Cluster, Grid & Cloud Computing. Conceptos Básicos y Aplicaciones. Año 2014 Carrera: Doctorado en Ciencias Informáticas Año: 2014 Duración: Profesor a Cargo: De Giusti Armando y Naiouf Marcelo Créditos: OBJETIVOS GENERALES: Analizar el cambio tecnológico en las arquitecturas de procesadores a partir de la aparición de los procesadores de múltiples núcleos. En particular analizar el impacto sobre las tecnologías de Cluster, Grid y Cloud. Dar un overview de los conceptos de procesamiento en Cluster, Grid y Cloud y sus diferencias. Retomar los conceptos fundamentales de rendimiento en aplicaciones paralelas, considerando las arquitecturas de Cluster, Grid y Cloud. Analizar aplicaciones de HPC en Arquitecturas tipo Cluster y su posible migración a Grid y Cloud. Considerar aplicaciones generales (no HPC) sobre Cloud. Presentar los conceptos fundamentales del middleware en Cluster, Grid y Cloud. Estudiar el modo de configurar máquinas virtuales en un Cloud. Discutir clases de aplicaciones concretas y presentar trabajos a realizar sobre Cluster y Cloud, orientados a diferentes campos Pre-requisitos: Conceptos de Procesamiento Concurrente, Distribuido y Paralelo. Conceptos de Sistemas Operativos Distribuidos PROGRAMA Conceptos básicos Evolución de las arquitecturas de procesadores. Multicores. GPUs. Estado actual de la tecnología de procesamiento paralelo. Evolución del procesamiento distribuido. Clusters. Clusters de Multicores. GRID. Conceptos básicos y diferencias con Clusters. Arquitectura Grid: Modelo por capas y funcionalidades. Calle 120 y 50 2do piso (1900) La Plata Pág. 1 de 5 http://postgrado.info.unlp.edu.ar
Arquitecturas CLOUD. Diferencias conceptuales con GRID. Algoritmos paralelos sobre Clusters / Multiclusters Algoritmos basados en comunicación/sincronización por pasaje de mensajes. Algoritmos basados en memoria compartida. Conceptos de programación híbrida y su relación con las arquitecturas multicore. Aplicaciones sobre clusters y Evaluación de Perfomance. GRID: Componentes del Software de Base. Análisis de los componentes del middleware GRID. Componentes genéricos del middleware. Vinculación con los SO locales. Soportes más desarrollados. Conceptos de Seguridad / Organizaciones Virtuales / Gestión de recursos / Gestión de datos / Gestión de tareas / Virtualización / Portales Grid. Extensión de conceptos de Cluster computing a Grid Computing. Speed-Up / Eficiencia / Escalabilidad / Isoeficiencia / Balance de carga. Migración de datos y procesos en Grid. Impacto de la heterogeneidad. Predicción de perfomance. Web services sobre GRID. Evolución del uso de Grid en procesamiento distribuido y paralelo. Ventajas y desventajas del procesamiento sobre Grid. Fundamentos de Cloud Computing Evolución: de Clusters y GRID a Cloud. Análisis de benefícios del empleo de arquitecturas Cloud: Escalabilidad, Disponibilidad, Confiabilidad. Riesgos y desafios del empleo de arquitecturas Cloud: Seguridad, Portabilidad, Eficiencia. Características de un Cloud. Arquitecturas en Cloud Computing IaaS. Infraestructura como Servicio. PaaS. Plataforma como Servicio. SaaS. Software como Servicio. Tipos de arquitecturas Cloud. (públicas, privadas, híbridas). Virtualización estática y dinámica. Manejo de las Comunicaciones en Cloud. Manejo de Datos en Cloud. Seguridad en Cloud. Configuración de máquinas virtuales sobre un Cloud. Estudio y planteo de aplicaciones sobre Cluster, Grid y Cloud. Calle 120 y 50 2do piso (1900) La Plata Pág. 2 de 5 http://postgrado.info.unlp.edu.ar
Aplicaciones clásicas de HPC. Aplicaciones sobre datos distribuidos. Aplicaciones de Simulación. Aplicaciones de Tiempo Real. Aplicaciones de Minería de Datos. BIBLIOGRAFÍA BASICA Grama A, Gupta A, Karypis G, Kumar V. Introduction to parallel computing. Second Edition. Pearson Addison Wesley, 2003. GRID Computing: A practical guide to technology and applications. Abbas. Charles River Media 2004. The GRID 2. Blueprint for a new computing infrastructure. Foster, Kesselman Morgan Kauffman 2004. Thomas Erl Cloud Computing. Concepts, Technology & Architecture Prentice Hall 2013 Mayer-Schonberger, Cukier Big Data HoughtonMifflin Harcourt Publishing 2012 Kirk, Hwu Programming massively parallel processors Elsevier 2013 Furth, Escalante Handbook of Data Intensive Computing Springer 2013 Rothon J. Cloud computing explained: Implementation handbook for enterprises Recursive Press 2013 BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA [AHM03] Grid Computing: Practical Guide To Technology & Applications (Programming Series). Ahmar Abbas. Charles River Media; 1st edition, 2003. [BER03]Grid Computing: Making The Global Infrastructure a Reality. Berman F., Fox G., Hey A. John Wiley & Sons (April 8, 2003). [CHE10] Chen, X., Wills, G. B., Gilbert, L., Bacigalupo, D.: TeciRes Report: Using Cloud for Research: a Technical Review. In: Computing, pp. 1--52. UK. (2010). CSM23 Grid Computing http://www.computing.surrey.ac.uk/courses/c sm23. [DOE11] Doelitzcher, F., Held, M., Sulistio, A., Reich, C. ViteraaS: Virtual Cluster as a Service. In: 3rd IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science. Atenas, Grecia (2011). [EC213] Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). http://aws.amazon.com/es/ec2/. Febrero 2013. [EUC13] Eucalyptus: Open Source software for building AWS-compatible private and hybrid clouds. http://www.eucalyptus.com. Febrero 2013. [GOL74] Popek, G.J., Goldberg, R.P.: Formal Requirements for Virtualizable Third Generation Architectures. In: Communications in the ACM, Volume 17, Number 7, pp. 412--421. USA. (1974) Calle 120 y 50 2do piso (1900) La Plata Pág. 3 de 5 http://postgrado.info.unlp.edu.ar
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