Paralelização de uma aplicação para análise de dados meteorológicos utilizando uma abordagem peer-to-peer
| dc.contributor.advisor | Charao, Andrea Schwertner | |
| dc.creator | Neves, Marcelo Veiga | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-18T20:31:44Z | |
| dc.date.available | 2022-07-18T20:31:44Z | |
| dc.date.issued | 2006-01-06 | |
| dc.date.submitted | 2006 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/25515 | |
| dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2006. | por |
| dc.language | por | por |
| dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.title | Paralelização de uma aplicação para análise de dados meteorológicos utilizando uma abordagem peer-to-peer | por |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
| dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
| dc.description.resumo | O processamento paralelo e distribuído é frequentemente utilizado para resolver problemas que demandam uma grande poder computacional. Atualmente, é crescente a utilização de plataformas não-dedicadas, como redes de estações de trabalho, para o processamento paralelo e distribuído. Neste contexto, a computação peer-to-peer surge como uma alternativa, permitindo trabalhar com ambientes dinâmicos e aproveitar períodos ociosos. Baseado nisso, este trabalho se propõe a paralelizar uma aplicação de análise de dados meteorológicos utilizando um abordagem peer-to-peer. Esta aplicação é utilizada pelo Laboratório de Micrometeorologia da UFSM para processar dados coletados por sensores micrometeorológicos. Para isso, foi desenvolvido um sistema que disponibiliza um plataforma dinâmica de execução e permite a distribuição e coordenação de tarefas em ambientes não-dedicados. Além disso, o sistema permite aproveitar recursos ociosos, promovendo assim um uso mais eficiente dos recursos computacionais disponíveis. À partir da distribuição e paralelização da aplicação, torna-se possível processar um conjunto maior de dados em um tempo mais curto. | por |
| dc.publisher.country | Brasil | por |
| dc.publisher.initials | UFSM | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
| dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |
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TCC Ciência da Computação - Bacharelado [335]
Coleção de trabalhos de conclusão do Curso em Ciência da Computação - Bacharelado
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