| Título : |
Modeling and Simulation in HPC and Cloud Systems |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Kołodziej, 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. |
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Grandes datos |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro consta de ocho capítulos, 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 ingeniería 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 científicos y de ingeniería. 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 específicos 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 tecnologías 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 capítulos, 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, así 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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Modeling and Simulation in HPC and Cloud Systems [documento electrónico] / Kołodziej, 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.
| Palabras clave: |
Inteligencia Computacional Grandes datos |
| Índice Dewey: |
006.3 Inteligencia artificial |
| Resumen: |
Este libro consta de ocho capítulos, 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 ingeniería 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 científicos y de ingeniería. 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 específicos 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 tecnologías 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 capítulos, 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, así 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. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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