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Determinazione mediante Reti Neurali del profilo dell’Utente di una computing grid

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CAP.1:IL PROGETTO EU-DATAGRID 17 sarà mai possibile, in termini economici, concentrare tutte queste risorse in un unico luogo. 1.3.1.2 Architettura di DataGrid Alla luce di quanto detto, è chiaro che il modello di analisi distribuito implementato tramite una DataGrid può competere col modello di analisi centralizzato, che vuole tutte le risorse concentrate al CERN: diventa addirittura superiore se l’uso delle risorse di griglia è affidabile e viene data la possibilità al fisico di accedere a tutti i dati dell’esperimento LHC a cui partecipa indipendentemente dal luogo in cui egli si trova o in cui risiedono i dati da lui richiesti. L’elemento chiave di questo modello distribuito per l’analisi LHC è un’organizzazione delle risorse secondo un modello gerarchico multi-tier. Secondo questo modello, per ogni esperimento, la produzione di dati RAW e una parte della ricostruzione viene effettuata al Tier0, cioè al CERN. L’analisi e parte della ricostruzione, assieme all’immagazzinamento degli altri tipi di oggetti sono compiti dei centri regionali (Tier1) di livello nazionale o internazionale, dei centri regionali (laboratori e università, Tier2), dei dipartimenti (Tier3) e infine dei singoli desktops dei fisici (Tier4) (Figura 4.1). Secondo questo modello, i dati sono tutti inizialmente prodotti al Tier0, il CERN: esso mantiene nei suoi archivi (principalmente su nastro) gli oggetti RAW prodotti dai rilevatori e gli oggetti ESD derivanti dalla prima parziale ricostruzione. La caratteristica di questi oggetti è quella di essere a sola lettura: si prestano bene quindi al processo di replicazione in quanto non sussiste il problema della consistenza tra copia originale (master) e le sue repliche (anch’esse a sola lettura). In seguito, nella fase di analisi batch e interattiva, migliaia di fisici accedono al database del Tier0 per richiedere i dati da analizzare: questi dati deve essere replicati dalla loro posizione originaria al luogo dove avverrà la computazione.
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Determinazione mediante Reti Neurali del profilo dell’Utente di una computing grid

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Informazioni tesi

  Autore: Livio Murianni
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Politecnico di Bari
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Marcello Castellano
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 211

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Parole chiave

griglia computazionali
reti neurali

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