Thesis (M.S.)--Rochester Institute of Technology, 1989. / Includes bibliographical references (leaves 40-41).

Thesis (M.S.)--Rochester Institute of Technology, 1990. / Includes bibliographical references (leaves 107-108).

Thesis (M.S.)--Rochester Institute of Technology, 1989. / Includes bibliographical references (leaves 57-61).

Thesis (M.S.)--Rochester Institute of Technology, 1995. / Typescript. Includes bibliographical references (leaves 17-20).

Thesis (M.S.)--Rochester Institute of Technology, 1995. / Typescript. Includes bibliographical references (leaves 53-56).

Thesis (M.F.A.)--Rochester Institute of Technology, 1993. / Typescript. Includes bibliographical references (leaves 79-80).

O surgimento de volumes de dados na ordem de petabytes cria a necessidade de desenvolver-se novas soluções que viabilizem o tratamento dos dados através do uso de sistemas de computação intensiva, como o MapReduce. O MapReduce é um framework de programação que apresenta duas funções: uma de mapeamento, chamada Map, e outra de redução, chamada Reduce, aplicadas a uma determinada entrada de dados. Este modelo de programação é utilizado geralmente em grandes clusters e suas tarefas Map ou Reduce são normalmente independentes entre si. O programador é abstraído do processo de paralelização como divisão e distribuição de dados, tolerância a falhas, persistência de dados e distribuição de tarefas. A motivação deste trabalho é aplicar o modelo de computação intensiva do MapReduce com grande volume de dados para uso em ambientes desktop grid. O objetivo então é investigar os algoritmos do MapReduce para adequar a computação intensiva aos ambientes heterogêneos. O trabalho endereça o problema da heterogeneidade de recursos, não tratando neste momento a volatilidade das máquinas. Devido às deficiências encontradas no MapReduce em ambientes heterogêneos foi proposto o MR-A++, que é um MapReduce com algoritmos adequados ao ambiente heterogêneo. O modelo do MR-A++ cria uma tarefa de medição para coletar informações, antes de ocorrer a distribuição dos dados. Assim, as informações serão utilizadas para gerenciar o sistema. Para avaliar os algoritmos alterados foi empregada a Análise 2k Fatorial e foram executadas simulações com o simulador MRSG. O simulador MRSG foi construído para o estudo de ambientes (homogêneos e heterogêneos) em larga escala com uso do MapReduce. O pequeno atraso introduzido na fase de setup da computação é compensado com a adequação do ambiente heterogêneo à capacidade computacional das máquinas, com ganhos de redução de tempo de execução dos jobs superiores a 70 % em alguns casos. / The emergence of data volumes in the order of petabytes creates the need to develop new solutions that make possible the processing of data through the use of intensive computing systems, as MapReduce. MapReduce is a programming framework that has two functions: one called Map, mapping, and another reducing called Reduce, applied to a particular data entry. This programming model is used primarily in large clusters and their tasks are normally independent. The programmer is abstracted from the parallelization process such as division and data distribution, fault tolerance, data persistence and distribution of tasks. The motivation of this work is to apply the intensive computation model of MapReduce with large volume of data in desktop grid environments. The goal then is to investigate the intensive computing in heterogeneous environments with use MapReduce model. First the problem of resource heterogeneity is solved, not treating the moment of the volatility. Due to deficiencies of the MapReduce model in heterogeneous environments it was proposed the MR-A++; a MapReduce with algorithms adequated to heterogeneous environments. The MR-A++ model creates a training task to gather information prior to the distribution of data. Therefore the information will be used to manager the system. To evaluate the algorithms change it was employed a 2k Factorial analysis and simulations with the simulant MRSG built for the study of environments (homogeneous and heterogeneous) large-scale use of MapReduce. The small delay introduced in phase of setup of computing compensates with the adequacy of heterogeneous environment to computational capacity of the machines, with gains in the run-time reduction of jobs exceeding 70% in some cases.

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O surgimento de volumes de dados na ordem de petabytes cria a necessidade de desenvolver-se novas soluções que viabilizem o tratamento dos dados através do uso de sistemas de computação intensiva, como o MapReduce. O MapReduce é um framework de programação que apresenta duas funções: uma de mapeamento, chamada Map, e outra de redução, chamada Reduce, aplicadas a uma determinada entrada de dados. Este modelo de programação é utilizado geralmente em grandes clusters e suas tarefas Map ou Reduce são normalmente independentes entre si. O programador é abstraído do processo de paralelização como divisão e distribuição de dados, tolerância a falhas, persistência de dados e distribuição de tarefas. A motivação deste trabalho é aplicar o modelo de computação intensiva do MapReduce com grande volume de dados para uso em ambientes desktop grid. O objetivo então é investigar os algoritmos do MapReduce para adequar a computação intensiva aos ambientes heterogêneos. O trabalho endereça o problema da heterogeneidade de recursos, não tratando neste momento a volatilidade das máquinas. Devido às deficiências encontradas no MapReduce em ambientes heterogêneos foi proposto o MR-A++, que é um MapReduce com algoritmos adequados ao ambiente heterogêneo. O modelo do MR-A++ cria uma tarefa de medição para coletar informações, antes de ocorrer a distribuição dos dados. Assim, as informações serão utilizadas para gerenciar o sistema. Para avaliar os algoritmos alterados foi empregada a Análise 2k Fatorial e foram executadas simulações com o simulador MRSG. O simulador MRSG foi construído para o estudo de ambientes (homogêneos e heterogêneos) em larga escala com uso do MapReduce. O pequeno atraso introduzido na fase de setup da computação é compensado com a adequação do ambiente heterogêneo à capacidade computacional das máquinas, com ganhos de redução de tempo de execução dos jobs superiores a 70 % em alguns casos. / The emergence of data volumes in the order of petabytes creates the need to develop new solutions that make possible the processing of data through the use of intensive computing systems, as MapReduce. MapReduce is a programming framework that has two functions: one called Map, mapping, and another reducing called Reduce, applied to a particular data entry. This programming model is used primarily in large clusters and their tasks are normally independent. The programmer is abstracted from the parallelization process such as division and data distribution, fault tolerance, data persistence and distribution of tasks. The motivation of this work is to apply the intensive computation model of MapReduce with large volume of data in desktop grid environments. The goal then is to investigate the intensive computing in heterogeneous environments with use MapReduce model. First the problem of resource heterogeneity is solved, not treating the moment of the volatility. Due to deficiencies of the MapReduce model in heterogeneous environments it was proposed the MR-A++; a MapReduce with algorithms adequated to heterogeneous environments. The MR-A++ model creates a training task to gather information prior to the distribution of data. Therefore the information will be used to manager the system. To evaluate the algorithms change it was employed a 2k Factorial analysis and simulations with the simulant MRSG built for the study of environments (homogeneous and heterogeneous) large-scale use of MapReduce. The small delay introduced in phase of setup of computing compensates with the adequacy of heterogeneous environment to computational capacity of the machines, with gains in the run-time reduction of jobs exceeding 70% in some cases.

Vi, två studerande vid Karlstads universitet, har efter önskemål från IBM intervjuat tre representanter från utvalda svenska tillverkningsföretag om hur de ställer sig till Linux på klientsidan och sedan jämfört detta med vad IT-analysföretag anser om Linux och en övergång till detta på klientsidan. Vi har även utfört en djupintervju med en anställd på IBM för att ta del av deras syn och åsikter om varför de valt att satsa på Linux på klientsidan och vägt in detta i våra intervjuer med tillverkningsföretagen. Vi frågar oss, är det någon skillnad i uppfattning mellan hur olika IT-analysföretag ser och skriver om Linux och hur markanden ser på Linux och vad de egentligen tycker? Att Linux kommer gå en ljus framtid till möte är samtliga involverade parter i vår uppsats eniga om. Trots detta skiljer sig deras åsikter om vilket operativsystem som är det mest kostnadseffektiva, IT-analysföretagen säger Linux, tillverkningsföretagen säger Microsoft. En ökad konkurrens på marknaden ser samtliga som positivt men poängterar att det måste finnas ett verkligt skäl till en övergång då det kostar mycket pengar och att det är så pass mycket att tänka på.