones basada en el estado de las comunicaciones, recepción de datos desde múltiples orígenes, selección adecuada de nodos servidores, mecanismos de migración de servicios, y reservación de recursos. Dentro de la arquitectura propuesta, el presente trabajo describe la línea de investigación centrada en la política de selección de los mejores peers (nodos) servidores para un determinado peer cliente. Nuestra política tiene como fin aumentar las garantías de calidad en la entrega del servicio de video, transmitiendo el contenido multimedia a través de los mejores caminos de red disponibles. La misma intenta considerar el ancho de banda y diversificación de los caminos de comunicación, mientras se mantiene un bajo tiempo de respuesta del sistema. Con el objetivo de evaluar nuestra política, estamos desarrollando un prototipo en el entorno de simulación NS-3.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Detección automática y temprana del deterioro de pacientes en unidades de cuidados intensivos: desafíos tecnológicos y soluciones

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Exploring Energy Saving Opportunities in Fault Tolerant HPC Systems

Nowadays, improving the energy efficiency of high-performance computing (HPC) systems is one of the main drivers in scientific and technological research. As large-scale HPC systems require some fault-tolerant method, the opportunities to reduce energy consumption should be explored. In particular, rollback-recovery methods using uncoordinated checkpoints prevent all processes from re-executing when a failure occurs. In this context, it is possible to take actions to reduce the energy consumption of the nodes whose processes do not re-execute. This work is an extension of a previous one, in which we proposed a series of strategies to manage energy consumption at failure-time. In this work, we have enriched our simulator and the experimentation by including non-blocking communications (with and without system buffering) and a largest number of candidate processes to be analyzed. We have called the latter as \textit{cascade analysis}, because it includes processes that gets blocked by communication indirectly with the failed process. The simulations show that the savings were negligible in the worst case, but in some scenarios, it was possible to achieve significant ones; the maximum saving achieved was 90\% in a time interval of 16 minutes. As a result, we show the feasibility of improving energy efficiency in HPC systems in the presence of a failure.Comment: This is the accepted version of the manuscript that was sent to review to Journal of Parallel and Distributed Computing (ISSN 1096-0848). arXiv admin note: text overlap with arXiv:2012.1139

Propuesta docente para la asignatura Organización de Computadoras - Lic. en Ciencias de la Computación

Este artículo presenta las experiencias en la asignatura Organización De Computadoras correspondiente al grado en Licenciatura en Ciencias de la Computación. La asignatura estudia principalmente la frontera software-hardware de las computadoras, su estructura básica, funcionamiento y programación en lenguaje ensamblador. El objetivo de este trabajo es mostrar la propuesta didáctica empleada, que intenta solucionar los inconvenientes presentados por la metodología previamente utilizada: ausencia de relación entre la programación de alto y bajo nivel que producía problemas al alumno para comprender otras asignaturas, y difi cultad para detectar las causas de los errores que los alumnos cometían en los exámenes. La solución se basa en el diseño de actividades de enseñanza y aprendizaje que promueven la comparación de ambos niveles de programación, y una novedosa metodología de evaluación con exámenes que intentan recrear un ambiente de trabajo profesional con múltiple información a disposición. Los resultados indican una mejoría en la calidad del aprendizaje alcanzado por los alumnos.This paper presents the experiences of teaching "Computer Organization" course for the Bachelor degree in Computer Science. The subject focuses mainly at software-hardware boundary of computers, their basic structure, internal operation, and assembly language programming. The objective of this work is to show the academic methodology, which attempts to solve the problems presented by the methodology used in previous course instances: absence of relationship between the high level programming and low level programming that cause problems to the students to understand other subjects, and di fficulty in detecting the causes of the errors made by students in exams. The solution is based on the design of teaching and learning activities that promote comparing both programming levels, and a novel evaluation methodology through exams that attempt to recreate a professional work environment with multiple information available. The results show an improvement of the learning quality achieved by students.Universidad de Granada: Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores; Vicerrectorado para la Garantía de la Calidad

Detección automática y temprana del deterioro de pacientes en unidades de cuidados intensivos: desafíos tecnológicos y soluciones

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Selección de mejores peers-servidores en un sistema P2P-VoD

La mayoría de los sistemas peer-to-peer (P2P) de video bajo demanda (VoD, Video-on-Demand) no consideran cuidadosamente todos los problemas que pueden surgir al desplegar sus servicios en una red con alta probabilidad de fallos como Internet. El resultado es que ellos no pueden garantizar servicios de visualización de videos libre de interrupciones. Para solucionar este problema, hemos propuesto una arquitectura y esquema de tolerancia a fallos de red, fácilmente adaptable a los sistemas P2P-VoD ya desarrollados. La solución utiliza técnicas de: gestión de transmisiones basada en el estado de las comunicaciones, recepción de datos desde múltiples orígenes, selección adecuada de nodos servidores, mecanismos de migración de servicios, y reservación de recursos. Dentro de la arquitectura propuesta, el presente trabajo describe la línea de investigación centrada en la política de selección de los mejores peers (nodos) servidores para un determinado peer cliente. Nuestra política tiene como fin aumentar las garantías de calidad en la entrega del servicio de video, transmitiendo el contenido multimedia a través de los mejores caminos de red disponibles. La misma intenta considerar el ancho de banda y diversificación de los caminos de comunicación, mientras se mantiene un bajo tiempo de respuesta del sistema. Con el objetivo de evaluar nuestra política, estamos desarrollando un prototipo en el entorno de simulación NS-3.Eje: Procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Automatic and early detection of the deterioration of patients in Intensive and Intermediate Care Units: technological challenges and solutions

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Automatic and early detection of the deterioration of patients in Intensive and Intermediate Care Units: technological challenges and solutions

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic

Detección automática y temprana del deterioro de pacientes en unidades de cuidados intensivos: desafíos tecnológicos y soluciones

In the Intensive and Intermediate Care Units of healthcare centres, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. In order to analyse the state of a patient, the medical staff requires both appropriately presented and easily accessed information. As most medical devices do not support the extraction of digital data in known formats, medical staff need to fill out forms manually. The traditional methodology is prone to human errors due to the large volume of information, with variable origins and complexity. The automatic and real-time detection of changes in parameters, based on known medical rules, will make possible to avoid these errors and, in addition, to detect deterioration early. In this article, we propose and discuss a high-level system architecture, an embedded system that extracts the electrocardiogram signal from an analog output of a medical monitor, and a real-time Big Data infrastructure that integrate Free Software products. We believe that the experimental results, obtained with a simple prototype of the system, demonstrate the viability of the techniques and technologies used, leaving solid foundations for the construction of a reliable system for medical use, able to scale and support an increasing number of patients and captured data.En las unidades de cuidados intensivos e intermedios de centros de salud, muchos sensores están conectados a los pacientes para medir datos fisiológicos de alta frecuencia. Para analizar el estado de un paciente, el personal médico requiere información presentada de manera apropiada y de fácil acceso. Como la mayoría del equipamiento médico no admite la extracción de datos digitales en formatos conocidos, el personal médico completa formularios manualmente. Esta metodología es propensa a errores humanos debido al gran volumen de información, con orígenes y complejidad variable. La detección automática y en tiempo real de cambios en los parámetros, basados en reglas médicas conocidas, permitirá evitar estos errores y, además, detectar el deterioro de forma temprana. En este artículo, proponemos una arquitectura de alto nivel del sistema, un sistema embebido que extrae la señal del electrocardiograma de una salida analógica de un monitor médico, y una infraestructura Big Data de tiempo real que integra productos Software Libre. Creemos que los resultados experimentales, obtenidos con un prototipo, demuestran la viabilidad de las técnicas y tecnologías utilizadas, dejando sólidas bases para la construcción de un sistema confiable para uso médico, y capaz de escalar para soportar un número creciente de pacientes y datos capturados.Facultad de Informátic