TRIS: A Three-Rings IoT Sentinel to Protect against Cyber-Threats

La gestión de tareas paralelas y datos distribuidos es la esencia de la programación paralela en multiprocesadores de memoria distribuida y puede expresarse explícitamente en el lenguaje de programación o proporcionarse implícitamente a través de alguna combinación de soporte de lenguaje y tiempo de ejecución. Los lenguajes funcionales están diseñados para proporcionar soporte implícito tanto para la gestión de tareas como de datos, pero a menudo son menos eficientes que los enfoques explícitos. Ésta es la tensión clásica entre rendimiento y facilidad de programación. Este documento proporciona un estudio inicial que intenta cuantificar esta compensación. Si bien nuestros resultados cuantitativos son precisos para capturar las escalas del esfuerzo de programación y la eficiencia de estos métodos de programación, nuestros resultados se basan en dos pequeños programas paralelos y deben sopesarse en consecuencia

• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/28506
• Acceso en línea: https://doi.org/10.1109/HICSS.1995.375520; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/28506
• Palabra clave: Programación Paralela; Procesadores De Programas}; Gestión De Memoria; Estructuras De Datos; NASA; Lenguajes Informáticos; Sistemas A Gran Escala; Contratos; Ciencias De La Computación; Profesión De Programación; Parallel Programming; Memory Management; Data Structures; NASA; Computer Languages; Large-Scale Systems; Contracts; Computer Science; Program Processors; Programming Profession
• License: Restringido (Acceso a grupos específicos)