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Sistema multi-escala de previsão em tempo real da dinâmica estuarina e costeira: desafios para a operacionalização em ambiente cloud e hpc

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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


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