Procesamiento de datos masivos en tiempo real y consumo energético de sistemas paralelos

Los avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido permiten el desarrollo de aplicaciones antes impensadas. Una de nuestras líneas de investigación se enfoca en aplicar estas tecnologías a Unidades de Cuidados Intensivos y Unidades de Vigilancia Intermedia. Buscamos mejorar s...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Balladini, Javier, Morán, Marina, Rozas, Claudia, Cañibano, Rodrigo, Zurita, Rafael, Casanova, Belén, Orlandi, Cristina, De Giusti, Armando Eduardo, Suppi, Remo, Rexachs del Rosario, Dolores, Luque Fadón, Emilio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
Ciencias Informáticas
computación de altas prestaciones
eficiencia energética
big data
aplicaciones para la salud
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/104223
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Procesamiento de datos masivos en tiempo real y consumo energético de sistemas paralelos
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description Los avances tecnológicos de los sistemas de cómputo paralelo y distribuido permiten el desarrollo de aplicaciones antes impensadas. Una de nuestras líneas de investigación se enfoca en aplicar estas tecnologías a Unidades de Cuidados Intensivos y Unidades de Vigilancia Intermedia. Buscamos mejorar sustancialmente el rendimiento de ellas con el procesamiento en tiempo real de datos masivos generados por el equipamiento médico y otras fuentes. Adicionalmente, trabajamos en la reducción del consumo energético de los sistemas de computación de altas prestaciones, con especial atención en los mecanismos de tolerancia a fallos. Todas nuestras investigaciones se centran en desarrollar metodologías, modelos y soluciones informáticas para colaborar en la resolución de problemas que tengan una alta demanda computacional e impacto social. Los trabajos se desarrollan en colaboración con otras universidades, y un hospital público de Argentina. La formación de recursos humanos en estas líneas está orientada al nivel de grado, maestría y doctoral.
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