Sistema de Archivos Paralelos con Aplicaciones de Machine Learning

Se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en un sistema de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para tal motivo se plantea el estudio del sistema de archivos paralelo BeeGFS, como infraestructura, y el uso de aplicaciones de Machine Learning como herramienta de benchmark para obtener los resultados necesarios y posterior análisis. Los sistemas de archivos paralelos nos permiten incrementar el rendimiento de los “File Servers” que requieren de mayor capacidad de respuesta a operaciones de lectura y escritura por accesos recurrentes y concurrentes a datos, donde los sistemas de archivos convencionales como “Network File System” no pueden satisfacer esta capacidad, entre otras grandes ventajas.XVII Workshop Arquitectura Redes y Sistemas Operativos (WARSO)Red de Universidades con Carreras en Informátic

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación en HPC y cloud computing

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas multiprocesador y Cloud Computing a través de modelos de simulación. Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios y reconfigurar el sistema físico. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o reconfigurarse.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informátic

Diseño de un oxímetro de pulso : Prototipo de pruebas

Ante el inminente cambio de vida acontecido por la pandemia de COVID-19, se intensificaron los cuidados para aquellas personas más vulnerables a dicho virus, principalmente personas de edad avanzada o con problemas en el sistema respiratorio. Dadas las circunstancias, se hace imperioso el poder realizar controles a distancia sobre aquellos que puedan llegar a ser perjudicados en caso de contraer la enfermedad. Es por ello que se propone abordar el desarrollo de un oxímetro de pulso de bajo costo, integrando la placa MAX30102, una placa Arduino UNO y un visor OLED SS1306.XIII Workshop procesamiento de señales y sistemas de tiempo real (WPSSTR)Red de Universidades con Carreras en Informátic

The Inherent Instability of Disordered Systems

The Multiscale Law of Requisite Variety is a scientific law relating, at each scale, the variation in an environment to the variation in internal state that is necessary for effective response by a system. While this law has been used to describe the effectiveness of systems in self-regulation, the consequences for failure have not been formalized. Here we use this law to consider the internal dynamics of an unstructured system, and its response to a structured environment. We find that, due to its inability to respond, a completely unstructured system is inherently unstable to the formation of structure. And in general, any system without structure above a certain scale is unable to withstand structure arising above that scale. To describe complicated internal dynamics, we develop a characterization of multiscale changes in a system. This characterization is motivated by Shannon information theoretic ideas of noise, but considers structured information. We then relate our findings to political anarchism showing that society requires some organizing processes, even if there is no traditional government or hierarchies. We also formulate our findings as an inverse second law of thermodynamics; while closed systems collapse into disorder, systems open to a structured environment spontaneously generate order.Comment: 15 pages, 5 figure

Modelado y simulación de arquitecturas de cloud computing con cloudsim: comunicación entre entidades

Las diferentes herramientas de simulación para las distintas áreas del conocimiento son excelentes sistemas proveedores de posibles comportamientos en cuanto a obtener conclusiones previas durante el diseño. En el caso de los sistemas de Cloud Computing, la diversidad de herramientas de simulación es escasa e insuficiente, comparando con otros sistemas de simulación como por ejemplo redes de computadoras. En este trabajo se abordará el desarrollo obtenido como una alternativa válida para la implementación de entidades de simulación capaces de soportar intercambios de datos simulados en el contexto de un framework de simulación de arquitecturas de Cloud Computing.XII Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas Opearativos (WARSO).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación en HPC y cloud computing

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas multiprocesador y Cloud Computing a través de modelos de simulación. Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios y reconfigurar el sistema físico. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o reconfigurarse

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación en HPC y cloud computing

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas multiprocesador y Cloud Computing a través de modelos de simulación. Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios y reconfigurar el sistema físico. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o reconfigurarse.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Performance de cloud computing para HPC: despliegue y simulación

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas tipo cloud a través del despliegue de IaaS y simulación para la ejecución de aplicaciones, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC). Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o configurarse.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Performance de arquitecturas multiprocesador: técnicas de modelado y simulación en HPC y cloud computing

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas multiprocesador y Cloud Computing a través de modelos de simulación. Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios y reconfigurar el sistema físico. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o reconfigurarse.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Performance de cloud computing para HPC: despliegue y simulación

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio de la performance de las arquitecturas tipo cloud a través del despliegue de IaaS y simulación para la ejecución de aplicaciones, en particular en el área de cómputo paralelo de altas prestaciones (HPC). Enfocando a la obtención de herramientas que permitan predecir la eficiencia del sistema ante posibles escenarios. Analizando los diferentes componentes del sistema que pueden influir en las prestaciones significativamente y pueden llegar a modelarse y/o configurarse.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI