Implementación y análisis de prototipos de sistemas de procesamiento distribuido para algortimos tipo Map&Reduce
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URI: http://hdl.handle.net/10317/4153Share
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Conesa Zaplana, RubénDirector/a
Garrigós Guerrero, Francisco JavierCenter
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversity
Universidad Politécnica de CartagenaDepartment
Electrónica, Tecnología de Computadoras y ProyectosKnowledge Area
Arquitectura y Tecnología de ComputadorasPublication date
2014-10-24Keywords
CompetitivenessModelos de computación paralela
Map&Reduce
Negocios
Abstract
Este proyecto tiene como objeto el estudio de los modelos de computación
paralela para su aplicación en tareas de análisis de datos que mejoren la
inteligencia de negocio en las PYMES. En la actualidad, muchas empresas comienzan a tener grandes volúmenes de
datos que son difíciles de manejar con las arquitecturas de cómputo
convencionales. Sin embargo, los modernos sistemas de procesamiento
distribuido, que pueden utilizar de forma transparente incluso cientos de
servidores convencionales, las bases de datos distribuidas y redundantes y los
algoritmos de computación paralela sobre múltiples datos (SIMD, Single
Instruction Multiple Data) tipo Map&Reduce pueden incrementar la
velocidad de cómputo para permitir que volúmenes de varios cientos de
Gigabytes de datos puedan ser tratados óptimamente. Diferentes áreas y
tareas de negocio en la empresa pueden beneficiarse del procesamiento de
estas ingentes cantidades de información para mejorar la inteligencia de
negocio. Algunos ...
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