58 resultados para Grid Computing


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Nel ramo della Information Tecnology, recentemente, nascono sistemi informativi adibiti alla gestione di risorse hardware e software distribuite e visualizzate in rete. Uno degli strumenti più utilizzati e commercializzati per l'utilizzo di tale tipo di tecnologie è rappresentato dal cloud computing. Secondo una ricerca del "Il Sole 24 Ore'' in Italia il 25% delle aziende italiane intende adottare il cloud nei prossimi 12 mesi. E' un mercato da 287 milioni di euro nel 2011, +41% sul 2010, e passerà a 394 milioni nel 2012 per poi risalire a 671 nel 2014. Questa tesi si basa su un lavoro di ricerca precedentemente alla stessa in cui ho esaminato esperienze aziendali o riflessioni di queste ultime sull'applicazione e l'utilizzo della tecnologia cloud come modello di business. Il lavoro si è svolto leggendo ed analizzando due quotidiani italiani (Il Corriere della Sera e il Il Sole 24 Ore), un quotidiano inglese (Financial Times) e un settimanale londinese (The Economist) nell'arco di due anni a questa parte. Attraverso l'analisi degli articoli ottenuti è stata redatta una sintesi degli stessi pervenendo ad una riflessione che ha rappresentato lo spunto di tale tesi. Spesso si discuteva di problemi legati al cloud ma solo in pochi articoli vi era presente una vera e propria case history con analisi di eventuali difficoltà o benefici riscontrati. Da questo l'inizio di tale attività che pone l'obbiettivo di capire, in parte, il perché di così tanta riluttanza verso uno strumento che sembra rappresentare la scelta tecnologicamente più appropriata e strategicamente ottimale. Il cuore della ricerca è rappresentato dalle interviste svolte ad alcune aziende in merito all'utilizzo della "nuvola'' nel loro sistema informatico. Questa tesi si suddividerà: -Descrizione storica della nascita e dello sviluppo del cloud computing -Analisi delle tecnologie attualmente esistenti e dei modelli di distribuzione -Opportunità e minacce legate all'utilizzo di tale tecnologia in un ambiente aziendale -Studio ed analisi di alcuni casi aziendali e del ruolo che svolge l'uso del cloud nel proprio modello di business -Valutazione dell'attuale situazione del cloud computing e delle prospettive future legate all'utilizzo della tecnologia in analisi

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Microprocessori basati su singolo processore (CPU), hanno visto una rapida crescita di performances ed un abbattimento dei costi per circa venti anni. Questi microprocessori hanno portato una potenza di calcolo nell’ordine del GFLOPS (Giga Floating Point Operation per Second) sui PC Desktop e centinaia di GFLOPS su clusters di server. Questa ascesa ha portato nuove funzionalità nei programmi, migliori interfacce utente e tanti altri vantaggi. Tuttavia questa crescita ha subito un brusco rallentamento nel 2003 a causa di consumi energetici sempre più elevati e problemi di dissipazione termica, che hanno impedito incrementi di frequenza di clock. I limiti fisici del silicio erano sempre più vicini. Per ovviare al problema i produttori di CPU (Central Processing Unit) hanno iniziato a progettare microprocessori multicore, scelta che ha avuto un impatto notevole sulla comunità degli sviluppatori, abituati a considerare il software come una serie di comandi sequenziali. Quindi i programmi che avevano sempre giovato di miglioramenti di prestazioni ad ogni nuova generazione di CPU, non hanno avuto incrementi di performance, in quanto essendo eseguiti su un solo core, non beneficiavano dell’intera potenza della CPU. Per sfruttare appieno la potenza delle nuove CPU la programmazione concorrente, precedentemente utilizzata solo su sistemi costosi o supercomputers, è diventata una pratica sempre più utilizzata dagli sviluppatori. Allo stesso tempo, l’industria videoludica ha conquistato una fetta di mercato notevole: solo nel 2013 verranno spesi quasi 100 miliardi di dollari fra hardware e software dedicati al gaming. Le software houses impegnate nello sviluppo di videogames, per rendere i loro titoli più accattivanti, puntano su motori grafici sempre più potenti e spesso scarsamente ottimizzati, rendendoli estremamente esosi in termini di performance. Per questo motivo i produttori di GPU (Graphic Processing Unit), specialmente nell’ultimo decennio, hanno dato vita ad una vera e propria rincorsa alle performances che li ha portati ad ottenere dei prodotti con capacità di calcolo vertiginose. Ma al contrario delle CPU che agli inizi del 2000 intrapresero la strada del multicore per continuare a favorire programmi sequenziali, le GPU sono diventate manycore, ovvero con centinaia e centinaia di piccoli cores che eseguono calcoli in parallelo. Questa immensa capacità di calcolo può essere utilizzata in altri campi applicativi? La risposta è si e l’obiettivo di questa tesi è proprio quello di constatare allo stato attuale, in che modo e con quale efficienza pùo un software generico, avvalersi dell’utilizzo della GPU invece della CPU.

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Nel presente lavoro, partendo dalla definizione di alcuni punti chiavi del concetto di cloud computing, si è insistito molto sulle problematiche relative alle performance degli ambenti cloud, e alle diverse proposte attualmente presenti sul mercato con i relativi limiti. Dopo averle illustrate in modo dettagliato, le diverse proposte sono state tra loro messe a confronto al fine di evidenziare, per ciascuna di essa, tanto gli aspetti positivi quanto i punti di criticità.

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Viene analizzato il Cloud Computing, il suo utilizzo, i vari tipi di modelli di servizio. L'attenzione poi vira sul SLA (Service Level Agreement), contratti stipulati tra il provider e l'utente affinchè il servizio venga utilizzato al meglio e in modo sicuro rispettando le norme.Infine vengono analizzati la sicurezza, la privacy e l'accountability nel Cloud.

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L'elaborato introduce i concetti di Big Data, Cloud Computing e le tipologie di paradigmi basati sul calcolo parallelo. Trasformando questi concetti in pratica tramite un caso di studio sui Big Data. Nell'elaborato si spiega l'architettura proposta per l'elaborazione di report in formato pdf. Analaizando in fine i risultati ottenuti.

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L'obbiettivo che ci poniamo con questa tesi è quello di esplorare il mondo del Cloud Computing, cercando di capire le principali caratteristiche architetturali e vedere in seguito i componenti fondamentali che si occupano di trasformare una infrastruttura informatica in un'infrastruttura cloud, ovvero i Cloud Operating System.

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Lo scopo del clustering è quindi quello di individuare strutture nei dati significative, ed è proprio dalla seguente definizione che è iniziata questa attività di tesi , fornendo un approccio innovativo ed inesplorato al cluster, ovvero non ricercando la relazione ma ragionando su cosa non lo sia. Osservando un insieme di dati ,cosa rappresenta la non relazione? Una domanda difficile da porsi , che ha intrinsecamente la sua risposta, ovvero l’indipendenza di ogni singolo dato da tutti gli altri. La ricerca quindi dell’indipendenza tra i dati ha portato il nostro pensiero all’approccio statistico ai dati , in quanto essa è ben descritta e dimostrata in statistica. Ogni punto in un dataset, per essere considerato “privo di collegamenti/relazioni” , significa che la stessa probabilità di essere presente in ogni elemento spaziale dell’intero dataset. Matematicamente parlando , ogni punto P in uno spazio S ha la stessa probabilità di cadere in una regione R ; il che vuol dire che tale punto può CASUALMENTE essere all’interno di una qualsiasi regione del dataset. Da questa assunzione inizia il lavoro di tesi, diviso in più parti. Il secondo capitolo analizza lo stato dell’arte del clustering, raffrontato alla crescente problematica della mole di dati, che con l’avvento della diffusione della rete ha visto incrementare esponenzialmente la grandezza delle basi di conoscenza sia in termini di attributi (dimensioni) che in termini di quantità di dati (Big Data). Il terzo capitolo richiama i concetti teorico-statistici utilizzati dagli algoritimi statistici implementati. Nel quarto capitolo vi sono i dettagli relativi all’implementazione degli algoritmi , ove sono descritte le varie fasi di investigazione ,le motivazioni sulle scelte architetturali e le considerazioni che hanno portato all’esclusione di una delle 3 versioni implementate. Nel quinto capitolo gli algoritmi 2 e 3 sono confrontati con alcuni algoritmi presenti in letteratura, per dimostrare le potenzialità e le problematiche dell’algoritmo sviluppato , tali test sono a livello qualitativo , in quanto l’obbiettivo del lavoro di tesi è dimostrare come un approccio statistico può rivelarsi un’arma vincente e non quello di fornire un nuovo algoritmo utilizzabile nelle varie problematiche di clustering. Nel sesto capitolo saranno tratte le conclusioni sul lavoro svolto e saranno elencati i possibili interventi futuri dai quali la ricerca appena iniziata del clustering statistico potrebbe crescere.

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In questo lavoro di tesi sono state evidenziate alcune problematiche relative alle macchine exascale (sistemi che sviluppano un exaflops di Potenza di calcolo) e all'evoluzione dei software che saranno eseguiti su questi sistemi, prendendo in esame principalmente la necessità del loro sviluppo, in quanto indispensabili per lo studio di problemi scientifici e tecnologici di più grandi dimensioni, con particolare attenzione alla Material Science, che è uno dei campi che ha avuto maggiori sviluppi grazie all'utilizzo di supercomputer, ed ad uno dei codici HPC più utilizzati in questo contesto: Quantum ESPRESSO. Dal punto di vista del software sono state presentate le prime misure di efficienza energetica su architettura ibrida grazie al prototipo di cluster EURORA sul software Quantum ESPRESSO. Queste misure sono le prime ad essere state pubblicate nel contesto software per la Material Science e serviranno come baseline per future ottimizzazioni basate sull'efficienza energetica. Nelle macchine exascale infatti uno dei requisiti per l'accesso sarà la capacità di essere energeticamente efficiente, così come oggi è un requisito la scalabilità del codice. Un altro aspetto molto importante, riguardante le macchine exascale, è la riduzione del numero di comunicazioni che riduce il costo energetico dell'algoritmo parallelo, poiché in questi nuovi sistemi costerà di più, da un punto di vista energetico, spostare i dati che calcolarli. Per tale motivo in questo lavoro sono state esposte una strategia, e la relativa implementazione, per aumentare la località dei dati in uno degli algoritmi più dispendiosi, dal punto di vista computazionale, in Quantum ESPRESSO: Fast Fourier Transform (FFT). Per portare i software attuali su una macchina exascale bisogna iniziare a testare la robustezza di tali software e i loro workflow su test case che stressino al massimo le macchine attualmente a disposizione. In questa tesi per testare il flusso di lavoro di Quantum ESPRESSO e WanT, un software per calcolo di trasporto, è stato caratterizzato un sistema scientificamente rilevante costituito da un cristallo di PDI - FCN2 che viene utilizzato per la costruzione di transistor organici OFET. Infine è stato simulato un dispositivo ideale costituito da due elettrodi in oro con al centro una singola molecola organica.

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In questa tesi verranno affrontati due argomenti principali. Il primo sono le tecnologie wearable, comprendendo anche la notazione più generica di tecnologie bearable, che si stanno sempre più diffondendo negli ultimi anni; il secondo sono le BAN (Body Area Network), reti di sensori e dispositivi posti sul corpo umano, utilizzate per rendere possibile la comunicazione e l'interazione fra i device wearable. Si partirà da una trattazione di tipo generico degli argomenti, descrivendo l'architettura fisica delle tecnologie, con focalizzazione sull'aspetto informatico prevalentemente che su quello elettronico e telecomunicazionistico. Si parlerà degli attuali impieghi dei dispositivi e delle reti, e delle loro probabili evoluzioni future. Si introdurranno poi i protocolli di comunicazione principali e se ne analizzeranno le differenze, decretando se sia o meno conveniente puntare su uno o sull'altro rispetto alle esigenze di progetto. Verrà introdotto il sistema operativo Android, descrivendo la sua architettura e fornendo le informazioni basilari per comprendere al meglio il rapporto esistente con la tecnologia Bluetooth.

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Magic Carpet, nato come un middleware orientato a una dimostrazione sullo spatial computing, che inizialmente coinvolgeva solo smart devices ed un tappeto di tag NFC, è il punto di partenza per uno studio sulle tecnologie abilitanti in tale campo. Il prodotto finale è una toolchain per lo sviluppo e la distribuzione, su dispositivi connessi, di applicazioni di spatial computing. Essa comprende un interprete per un DSL basato su un core calculus formalizzato, Field Calculus, e un middleware che supporta l'astrazione curando, a basso livello, le comunicazioni con il vicinato e le percezioni ambientali.

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L'obbiettivo del progetto di cui tratta questa tesi è costituire un ambiente intuitivo e facilmente utilizzabile dall'utente finale che permetta di accedere sia alle applicazioni aziendali sia ai desktop virtuali da qualsiasi dispositivo effettui l'accesso. Grazie alle recenti tecnologie di End User Computing messe a disposizione da VMware è possibile virtualizzare qualsiasi applicazione Windows e renderla disponibile tramite Internet a qualsiasi utente la richieda, indifferentemente dal sistema operativo o dal luogo in cui si trova. Il progetto descritto nella tesi spiega come implementare tale ambiente tramite il prodotto Horizon Workspace Portal integrato nella suite Horizon 6.

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Il documento tratta la famiglia di metodologie di allenamento e sfruttamento delle reti neurali ricorrenti nota sotto il nome di Reservoir Computing. Viene affrontata un'introduzione sul Machine Learning in generale per fornire tutti gli strumenti necessari a comprendere l'argomento. Successivamente, vengono dati dettagli implementativi ed analisi dei vantaggi e punti deboli dei vari approcci, il tutto con supporto di codice ed immagini esplicative. Nel finale vengono tratte conclusioni sugli approcci, su quanto migliorabile e sulle applicazioni pratiche.

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The research for exact solutions of mixed integer problems is an active topic in the scientific community. State-of-the-art MIP solvers exploit a floating- point numerical representation, therefore introducing small approximations. Although such MIP solvers yield reliable results for the majority of problems, there are cases in which a higher accuracy is required. Indeed, it is known that for some applications floating-point solvers provide falsely feasible solutions, i.e. solutions marked as feasible because of approximations that would not pass a check with exact arithmetic and cannot be practically implemented. The framework of the current dissertation is SCIP, a mixed integer programs solver mainly developed at Zuse Institute Berlin. In the same site we considered a new approach for exactly solving MIPs. Specifically, we developed a constraint handler to plug into SCIP, with the aim to analyze the accuracy of provided floating-point solutions and compute exact primal solutions starting from floating-point ones. We conducted a few computational experiments to test the exact primal constraint handler through the adoption of two main settings. Analysis mode allowed to collect statistics about current SCIP solutions' reliability. Our results confirm that floating-point solutions are accurate enough with respect to many instances. However, our analysis highlighted the presence of numerical errors of variable entity. By using the enforce mode, our constraint handler is able to suggest exact solutions starting from the integer part of a floating-point solution. With the latter setting, results show a general improvement of the quality of provided final solutions, without a significant loss of performances.