Planificación multinivel eficiente con aprovisionamiento dinámico en grids y clouds

La consolidación de las grandes infraestructuras para la Computación Distribuida ha resultado en una plataforma de Computación de Alta Productividad que está lista para grandes cargas de trabajo. Los mejores exponentes de este proceso son las federaciones grid actuales. Por otro lado, la Computación Cloud promete ser más flexible, utilizable, disponible y simple que la Computación Grid, cubriendo además muchas más necesidades computacionales que las requeridas para llevar a cabo cálculos distribuidos. En cualquier caso, debido al dinamismo y la heterogeneidad presente en grids y clouds, encontrar la asignación ideal de las tareas computacionales en los recursos disponibles es, por definición un problema NP-completo, y sólo se pueden encontrar soluciones subóptimas para estos entornos. Sin embargo, la caracterización de estos recursos en ambos tipos de infraestructuras es deficitaria. Los sistemas de información disponibles no proporcionan datos fiables sobre el estado de los recursos, lo cual no permite la planificación avanzada que necesitan los diferentes tipos de aplicaciones distribuidas. Durante la última década esta cuestión no ha sido resuelta para la Computación Grid y las infraestructuras cloud establecidas recientemente presentan el mismo problema. En este marco, los planificadores (brokers) sólo pueden mejorar la productividad de las ejecuciones largas, pero no proporcionan ninguna estimación de su duración. La planificación compleja ha sido abordada tradicionalmente por otras herramientas como los gestores de flujos de trabajo, los auto-planificadores o los sistemas de gestión de producción pertenecientes a ciertas comunidades de investigación. Sin embargo, el bajo rendimiento obtenido con estos mecanismos de asignación anticipada (early-binding) es notorio. Además, la diversidad en los proveedores cloud, la falta de soporte de herramientas de planificación y de interfaces de programación estandarizadas para distribuir la carga de trabajo, dificultan la portabilidad masiva de aplicaciones legadas a los entornos cloud...

Spectral-domain optical coherence tomography study of macular structure as prognostic and determining factor for macular hole surgery outcome

Purpose: To evaluate postoperative spectral-domain optical coherence tomography findings after macular hole surgery. Methods: Retrospective, interventional, nonrandomized study. Overall, 164 eyes of 157 patients diagnosed with macular hole were operated on by vitrectomy and internal limiting membrane peeling. Preoperative and postoperative best-corrected visual acuity and spectral-domain optical coherence tomography images were obtained. Two groups were considered on the basis of the postoperative integrity of the back reflection line from the ellipsoid portion of the photoreceptor inner segment: group A (disruption of ellipsoid portion of the inner segment line, 60 eyes) and group B (restoration of ellipsoid portion of the inner segment line, 104 eyes). Results: Logarithm of the minimum angle of resolution best-corrected visual acuity improved significantly after the surgery of macular hole from a mean preoperative value of 0.79 ± 0.37 (range, 0.15–2.00) to a mean postoperative value of 0.35 ± 0.31 (range, 0.00–1.30) at the last follow-up visit (P < 0.01). Best-corrected visual acuity improved significantly in the 2 groups analyzed (all P < 0.01). A larger improvement was found in group B than in group A (P < 0.01). Conclusion: Ellipsoid portion of the inner segment line reconstruction seems to be a good prognostic factor for visual rehabilitation after macular hole surgery.