Paralelismo híbrido aplicado a soluciones de problemas de datos masivos
Con el uso masivo de Internet, se está en presencia de un fenómeno donde la aceleración tanto del crecimiento del volumen de datos capturados y almacenados, como la creciente variación en los tipos de datos, hace que las técnicas tradicionales para el procesamiento, análisis y obtención de informaci...
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| Autores principales: | , , , , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/62570 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Con el uso masivo de Internet, se está en presencia de un fenómeno donde la aceleración tanto del crecimiento del volumen de datos capturados y almacenados, como la creciente variación en los tipos de datos, hace que las técnicas tradicionales para el procesamiento, análisis y obtención de información útil deban ser redefinidas para formular nuevas metodologías.
Este trabajo aborda las líneas de investigación relacionadas con el objetivo de definir técnicas o metodologías computacionales para mejorar tanto los tiempos de respuesta y la escalabilidad de los sistemas desarrollados, como así también solucionar los inconvenientes presentes en las soluciones existentes. Esto posibilita la transferencia de los logros y experiencias adquiridos, permitiendo, además, verificar la aplicabilidad de los métodos o técnicas desarrollados en problemas reales con uso de datos masivos. |
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