Implementación y análisis de prototipos de sistemas de procesamiento distribuido para algortimos tipo Map&Reduce
Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/10317/4153Compartir
Métricas
Estadísticas
Ver Estadísticas de usoMetadatos
Mostrar el registro completo del ítemAutor
Conesa Zaplana, RubénDirector/a
Garrigós Guerrero, Francisco JavierEscuela/Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de TelecomunicaciónUniversidad
Universidad Politécnica de CartagenaDepartamento
Electrónica, Tecnología de Computadoras y ProyectosÁrea de conocimiento
Arquitectura y Tecnología de ComputadorasFecha de publicación
2014-10-24Palabras clave
CompetitivenessModelos de computación paralela
Map&Reduce
Negocios
Resumen
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 ...
Colecciones
El ítem tiene asociados los siguientes ficheros de licencia:
Redes sociales