%0 Journal Article 
%A Conesa Zaplana, Rubén
%T Implementation and analysis of several distributed processing system prototypes to develop Map&Reduce algorithms

%D 2014
%U http://hdl.handle.net/10317/4153
%X 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 ejemplos son: el análisis de datos estadísticos sobre
pedidos, equipos informáticos, gestión de stocks, etc.
%K Arquitectura y Tecnología de Computadoras
%K Competitiveness
%K Modelos de computación paralela
%K Map&Reduce
%K Negocios
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN