Análisis de rendimiento de un clúster de ordenadores de placa reducida para Green Computing

Este artículo presenta la construcción de un clúster de dispositivos de placa reducida, utilizando un gestor de clúster para computo distribuido, de 6 nodos, con el fin de evaluar su rendimiento operativo y energético, como una alternativa que apunta a la sostenibilidad energética y de bajo costo pa...

Full description

Autores:
Mejía Díaz, Fabian Alexis
Ariza Pana, Martín Rafael
Flórez Cuadros, Gilberto Andrés
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Creativity
Innovation
Green computing
Investigation
Distributed computing
Open source
Sustainable development
RISC
Creatividad
Innovación
Computación verde
Investigación
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Código abierto
Desarrollo sostenible
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description Este artículo presenta la construcción de un clúster de dispositivos de placa reducida, utilizando un gestor de clúster para computo distribuido, de 6 nodos, con el fin de evaluar su rendimiento operativo y energético, como una alternativa que apunta a la sostenibilidad energética y de bajo costo para la implementación de algoritmos enfocados a Machine Learning. Las variables medidas en este clúster son el consumo energético y el tiempo de trabajo para diferentes volúmenes de datos y diferente cantidad de nodos.
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[2] D. Reinsel, J. Gantz, and J. Rydning, “The Digitization of the World - From Edge to Core,” Fram. Int. Data Corp., no. November, p. US44413318, 2018, [Online]. Available: https://www.seagate.com/files/www-content/ourstory/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf.
[3] D. V. Diwedi and S. J. Sharma, “Development of a Low Cost Cluster Computer Using Raspberry Pi,” Proc. - 2018 IEEE Glob. Conf. Wirel. Comput. Networking, GCWCN 2018, pp. 11–15, 2019, doi: 10.1109/GCWCN.2018.8668647.
[4] R. S. García, “Análisis de desempeño de arquitecturas x86- 64 y ARM para sistemas de archivos distribuidos , empleando Apache Hadoop ( HDFS ).,” pp. 1–39.
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Las variables medidas en este clúster son el consumo energético y el tiempo de trabajo para diferentes volúmenes de datos y diferente cantidad de nodos.Universidad Santo TomasThis paper presents the construction of a cluster of single board devices, using a cluster manager for distributed computing, of 6 nodes, in order to evaluate its operational and energy performance, as an alternative that aims at energy sustainability and low cost for the implementation of algorithms focused on Machine Learning. The variables measured in this cluster are energy consumption and working time for different volumes of data and different number of nodes.Modalidad Presencialapplication/pdfspaGeneración Creativa : Encuentro de Semilleros de Investigación UNABhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/14245[1] A. I. Meraz Espinoza, “Empresa y privacidad: el cuidado de la información y los datos personales en medios digitales,” Rev. Ius, vol. 12, no. 41, pp. 293–310, 2018, doi: 10.35487/rius.v12i41.2018.313.[2] D. Reinsel, J. Gantz, and J. Rydning, “The Digitization of the World - From Edge to Core,” Fram. Int. Data Corp., no. November, p. US44413318, 2018, [Online]. Available: https://www.seagate.com/files/www-content/ourstory/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf.[3] D. V. Diwedi and S. J. Sharma, “Development of a Low Cost Cluster Computer Using Raspberry Pi,” Proc. - 2018 IEEE Glob. Conf. Wirel. Comput. Networking, GCWCN 2018, pp. 11–15, 2019, doi: 10.1109/GCWCN.2018.8668647.[4] R. S. García, “Análisis de desempeño de arquitecturas x86- 64 y ARM para sistemas de archivos distribuidos , empleando Apache Hadoop ( HDFS ).,” pp. 1–39.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Mejía, F. A., Ariza, M. R. & Flórez, G. A. (2020). 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Recuperado de: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22734Análisis de rendimiento de un clúster de ordenadores de placa reducida para Green ComputingPerformance analysis of a computer cluster reduced board for Green ComputingConferenceinfo:eu-repo/semantics/conferenceProceedingsMemoria de eventoshttp://purl.org/coar/resource_type/c_f744info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/EC_ACUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaSistema de Investigación SIUNABCreativityInnovationGreen computingInvestigationDistributed computingOpen sourceSustainable developmentRISCCreatividadInnovaciónComputación verdeInvestigaciónComputación distribuidaCódigo abiertoDesarrollo sostenibleRISCORIGINAL2020_Articulo_Mejía_Diaz_Fabian_Alexis.pdf2020_Articulo_Mejía_Diaz_Fabian_Alexis.pdfArtículoapplication/pdf121176https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22734/1/2020_Articulo_Mej%c3%ada_Diaz_Fabian_Alexis.pdf28fad4bbb97703857c5dfbd1633e8c39MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22734/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAIL2020_Articulo_Mejía_Diaz_Fabian_Alexis.pdf.jpg2020_Articulo_Mejía_Diaz_Fabian_Alexis.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9486https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22734/3/2020_Articulo_Mej%c3%ada_Diaz_Fabian_Alexis.pdf.jpg84150bf983f56510f6827601989a57abMD53open access20.500.12749/22734oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/227342023-11-12 22:00:22.033open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.coRUwoTE9TKSBBVVRPUihFUyksIG1hbmlmaWVzdGEobWFuaWZlc3RhbW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCB5IGxhIHJlYWxpesOzIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxhIG9icmEgZXMgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGllbmUgbGEgdGl0dWxhcmlkYWQgc29icmUgbGEgbWlzbWEuCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbi4gRWwgQVVUT1IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVTkFCIGFjdMO6YSBjb21vIHVuIHRlcmNlcm8gZGUgYnVlbmEgZmUuCgpFbCBBVVRPUiBhdXRvcml6YSBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEF1dMOzbm9tYSBkZSBCdWNhcmFtYW5nYSBwYXJhIHF1ZSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsYSBMZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgTGV5IDQ0IGRlIDE5OTMsIERlY2lzacOzbiBBbmRpbmEgMzUxIGRlIDE5OTMgeSBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGdlbmVyYWxlcyBzb2JyZSBsYSBtYXRlcmlhLCB1dGlsaWNlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24uCg==

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