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Grupo de Computação Científica Distribuída

Affinity Aware Scheduling Model Of Cluster Nodes In Private Clouds

Yokoyama, D. M. M. ; Yokoyama, D. M. M. ; Klôh, H. M. ; Bandini, M. B. ; Rebello, E. F. V.

Alocação De Ambientes Virtuais Com Base Na Afinidade Entre Perfis De Aplicações Massivamente Paralelas E Distribuídas

Oliveira, V. D. ; Barbosa, J. P. ; Bandini, M. B. ; Pinto, R. C. G. ; Schulze, B.

Ambiente Para O Apoio À Execução De Aplicações Em Containers Em Ambiente Distribuído

Santos, A. M. M. ; Barbosa, J. P. ; Klôh, H. M. ; Licht, F. L. ; Schulze, B.

Rufus: Ferramenta Para O Gerenciamento De Infraestrutura Para A Execução De Aplicações Em Containers

Souza, J. G. D. ; Santos, A. M. M. ; Klôh, H. M. ; Bandini, M. B. ; Schulze, B.

Objetivos

Principais Objetivos

Desenvolvimento de ambiente de computação científica distribuída. Implantação em nível nacional, integrado por uma infra-estrutura computacional escalável de nuvens, grids e clusters geograficamente distribuídos em diferentes centros do país.

Áreas de Aplicação

Principais Áreas de Aplicação

Áreas tais como: bioinformática, ambiental, banco de dados, datamining, petróleo, oceânica, meteorologia, química, física, engenharia, entre outras usufruem da computação científica distribuída.

Contribuição

Principais Contribuições

Representar e manipular eficientemente os dados, tratando com coordenação e interação, segurança, confiabilidade e robustez, melhorando o desempenho global do próprio sistema.

Linhas de Pesquisa

  • Análise In-Transit com RDMA
  • Aprendizado de Máquina
  • Arquiteturas ARM
  • Avaliação de Desempenho
  • Computação Concorrente
  • Computação Distribuída
  • Consumo de Energia
  • Desempenho Energético de GPUs
  • Escalonamento de Aplicações Paralelas
  • Escalonamento e Gerência de Recursos
  • Green IT
  • Internet of Things
  • Monitoramento de Desempenho
  • Perfil de Aplicações
  • Robos Autônomos e Nuvem
  • Simulação de Escalonamento