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Simulazione di griglie computazionali: applicazione al progetto DataGRID

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Anteprima della tesi: Simulazione di griglie computazionali: applicazione al progetto DataGRID, Pagina 12
Architettura di DataGRID 
 
12
abbiamo con il sistema Condor della University of Wisconsin, adoperato per 
la gestione delle workstations delle università e dei laboratori sparsi per il 
mondo, durante la simulazione molecolare dei cristalli liquidi e durante lo 
studio dei radar GPR (Ground Penetrating Radar) [1]. 
 
 
APPLICATION 
 
Supercalcolo Distribuito, High-throughput, On-demand, Data-intensive 
 
 
Linguaggi, Librerie, Compilatori 
 
 
COLLECTIVE 
 
Ricerca delle Risorse, Co-allocazione, Scheduling, Brokering, Replicazione dei Dati, 
Individuazione del Software 
 
 
RESOURCE 
 
Monitoraggio e Gestione delle Risorse 
 
 
CONNECTIVITY 
 
Protocolli di Comunicazione, Meccanismi di Autenticazione 
 
 
FABRIC 
 
Sistemi Operativi, Sistemi Operativi di Rete, Protocolli di Comunicazione, Database 
Supercomputer, Workstation, PC, Reti, Microscopi, Radiotelescopi, Satelliti, Sensori 
 
Figura 4.1: Dettagli dell’architettura a livelli. 
™ Elaborazione on-demand. L’elaborazione on-demand viene adoperata 
ogniqualvolta c’è la necessità di una gran potenza computazionale per un 
breve periodo di tempo. Proprio il breve periodo d’utilizzo rende non 
conveniente l’acquisto degli elaboratori necessari [1]. 
™ Elaborazione data-intensive. Le applicazioni data-intensive sintetizzano 
nuove informazioni partendo dai dati conservati in database distribuiti 

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Simulazione di griglie computazionali: applicazione al progetto DataGRID

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Informazioni tesi

  Autore: Antonio Tarricone
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2000-01
  Università: Politecnico di Bari
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Giacomo Piscitelli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 168

FAQ

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Parole chiave

computational grid
data grid
java
multi-threading
process network
uml
griglie computazionali

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