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dc.contributor.authorOliveira, A.pt_BR
dc.contributor.authorRogeiro, J.pt_BR
dc.contributor.authorAzevedo, A.pt_BR
dc.contributor.authorFortunato, A. B.pt_BR
dc.contributor.authorCosta, R.pt_BR
dc.contributor.authorRodrigues, M.pt_BR
dc.contributor.authorLi., Kpt_BR
dc.contributor.authorPina, J.pt_BR
dc.contributor.authorMartins, J.pt_BR
dc.contributor.authorDavid, M.pt_BR
dc.contributor.authorPina, J.pt_BR
dc.contributor.authorGomes, J.pt_BR
dc.date.accessioned2016-02-24T17:42:19Zpt_BR
dc.date.accessioned2017-04-13T08:31:52Z-
dc.date.available2016-02-24T17:42:19Zpt_BR
dc.date.available2017-04-13T08:31:52Z-
dc.date.issued2015-11pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.lnec.pt/jspui/handle/123456789/1007988-
dc.description.abstractOs sistemas de previsão em tempo real (SPTR) fazem previsões a escalas de tempo curtas, por integração de modelos e dados de campo, constituindo ferramentas de suporte à gestão costeira. Os SPTR devem utilizar modelos numéricos de grande precisão, que requerem ambientes de computação exigentes. O LNEC opera vários SPTR, que utilizam a Infraestrutura Nacional de Computação Distribuída. A computação cloud, que permite a utilização de máquinas virtuais utilizando servidores compartilhados e interligados através da Internet, surge agora como um paradigma alternativo. Os seus recursos podem ser disponibilizados como um serviço de computação, sendo uma alternativa para o processamento exigente dos SPTR. No entanto, não existe uma avaliação detalhada da cloud por comparação com estratégias convencionais para processamento dos SPTR. Apresenta-se aqui uma análise comparativa da performance de vários SPTR utilizando três abordagens distintas: workstations, Clusters e Cloud. Esta comparação foi elaborada em três aplicações de SPTR com diferentes exigências de computação: circulação na Ria de Aveiro; circulação acoplada a indicadores de contaminação fecal no estuário do Tejo; e circulação acoplada de ondas e correntes no mesmo estuário. A análise de performance foi efetuada nos três ambientes utilizando números crescentes de processadores. Para a gama de processadores comuns, as duas alternativas conduzem a tempos computacionais semelhantes, mostrando que a cloud é uma opção viável e atractiva. No entanto, as malhas de cálculo para a computação multi-escala (desde o oceano até à área portuária) requerem um número óptimo de processadores tipicamente superior. A evolução eficaz dos SPTR, baseados atualmente em estratégias de computação de elevada performance, para arquitecturas de cloud poderá assim requerer a integração de um maior número desses recursos através de federação. A performance destas simulações deverá, no entanto, ser analisada para assegurar que o tempo de comunicação entre recursos cloud não afeta significativamente o tempo necessário para as previsões.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherAPRHpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectClusterpt_BR
dc.subjectCloudpt_BR
dc.subjectEstuáriospt_BR
dc.titleSistema multi-escala de previsão em tempo real da dinâmica estuarina e costeira: desafios para a operacionalização em ambiente cloud e hpcpt_BR
dc.typeconferenceObjectpt_BR
dc.description.pages15ppt_BR
dc.identifier.localAveiropt_BR
dc.description.sectorDHA/GTIpt_BR
dc.identifier.conftitleVIII Congresso sobre Planeamento e Gestão das Zonas Costeiras dos Países de Expressão Portuguesapt_BR
dc.contributor.peer-reviewedSIMpt_BR
dc.contributor.academicresearchersNAOpt_BR
dc.contributor.arquivoSIMpt_BR
Appears in Collections:DHA/GTI - Comunicações a congressos e artigos de revista

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