946 resultados para Heterogeneous fleet
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource management in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provisioning of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs different types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.
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É possível assistir nos dias de hoje, a um processo tecnológico evolutivo acentuado por toda a parte do globo. No caso das empresas, quer as pequenas, médias ou de grandes dimensões, estão cada vez mais dependentes dos sistemas informatizados para realizar os seus processos de negócio, e consequentemente à geração de informação referente aos negócios e onde, muitas das vezes, os dados não têm qualquer relacionamento entre si. A maioria dos sistemas convencionais informáticos não são projetados para gerir e armazenar informações estratégicas, impossibilitando assim que esta sirva de apoio como recurso estratégico. Portanto, as decisões são tomadas com base na experiência dos administradores, quando poderiam serem baseadas em factos históricos armazenados pelos diversos sistemas. Genericamente, as organizações possuem muitos dados, mas na maioria dos casos extraem pouca informação, o que é um problema em termos de mercados competitivos. Como as organizações procuram evoluir e superar a concorrência nas tomadas de decisão, surge neste contexto o termo Business Intelligence(BI). A GisGeo Information Systems é uma empresa que desenvolve software baseado em SIG (sistemas de informação geográfica) recorrendo a uma filosofia de ferramentas open-source. O seu principal produto baseia-se na localização geográfica dos vários tipos de viaturas, na recolha de dados, e consequentemente a sua análise (quilómetros percorridos, duração de uma viagem entre dois pontos definidos, consumo de combustível, etc.). Neste âmbito surge o tema deste projeto que tem objetivo de dar uma perspetiva diferente aos dados existentes, cruzando os conceitos BI com o sistema implementado na empresa de acordo com a sua filosofia. Neste projeto são abordados alguns dos conceitos mais importantes adjacentes a BI como, por exemplo, modelo dimensional, data Warehouse, o processo ETL e OLAP, seguindo a metodologia de Ralph Kimball. São também estudadas algumas das principais ferramentas open-source existentes no mercado, assim como quais as suas vantagens/desvantagens relativamente entre elas. Em conclusão, é então apresentada a solução desenvolvida de acordo com os critérios enumerados pela empresa como prova de conceito da aplicabilidade da área Business Intelligence ao ramo de Sistemas de informação Geográfica (SIG), recorrendo a uma ferramenta open-source que suporte visualização dos dados através de dashboards.
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies
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The Graphics Processing Unit (GPU) is present in almost every modern day personal computer. Despite its specific purpose design, they have been increasingly used for general computations with very good results. Hence, there is a growing effort from the community to seamlessly integrate this kind of devices in everyday computing. However, to fully exploit the potential of a system comprising GPUs and CPUs, these devices should be presented to the programmer as a single platform. The efficient combination of the power of CPU and GPU devices is highly dependent on each device’s characteristics, resulting in platform specific applications that cannot be ported to different systems. Also, the most efficient work balance among devices is highly dependable on the computations to be performed and respective data sizes. In this work, we propose a solution for heterogeneous environments based on the abstraction level provided by algorithmic skeletons. Our goal is to take full advantage of the power of all CPU and GPU devices present in a system, without the need for different kernel implementations nor explicit work-distribution.To that end, we extended Marrow, an algorithmic skeleton framework for multi-GPUs, to support CPU computations and efficiently balance the work-load between devices. Our approach is based on an offline training execution that identifies the ideal work balance and platform configurations for a given application and input data size. The evaluation of this work shows that the combination of CPU and GPU devices can significantly boost the performance of our benchmarks in the tested environments, when compared to GPU-only executions.
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DNA microarrays are one of the most used technologies for gene expression measurement. However, there are several distinct microarray platforms, from different manufacturers, each with its own measurement protocol, resulting in data that can hardly be compared or directly integrated. Data integration from multiple sources aims to improve the assertiveness of statistical tests, reducing the data dimensionality problem. The integration of heterogeneous DNA microarray platforms comprehends a set of tasks that range from the re-annotation of the features used on gene expression, to data normalization and batch effect elimination. In this work, a complete methodology for gene expression data integration and application is proposed, which comprehends a transcript-based re-annotation process and several methods for batch effect attenuation. The integrated data will be used to select the best feature set and learning algorithm for a brain tumor classification case study. The integration will consider data from heterogeneous Agilent and Affymetrix platforms, collected from public gene expression databases, such as The Cancer Genome Atlas and Gene Expression Omnibus.
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El desarrollo de conocimiento empírico sobre cómo la heterogeneidad espacial de un paisaje afecta los patrones de movimiento de una especie animal es considerado una prioridad para el manejo y la conservación de las especies y sus hábitats. En el caso de los insectos plaga, estos estudios resultan importantes ya que aportan las bases teóricas y empíricas fundamentales para su manejo. La persistencia de éstas especies en un paisaje modificado depende de la interrelación entre procesos ecológicos y la estructura del paisaje, tales como la interacción entre especies, la disponibilidad de parches hábitat y la influencia de las prácticas de manejo. El análisis de éstos procesos en un agroecosistema permite simplificar los modelos de heterogeneidad espacial, debido a que los lotes de cultivo son internamente homogéneos y los disturbios antropogénicos generalmente ocurren a la escala de parche, permitiendo determinar las respuestas de los insectos a dicha escala. La alfalfa (Medicago sativa) es un recurso fundamental para la producción agropecuaria y en Argentina, es el recurso forrajero más importante, constituyendo la base de la producción ganadera del país. Actualmente se cultivan alrededor de 5 millones de hectáreas, de las cuales un millón se siembran en la provincia de Córdoba. Además, cumple un rol importante en la sustentabilidad de los sistemas de producción por su función de recuperación de la fertilidad y estabilidad edáfica. La isoca de la alfalfa (Colias lesbia) es la plaga principal del cultivo, produciendo en promedio la pérdida de un corte por año. La hipótesis principal de nuestro trabajo es que los patrones de abundancia y movilidad de la isoca de la alfalfa son afectados por la estructura del paisaje y las prácticas de manejo. Los objetivos específicos del proyecto son: (a) Establecer el efecto de la estructura del paisaje y y el manejo del cultivo en la abundancia de los distintos estadios de Colias lesbia. (b) Determinar los patrones de dispersión de Colias lesbia en relación a la heterogeneidad espacial del paisaje (c) Generar un modelo predictivo de la abundancia de Colias lesbia según la estructura espacial del paisaje, el clima y el manejo del cultivo. (d) Desarrollar un conjunto de recomendaciones de manejo a escala regional para el control de la isoca de la alfalfa. Para ello se elegirán lotes de alfalfa en la región este de la provincia de Córdoba, en el departamento de San Justo, donde se realizará un relevamiento inicial del área de estudio y se dialogará con los productores. Paralelamente, se realizará una clasificación supervisada del área de estudio a partir de escenas de imágenes Landsat TM. En los parches seleccionados, durante 3 años y durante los meses de verano, se muestrearán quincenalmente los distintos estadios de Colias lesbia. Se realizarán análisis de correlación y regresión entre las variables independientes (métricas de la configuración y dinámica del paisaje) y las variables dependientes, (abundancia media de los diferentes estadios de las poblaciones). Asimismo, se realizarán experimentos de marcado-liberación-recaptura para determinar cómo el movimiento de la especie depende de la estructura del paisaje. Para modelar el movimiento inherente de la especie se combinará la información obtenida en el campo con un modelo de difusión utilizando métodos bayesianos. Se espera obtener modelos que permitan comprender los mecanismos que generan los patrones observados. Con esta información se propondrán lineamientos generales y específicos para un manejo de la isoca de la alfalfa a escala regional. En tal sentido, se espera aportar información para restringir la dispersión de la plaga, y reducir los costos y perjuicios del control químico que podrían evitarse con la aplicación de prácticas de manejo integrado y de "manejo de área" que minimicen el impacto de la plaga como también contribuir al conocimiento general de la ecología de insectos.
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El creciente desarrollo de la industria del cuero y textil en nuestro país, y específicamente en la provincia de Córdoba, ha hecho resurgir en los ultimos años una problemática aún no resuelta que es la elevada contaminación de los recursos hídricos. En ambas industrias, la operación de teñido involucra principalmente colorantes de tipo azoico los cuales son "no biodegradables" y se fragmentan liberando aminas aromáticas cancerígenas. Para abordar esta problemática, la fotocatálisis heterogénea aparece como una nueva tecnología que permitiría la completa mineralización de estos colorantes. A través de radiación y un fotocatalizador sólido adecuado se pueden generan radicales libres eficientes para la oxidación de materia orgánica (colorantes) en medio acuoso. En este sentido, se proponen tamices moleculares mesoporosos modificados con metales de transición (MT) como fotocatalizadores potencialmente aptos para la degradación de estos contaminantes. El propósito principal de este proyecto es el diseño, síntesis, caracterización y evaluación de materiales mesoporosos que presenten actividad fotocatalítica ya sea mediante la modificación de su estructura con diversos metales fotosensibles y/o empleándolos como soporte de óxido de titanio. Se pretende evaluar estos materiales en la degradación de colorantes intentando desplazar su fotosensibilidad hacia la radiación visible para desarrollar nuevas tecnologías con menor impacto ambiental y mayor aprovechamiento de la energía solar. Para ello se sintetizarán materiales del tipo MCM-41 modificados con distintos MT tales como Fe, Cr, Co, Ni y Zn mediante incorporación directa del ión metálico o impregnación. Al mismo tiempo, tanto estos últimos materiales como el MCM-41 silíceo serán empleados como soporte de TiO2. Sus propiedades fisicoquímicas se caracterizarán mediante distintas técnicas instrumentales y su actividad fotocatalítica se evaluará en la degradación de colorantes azoicos bajo radiación visible. Se seleccionará el catalizador más eficiente y se estudiarán los diversos factores que afectan el proceso de fotodegradación. Así mismo, el análisis de la concentración del colorante y los productos presentes en el medio en función del tiempo de reacción permitirá inferir sobre la cinética de la decoloración y postular posibles mecanismos de fotodegradación. Con esta propuesta se espera contribuír al desarrollo de un sector industrial importante en nuestra provincia como es el de las industrias del cuero y textil, mediante la generación de nuevas tecnologías que empleen la energía solar para la degradación de sus efluentes (colorantes). En este sentido, se espera desarrollar nuevos materiales optimizados para lograr la mayor eficiencia fotocatalítica. Esto conduciría entonces hacia la remediación de un problema ambiental de alto impacto tanto para nuestra provincia y nuestro país como para la población mundial, como es la contaminación de los recursos hídricos. Finalmente, con este proyecto se contribuirá a la formación de dos doctorandos y un maestrando, cuyos temas de tesis están vinculados con nuestro objeto de estudio. The increasing development of the textile and leather industries in our country, and specifically in Córdoba, has revived an unresolved problem that is the high contamination of water resources. In both industries, the dyeing involves mainly type azoic dyes which are not biodegradable and break releasing carcinogenic aromatic amines. Heterogeneous photocatalysis appears as a new technology that would allow the complete mineralization of these pollutants. Through radiation and a suitable solid it is possible to generate free radicals for efficient oxidation of organic matter (dyes) in aqueous medium. In this respect, mesoporous molecular sieves modified with transition metals are proposed as potential photocatalysts. The main purpose of this project is the synthesis of mesoporous materials having photocatalytic activity for the degradation of dyes. We will try to move their photosensitivity to visible radiation to develop new technologies with lower environmental impact and greater use of solar energy. Materials MCM-41 modified with metals (Fe, Cr, Co, Ni and Zn) will be synthesized by direct incorporation or impregnation. These materials and the siliceous MCM-41 will be then employed as support of TiO2. The materials will be evaluated in the photocatalytic degradation of azoic dyes under visible radiation. The influence of different factors on the photodegradation proccess will be studied. Kinetic studies will be carried out and a possible reaction way will be proposed. Thus, this work will contribute to the advancement of an important industrial sector and the remediation of an environmental problem with high impact for our province and our country. Moreover, this proyect will contribute to the development of two doctoral tesis and one magister tesis which are vinculated with our study subject.
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