Información del autor
Autor Pop, Florin |
Documentos disponibles escritos por este autor (3)
Crear una solicitud de compra Refinar búsqueda
TÃtulo : Big Data Platforms and Applications : Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation Tipo de documento: documento electrónico Autores: Pop, Florin, ; Neagu, Gabriel, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVII, 290 p. 97 ilustraciones, 60 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-38836-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Red de computadoras Grandes datos Recuperación de información Arquitectura de Computadores Procesamiento de datos Servicios de información empresarial Redes de comunicación informática Representación de almacenamiento de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos TI en los negocios Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este libro proporciona una revisión de temas avanzados relacionados con la teorÃa, la investigación, el análisis y la implementación en el contexto de las plataformas de big data y sus aplicaciones, con un enfoque en métodos, técnicas y evaluación del desempeño. El crecimiento explosivo del volumen, la velocidad y la variedad de datos que se producen cada dÃa requiere un aumento continuo de las velocidades de procesamiento de los servidores y de infraestructuras de red completas, asà como nuevos modelos de gestión de recursos. Esto plantea importantes desafÃos (y ofrece sorprendentes oportunidades de desarrollo) para la informática de alto rendimiento y uso intensivo de datos, es decir, cómo convertir de manera eficiente conjuntos de datos extremadamente grandes en información valiosa y conocimiento significativo. CaracterÃsticas: * Presenta una revisión integral de los últimos desarrollos en plataformas de big data * Propone soluciones tecnológicas de última generación para temas importantes en el procesamiento de big data, gestión de recursos y datos, tolerancia a fallas y monitoreo y control * Cubre teorÃa básica , nuevas metodologÃas, tendencias de innovación, resultados experimentales e implementaciones de aplicaciones del mundo real. La tarea de gestión de datos contextuales se complica aún más por la variedad de fuentes de las que se derivan dichos datos, lo que da como resultado diferentes formatos de datos, con diferentes almacenamiento, transformación, entrega y y requisitos de archivo. Al mismo tiempo, se necesitan respuestas rápidas para las aplicaciones en tiempo real. Con el surgimiento de las infraestructuras en la nube, lograr una gestión de datos altamente escalable en tales contextos es un problema crÃtico, ya que el rendimiento general de la aplicación depende en gran medida de las propiedades del servicio de gestión de datos. El Dr. Florin Pop es profesor del Departamento de IngenierÃa y Ciencias de la Computación de la Universidad Politécnica de Bucarest, Rumania, e investigador principal (primer grado) del Departamento de Sistemas Intensivos de Datos Distribuidos e Inteligentes del Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo en Informática, Bucarest, Rumania. El Dr. Gabriel Neagu es investigador senior (1er grado) en el Departamento de Sistemas Intensivos de Datos Distribuidos e Inteligentes del Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo en Informática, Bucarest, Rumania. Nota de contenido: 1. Data Center for Smart Issues: Energy and Sustainability Issue -- 2 Apache Spark for Digitalization, Analysis and Optimization of Discrete Manufacturing Process -- 3. An Empirica Study on Teleworking among Slovakia's Office-Based Academics -- 4. DSS for Pro-Active Flood Management of Water Reservoir Systems -- 5. exhiSTORY: Small Self-Organizing Exhibits -- 6. IoT Cloud Design Patterns -- 7. Cloud-based mHealth Streaming for IoT Processing -- 8. A System for Monitoring Water Quality Parameters in Rivers: Challenges and Solutions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides a review of advanced topics relating to the theory, research, analysis and implementation in the context of big data platforms and their applications, with a focus on methods, techniques, and performance evaluation. The explosive growth in the volume, speed, and variety of data being produced every day requires a continuous increase in the processing speeds of servers and of entire network infrastructures, as well as new resource management models. This poses significant challenges (and provides striking development opportunities) for data intensive and high-performance computing, i.e., how to efficiently turn extremely large datasets into valuable information and meaningful knowledge. Features: * Presents a comprehensive review of the latest developments in big data platforms * Proposes state-of-the-art technological solutions for important issues in big data processing, resource and data management, fault tolerance, and monitoring and controlling * Covers basic theory, new methodologies, innovation trends, experimental results, and implementations of real-world applications The task of context data management is further complicated by the variety of sources such data derives from, resulting in different data formats, with varying storage, transformation, delivery, and archiving requirements. At the same time rapid responses are needed for real-time applications. With the emergence of cloud infrastructures, achieving highly scalable data management in such contexts is a critical problem, as the overall application performance is highly dependent on the properties of the data management service. Dr. Florin Pop is a professor at the Department of Computer Science and Engineering at the University Politehnica of Bucharest, Romania, and a senior researcher (1st degree) at the Department of Intelligent and Distributed Data Intensive Systems at the National Institute for Researchand Development in Informatics, Bucharest, Romania. Dr. Gabriel Neagu is a senior researcher (1st degree) at the Department of Intelligent and Distributed Data Intensive Systems at the National Institute for Research and Development in Informatics, Bucharest, Romania. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Big Data Platforms and Applications : Case Studies, Methods, Techniques, and Performance Evaluation [documento electrónico] / Pop, Florin, ; Neagu, Gabriel, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVII, 290 p. 97 ilustraciones, 60 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-38836-2
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Red de computadoras Grandes datos Recuperación de información Arquitectura de Computadores Procesamiento de datos Servicios de información empresarial Redes de comunicación informática Representación de almacenamiento de datos MinerÃa de datos y descubrimiento de conocimientos TI en los negocios Clasificación: 004.6 Ciencia de los computadores (Interfaces y comunicaciones) Resumen: Este libro proporciona una revisión de temas avanzados relacionados con la teorÃa, la investigación, el análisis y la implementación en el contexto de las plataformas de big data y sus aplicaciones, con un enfoque en métodos, técnicas y evaluación del desempeño. El crecimiento explosivo del volumen, la velocidad y la variedad de datos que se producen cada dÃa requiere un aumento continuo de las velocidades de procesamiento de los servidores y de infraestructuras de red completas, asà como nuevos modelos de gestión de recursos. Esto plantea importantes desafÃos (y ofrece sorprendentes oportunidades de desarrollo) para la informática de alto rendimiento y uso intensivo de datos, es decir, cómo convertir de manera eficiente conjuntos de datos extremadamente grandes en información valiosa y conocimiento significativo. CaracterÃsticas: * Presenta una revisión integral de los últimos desarrollos en plataformas de big data * Propone soluciones tecnológicas de última generación para temas importantes en el procesamiento de big data, gestión de recursos y datos, tolerancia a fallas y monitoreo y control * Cubre teorÃa básica , nuevas metodologÃas, tendencias de innovación, resultados experimentales e implementaciones de aplicaciones del mundo real. La tarea de gestión de datos contextuales se complica aún más por la variedad de fuentes de las que se derivan dichos datos, lo que da como resultado diferentes formatos de datos, con diferentes almacenamiento, transformación, entrega y y requisitos de archivo. Al mismo tiempo, se necesitan respuestas rápidas para las aplicaciones en tiempo real. Con el surgimiento de las infraestructuras en la nube, lograr una gestión de datos altamente escalable en tales contextos es un problema crÃtico, ya que el rendimiento general de la aplicación depende en gran medida de las propiedades del servicio de gestión de datos. El Dr. Florin Pop es profesor del Departamento de IngenierÃa y Ciencias de la Computación de la Universidad Politécnica de Bucarest, Rumania, e investigador principal (primer grado) del Departamento de Sistemas Intensivos de Datos Distribuidos e Inteligentes del Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo en Informática, Bucarest, Rumania. El Dr. Gabriel Neagu es investigador senior (1er grado) en el Departamento de Sistemas Intensivos de Datos Distribuidos e Inteligentes del Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo en Informática, Bucarest, Rumania. Nota de contenido: 1. Data Center for Smart Issues: Energy and Sustainability Issue -- 2 Apache Spark for Digitalization, Analysis and Optimization of Discrete Manufacturing Process -- 3. An Empirica Study on Teleworking among Slovakia's Office-Based Academics -- 4. DSS for Pro-Active Flood Management of Water Reservoir Systems -- 5. exhiSTORY: Small Self-Organizing Exhibits -- 6. IoT Cloud Design Patterns -- 7. Cloud-based mHealth Streaming for IoT Processing -- 8. A System for Monitoring Water Quality Parameters in Rivers: Challenges and Solutions. Tipo de medio : Computadora Summary : This book provides a review of advanced topics relating to the theory, research, analysis and implementation in the context of big data platforms and their applications, with a focus on methods, techniques, and performance evaluation. The explosive growth in the volume, speed, and variety of data being produced every day requires a continuous increase in the processing speeds of servers and of entire network infrastructures, as well as new resource management models. This poses significant challenges (and provides striking development opportunities) for data intensive and high-performance computing, i.e., how to efficiently turn extremely large datasets into valuable information and meaningful knowledge. Features: * Presents a comprehensive review of the latest developments in big data platforms * Proposes state-of-the-art technological solutions for important issues in big data processing, resource and data management, fault tolerance, and monitoring and controlling * Covers basic theory, new methodologies, innovation trends, experimental results, and implementations of real-world applications The task of context data management is further complicated by the variety of sources such data derives from, resulting in different data formats, with varying storage, transformation, delivery, and archiving requirements. At the same time rapid responses are needed for real-time applications. With the emergence of cloud infrastructures, achieving highly scalable data management in such contexts is a critical problem, as the overall application performance is highly dependent on the properties of the data management service. Dr. Florin Pop is a professor at the Department of Computer Science and Engineering at the University Politehnica of Bucharest, Romania, and a senior researcher (1st degree) at the Department of Intelligent and Distributed Data Intensive Systems at the National Institute for Researchand Development in Informatics, Bucharest, Romania. Dr. Gabriel Neagu is a senior researcher (1st degree) at the Department of Intelligent and Distributed Data Intensive Systems at the National Institute for Research and Development in Informatics, Bucharest, Romania. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Cyberspace Safety and Security / Castiglione, Arcangelo ; Pop, Florin ; Ficco, Massimo ; Palmieri, Francesco
TÃtulo : Cyberspace Safety and Security : 10th International Symposium, CSS 2018, Amalfi, Italy, October 29–31, 2018, Proceedings / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Castiglione, Arcangelo, ; Pop, Florin, ; Ficco, Massimo, ; Palmieri, Francesco, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XI, 327 p. 121 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-01689-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Protección de datos Computadoras y civilización Software de la aplicacion Inteligencia artificial CriptografÃa Cifrado de datos (Informática) Ordenador TecnologÃa de la información Seguridad de datos e información Computadoras y sociedad Aplicaciones informáticas y de sistemas de información CriptologÃa Aspectos Legales de la Computación Clasificación: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro constituye las actas del décimo Simposio Internacional sobre Seguridad en el Ciberespacio, CSS 2018, celebrado en Amalfi, Italia, en octubre de 2018. Los 25 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 79 presentaciones. Los artÃculos se centran en la ciberseguridad; criptografÃa, seguridad de datos y técnicas biométricas; y seguridad social, ontologÃas y aplicaciones inteligentes. Nota de contenido: Cybersecurity -- Cryptography, data security, and biometric techniques -- Social security, ontologies, and smart applications. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the 10th International Symposium on Cyberspace Safety and Security, CSS 2018, held in Amalfi, Italy, in October 2018. The 25 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 79 submissions. The papers focus on cybersecurity; cryptography, data security, and biometric techniques; and social security, ontologies, and smart applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Cyberspace Safety and Security : 10th International Symposium, CSS 2018, Amalfi, Italy, October 29–31, 2018, Proceedings / [documento electrónico] / Castiglione, Arcangelo, ; Pop, Florin, ; Ficco, Massimo, ; Palmieri, Francesco, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XI, 327 p. 121 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-01689-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Protección de datos Computadoras y civilización Software de la aplicacion Inteligencia artificial CriptografÃa Cifrado de datos (Informática) Ordenador TecnologÃa de la información Seguridad de datos e información Computadoras y sociedad Aplicaciones informáticas y de sistemas de información CriptologÃa Aspectos Legales de la Computación Clasificación: 005.8 Ciencia de los computadores (Programación, programas de sistemas) Resumen: Este libro constituye las actas del décimo Simposio Internacional sobre Seguridad en el Ciberespacio, CSS 2018, celebrado en Amalfi, Italia, en octubre de 2018. Los 25 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 79 presentaciones. Los artÃculos se centran en la ciberseguridad; criptografÃa, seguridad de datos y técnicas biométricas; y seguridad social, ontologÃas y aplicaciones inteligentes. Nota de contenido: Cybersecurity -- Cryptography, data security, and biometric techniques -- Social security, ontologies, and smart applications. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes the proceedings of the 10th International Symposium on Cyberspace Safety and Security, CSS 2018, held in Amalfi, Italy, in October 2018. The 25 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 79 submissions. The papers focus on cybersecurity; cryptography, data security, and biometric techniques; and social security, ontologies, and smart applications. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Modeling and Simulation in HPC and Cloud Systems Tipo de documento: documento electrónico Autores: KoÅ‚odziej, Joanna, ; Pop, Florin, ; Dobre, Ciprian, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XX, 155 p. 35 ilustraciones, 23 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-73767-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional Grandes datos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro consta de ocho capÃtulos, cinco de los cuales proporcionan un resumen de los tutoriales y talleres organizados como parte de la Escuela de Verano cHiPSet: Modelado y simulación de alto rendimiento para aplicaciones de Big Data Cost Action sobre "Nuevas tendencias en modelado y simulación en sistemas HPC". ", que se celebró en Bucarest (Rumania) del 21 al 23 de septiembre de 2016. Como tal, ofrece una base sólida para el desarrollo de sistemas inteligentes de nueva generación con uso intensivo de datos. El modelado y la simulación (MS) en la era del big data se considera ampliamente la herramienta esencial en ciencia e ingenierÃa para fundamentar la predicción y el análisis de sistemas complejos y fenómenos naturales. MS ofrece abstracciones adecuadas para gestionar la complejidad del análisis de big data en diversos dominios cientÃficos y de ingenierÃa. Desafortunadamente, los problemas de big data no siempre se solucionan fácilmente con MS eficiente en lugar de HPC (computación de alto rendimiento). Además, las comunidades de MS pueden carecer de la experiencia detallada necesaria para explotar todo el potencial de las soluciones HPC, y es posible que los arquitectos de HPC no sean plenamente conscientes de los requisitos especÃficos de MS. El principal objetivo de la Escuela de Verano fue mejorar las habilidades prácticas y el conocimiento de los participantes sobre los novedosos modelos y tecnologÃas basados ​​en HPC para aplicaciones de big data. Los formadores, que también son los autores de este libro, explicaron cómo diseñar, construir y utilizar las complejas herramientas de MS que capturan muchas de las necesidades de modelado de HPC, desde la escalabilidad hasta la tolerancia a fallos y más. En los tres últimos capÃtulos, el libro presenta los primeros resultados de la escuela: nuevas ideas y resultados novedosos de la investigación sobre aspectos de seguridad en las nubes, primeros prototipos de modelos virtuales complejos de datos en grandes flujos de datos y un marco de computación con uso intensivo de datos. para redes oportunistas. Es un valioso recurso de referencia para quienes desean comenzar a trabajar en HPC y sistemas de big data, asà como para investigadores y profesionales avanzados. . Nota de contenido: Evaluating Distributed Systems and Applications through Accurate Models and Simulations -- Scheduling Data-Intensive Workloads in Large-Scale Distributed Systems: Trends and Challenges -- Design Patterns and Algorithmic Skeletons: A Brief Concordance -- Evaluation of Cloud Systems -- Science Gateways in HPC: Usability meets Efficiency and Effectiveness -- MobEmu: A Framework to Support Decentralized Ad-Hoc Networking -- Virtualisation Model For Processing of the Sensitive Mobile Data -- Analysis of selected cryptographic services for processing batch tasks in Cloud Computing systems. Tipo de medio : Computadora Summary : This book consists of eight chapters, five of which provide a summary of the tutorials and workshops organised as part of the cHiPSet Summer School: High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications Cost Action on "New Trends in Modelling and Simulation in HPC Systems," which was held in Bucharest (Romania) on September 21–23, 2016. As such it offers a solid foundation for the development of new-generation data-intensive intelligent systems. Modelling and simulation (MS) in the big data era is widely considered the essential tool in science and engineering to substantiate the prediction and analysis of complex systems and natural phenomena. MS offers suitable abstractions to manage the complexity of analysing big data in various scientific and engineering domains. Unfortunately, big data problems are not always easily amenable to efficient MS over HPC (high performance computing). Further, MS communities may lack the detailed expertise required to exploit the full potential of HPC solutions, and HPC architects may not be fully aware of specific MS requirements. The main goal of the Summer School was to improve the participants' practical skills and knowledge of the novel HPC-driven models and technologies for big data applications. The trainers, who are also the authors of this book, explained how to design, construct, and utilise the complex MS tools that capture many of the HPC modelling needs, from scalability to fault tolerance and beyond. In the final three chapters, the book presents the first outcomes of the school: new ideas and novel results of the research on security aspects in clouds, first prototypes of the complex virtual models of data in big data streams and a data-intensive computing framework for opportunistic networks. It is a valuable reference resource for those wanting to start working in HPC and big data systems, as well as for advanced researchers and practitioners. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Modeling and Simulation in HPC and Cloud Systems [documento electrónico] / KoÅ‚odziej, Joanna, ; Pop, Florin, ; Dobre, Ciprian, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XX, 155 p. 35 ilustraciones, 23 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-73767-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Inteligencia Computacional Grandes datos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro consta de ocho capÃtulos, cinco de los cuales proporcionan un resumen de los tutoriales y talleres organizados como parte de la Escuela de Verano cHiPSet: Modelado y simulación de alto rendimiento para aplicaciones de Big Data Cost Action sobre "Nuevas tendencias en modelado y simulación en sistemas HPC". ", que se celebró en Bucarest (Rumania) del 21 al 23 de septiembre de 2016. Como tal, ofrece una base sólida para el desarrollo de sistemas inteligentes de nueva generación con uso intensivo de datos. El modelado y la simulación (MS) en la era del big data se considera ampliamente la herramienta esencial en ciencia e ingenierÃa para fundamentar la predicción y el análisis de sistemas complejos y fenómenos naturales. MS ofrece abstracciones adecuadas para gestionar la complejidad del análisis de big data en diversos dominios cientÃficos y de ingenierÃa. Desafortunadamente, los problemas de big data no siempre se solucionan fácilmente con MS eficiente en lugar de HPC (computación de alto rendimiento). Además, las comunidades de MS pueden carecer de la experiencia detallada necesaria para explotar todo el potencial de las soluciones HPC, y es posible que los arquitectos de HPC no sean plenamente conscientes de los requisitos especÃficos de MS. El principal objetivo de la Escuela de Verano fue mejorar las habilidades prácticas y el conocimiento de los participantes sobre los novedosos modelos y tecnologÃas basados ​​en HPC para aplicaciones de big data. Los formadores, que también son los autores de este libro, explicaron cómo diseñar, construir y utilizar las complejas herramientas de MS que capturan muchas de las necesidades de modelado de HPC, desde la escalabilidad hasta la tolerancia a fallos y más. En los tres últimos capÃtulos, el libro presenta los primeros resultados de la escuela: nuevas ideas y resultados novedosos de la investigación sobre aspectos de seguridad en las nubes, primeros prototipos de modelos virtuales complejos de datos en grandes flujos de datos y un marco de computación con uso intensivo de datos. para redes oportunistas. Es un valioso recurso de referencia para quienes desean comenzar a trabajar en HPC y sistemas de big data, asà como para investigadores y profesionales avanzados. . Nota de contenido: Evaluating Distributed Systems and Applications through Accurate Models and Simulations -- Scheduling Data-Intensive Workloads in Large-Scale Distributed Systems: Trends and Challenges -- Design Patterns and Algorithmic Skeletons: A Brief Concordance -- Evaluation of Cloud Systems -- Science Gateways in HPC: Usability meets Efficiency and Effectiveness -- MobEmu: A Framework to Support Decentralized Ad-Hoc Networking -- Virtualisation Model For Processing of the Sensitive Mobile Data -- Analysis of selected cryptographic services for processing batch tasks in Cloud Computing systems. Tipo de medio : Computadora Summary : This book consists of eight chapters, five of which provide a summary of the tutorials and workshops organised as part of the cHiPSet Summer School: High-Performance Modelling and Simulation for Big Data Applications Cost Action on "New Trends in Modelling and Simulation in HPC Systems," which was held in Bucharest (Romania) on September 21–23, 2016. As such it offers a solid foundation for the development of new-generation data-intensive intelligent systems. Modelling and simulation (MS) in the big data era is widely considered the essential tool in science and engineering to substantiate the prediction and analysis of complex systems and natural phenomena. MS offers suitable abstractions to manage the complexity of analysing big data in various scientific and engineering domains. Unfortunately, big data problems are not always easily amenable to efficient MS over HPC (high performance computing). Further, MS communities may lack the detailed expertise required to exploit the full potential of HPC solutions, and HPC architects may not be fully aware of specific MS requirements. The main goal of the Summer School was to improve the participants' practical skills and knowledge of the novel HPC-driven models and technologies for big data applications. The trainers, who are also the authors of this book, explained how to design, construct, and utilise the complex MS tools that capture many of the HPC modelling needs, from scalability to fault tolerance and beyond. In the final three chapters, the book presents the first outcomes of the school: new ideas and novel results of the research on security aspects in clouds, first prototypes of the complex virtual models of data in big data streams and a data-intensive computing framework for opportunistic networks. It is a valuable reference resource for those wanting to start working in HPC and big data systems, as well as for advanced researchers and practitioners. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
