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http://repositorio.lnec.pt:8080/jspui/handle/123456789/1007988
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Oliveira, A. | pt_BR |
dc.contributor.author | Rogeiro, J. | pt_BR |
dc.contributor.author | Azevedo, A. | pt_BR |
dc.contributor.author | Fortunato, A. B. | pt_BR |
dc.contributor.author | Costa, R. | pt_BR |
dc.contributor.author | Rodrigues, M. | pt_BR |
dc.contributor.author | Li., K | pt_BR |
dc.contributor.author | Pina, J. | pt_BR |
dc.contributor.author | Martins, J. | pt_BR |
dc.contributor.author | David, M. | pt_BR |
dc.contributor.author | Pina, J. | pt_BR |
dc.contributor.author | Gomes, J. | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2016-02-24T17:42:19Z | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2017-04-13T08:31:52Z | - |
dc.date.available | 2016-02-24T17:42:19Z | pt_BR |
dc.date.available | 2017-04-13T08:31:52Z | - |
dc.date.issued | 2015-11 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.lnec.pt/jspui/handle/123456789/1007988 | - |
dc.description.abstract | Os 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.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | APRH | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.subject | Previsão | pt_BR |
dc.subject | Computação | pt_BR |
dc.subject | Cluster | pt_BR |
dc.subject | Cloud | pt_BR |
dc.subject | Estuários | pt_BR |
dc.title | Sistema multi-escala de previsão em tempo real da dinâmica estuarina e costeira: desafios para a operacionalização em ambiente cloud e hpc | pt_BR |
dc.type | conferenceObject | pt_BR |
dc.description.pages | 15p | pt_BR |
dc.identifier.local | Aveiro | pt_BR |
dc.description.sector | DHA/GTI | pt_BR |
dc.identifier.conftitle | VIII Congresso sobre Planeamento e Gestão das Zonas Costeiras dos Países de Expressão Portuguesa | pt_BR |
dc.contributor.peer-reviewed | SIM | pt_BR |
dc.contributor.academicresearchers | NAO | pt_BR |
dc.contributor.arquivo | SIM | pt_BR |
Appears in Collections: | DHA/GTI - Comunicações a congressos e artigos de revista |
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