Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Santiago, Caio Rafael do Nascimento |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-22042015-132105/
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Resumo: |
As necessidades computacionais de experimentos científicos muitas vezes exigem computadores potentes. Uma forma alternativa de obter esse processamento é aproveitar o processamento ocioso de computadores pessoais de modo voluntário. Essa técnica é conhecida como computação voluntária e possui grande potencial na ajuda aos cientistas. No entanto existem diversos fatores que podem reduzir sua eficiência quando aplicada a experimentos científicos complexos, por exemplo, aqueles que envolvem processamento de longa duração, uso de dados de entrada ou saída muito grandes, etc. Na tentativa de solucionar alguns desses problemas surgiram abordagens que aplicam conceitos de computação ponto-a-ponto. Neste projeto foram especificados, desenvolvidos e testados um ambiente e um escalonador de atividades que aplicam conceitos de computação ponto-a-ponto à execução de workflows com computação voluntária. Quando comparado com a execução local de atividades e com a computação voluntária tradicional houve melhoras em relação ao tempo de execução (até 22% de redução quando comparada com a computação voluntária tradicional nos testes mais complexos) e em alguns casos também houve uma redução no consumo de banda de upload do servidor de até 62%. |
