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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorViñan Rueda, Gabriela-
dc.contributor.authorChuquiguanca Vicente, Leonardo Rafael, Edyson JavierMalla bustamante-
dc.date.accessioned2016-04-21T20:20:26Z-
dc.date.available2016-04-21T20:20:26Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.urihttp://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11025-
dc.descriptionIn recent years science and technology have made great advances with respect to the high performance computing, framed in architectures specifically designed for their operation and characterized by its high cost, being unreachable by research centers and higher education institutions (IES). Computing for researches use powerful tools and methods to process data in advanced academic researches. With a cluster built by conventional hardware and free software tools, the Systems Engineering Degree of National University Loja can obtain architecture with the speed and power of an expensive supercomputer at a fraction of the minimum cost. The purpose of this project is to provide and encourage academic and scientific research, teachers and students from the CIS, obtaining good results in: simulation process, neural network learning, pictures processing, patterns recognition, database processing, processing of large volumes of Big Data information, data mining, decryption of codes, assessment of algorithms, etc. The implementation of a platform of higher yield allows made billions of operations per second, allowing significant advances into the academic inquiry in any field of research into the university area. The implementation of the cluster was done with the GNU / Linux Debian "Wheezy" operating system, by its stability and efficiency as a server of high-performance used like a standard for the development of this project. For middleware we used Mosix in version 3.4.0.12 like a manager of process to get a unique image of the system oriented to distribute computing. MPICH was used in version 3.1.2 for parallel programming as one of the standard applications deployed Message Passing Interface (MPI). For the rendering process we used Blender, for the analysis of Big Data we used the Apache Hadoop framework. Among the configurations that we made they were: Remote access using public keys through Secure Shell protocol (SSH), sharing of network system through the Network File System protocol (NFS), also the design of network topology and the configuration of the motorization system Ganglia Monitoring System.es_ES
dc.description.abstractEn los últimos años la ciencia y la tecnología han tenido grandes avances en lo que respecta a la computación de alto rendimiento, enmarcados en arquitecturas diseñadas especialmente para su funcionamiento y caracterizadas por su elevado coste, siendo inalcanzables por centros de investigación e Instituciones de Educación Superior. La informática para investigaciones, usa potentes herramientas y métodos para procesar datos en investigaciones académicas avanzadas. Con un clúster construido por hardware convencional y herramientas de software libre, la Carrera de Ingeniería en Sistemas de la Universidad Nacional Loja, puede obtener una arquitectura con la velocidad y potencia de una supercomputadora, a una fracción del costo mínimo. La finalidad de este proyecto es aportar e incentivar a la investigación académica y científica de la UNL, optimizando el tiempo de procesamiento en tareas como: simulación de procesos, aprendizaje de redes neuronales, renderizado de imagen y video, reconocimiento de patrones, análisis de grandes volúmenes de datos Big Data, cifrado de códigos, evaluación de algoritmos, etc. La implementación de la arquitectura clúster de alto rendimiento permite realizar millones de operaciones por segundo, logrando avances importantes en la indagación académica, en cualquier campo de la investigación dentro del ámbito universitario. La implementación de la arquitectura clúster se la realizó con el sistema operativo GNU/Linux Debian “Wheezy” por su estabilidad y su funcionamiento como servidor de alto rendimiento, usado como estándar para el desarrollo del proyecto. Para el middleware se utilizó Mosix como gestor de procesos para obtener una imagen única de sistema orientada a la computación distribuida. Para la programación paralela se implementó MPICH como una de las aplicaciones más importantes del estándar Message Passing Interface. Para el proceso de renderizado se usó Blender, para análisis de Big Data se empleó el framework Apache Hadoop. Dentro de las configuraciones realizadas tenemos: el acceso remoto utilizando claves públicas a través del protocolo Secure Shell, la compartición del sistema de ficheros en red a través del protocolo Network File System, además del diseño de la topología de red con direccionamiento IP estático y la configuración del sistema de monitorización Ganglia Monitoring System.es_ES
dc.format.extent135 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subject<CLÚSTER DE ALTO RENDIMIENTO> <ARQUITECTURA DE COMPUTADORAS> <COMPUTACIÓN DE ALTO RENDIMIENTO> <PROGRAMACIÓN PARALELA> <SOFTWARE LIBRE> <ANÁLISIS DE DATOS> <BIGDATES>es_ES
dc.titleArquitectura clúster de alto rendimiento utilizando herramientas de software libre.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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