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

in questa tesi viene presentato un modello logico-matematico in grado di apprendere e simulare la strategia di selezione delle risorse utilizzata da un utente di griglia esperto

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INTRODUZIONE 6 INTRODUZIONE Con il concetto di “Griglia” si identifica una infrastruttura di calcolo distribuito su scala geografica, orientata alle sperimentazioni scientifiche e ingegneristiche. Il problema fondamentale che caratterizza questo tipo di infrastruttura è la condivisione coordinata di risorse all’interno di una dinamica e multi-istituzionale organizzazione virtuale (Virtual Organization, brevemente indicata con VO) [1]. Per risorsa non si intende più il singolo file ma si considera l’accesso diretto a computer, al software e, in generale, a tutto l’hardware necessario alla risoluzione di un problema scientifico o ingegneristico. Gli individui e le istituzioni che mettono a disposizione della griglia le loro risorse per la medesima finalità fanno parte della stessa VO. Un esempio della necessità di raggruppare individui e risorse da loro offerte in organizzazioni virtuali è dato dal progetto EU-DataGrid [2], finanziato dalla Comunità Europea e finalizzato all’allestimento di una infrastruttura di griglia di dati geograficamente estesa su tutta l’Europa Unita. Vari esperimenti scientifici sono stati programmati [3] negli anni a venire su EU-DataGrid ad esempio: Fisica delle alte energie (HEP), Osservazioni terrestri e spaziali e Bio-Informatica. Caratteristica comune di questi progetti è la necessità di disporre un ambiente di calcolo data-intensive, nel quale le applicazioni hanno il bisogno di accedere a grandi quantità di dati geograficamente distribuiti in maniera veloce e affidabile, ed è compito della DataGrid far operare queste applicazioni nel miglior modo possibile. E’ facile osservare che nessun computer attuale sarebbe in grado di elaborare da solo una simile mole di dati in tempi ragionevoli; tuttavia la condivisione di risorse quali CPU e dischi opportunamente coordinati può dare l’impressione all’utente di accedere ad un supercomputer virtuale, con una incredibile potenza computazionale e capacità di memorizzazione in grado di sopportare grandi carichi di lavoro [4]. Durante la fase di definizione dell’infrastruttura di griglia, particolare importanza deve essere risposta nella progettazione dell’interfaccia utente. Nell’ambito del progetto EU-DataGrid l’interfaccia utente si basa su un modello semi-strutturato di dati, denominato Classified Advertisement (in breve ClassAd), con il quale è possibile descrivere sia le risorse di un ambiente di calcolo distribuito, sia i job, ed effettuare una operazione di “matching” (confronto) tra le richieste del job e le caratteristiche delle risorse, al fine di selezionare, tra le risorse disponibili, quella che meglio soddisfa i

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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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griglia computazionali
reti neurali

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