Sistemas de Computo Paralelo y Distribuido

Descrição

Mapa Mental sobre Sistemas de Computo Paralelo y Distribuido, criado por Alfonso Perez em 04-12-2017.
Alfonso Perez
Mapa Mental por Alfonso Perez, atualizado more than 1 year ago
Alfonso Perez
Criado por Alfonso Perez mais de 6 anos atrás
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Resumo de Recurso

Sistemas de Computo Paralelo y Distribuido

Anotações:

  • Conferencia: Sistemas de cómputo paralelo y distribuido, arquitecturas y algoritmos para cómputo de alto desempeño. Procesamiento de señales, imágenes y control en tiempo real.   Conferencista: Fabian Garcia Nocetti, IIMAS-UNAM, expone el tema de computo de alto rendimiento y su relación con Big-Data y presenta un estudio de caso en ingeniería petrolera Demetrio. Autor del mapa: Alfonso Perez Celestino del Grupo S5B de la Carrera de Ing. En Sistemas Computacionales del I.T.S.Ta.
  1. BIG DATA ANALYTICS
    1. ¿Que es?

      Anotações:

      • El análisis de los grandes datos aporta información muy valiosa que se traduce en conocimiento y nos hace mejores. Big data analytics es el principio de una nueva era más responsable, más positiva y más eficiente.
      1. ¿Para que sirve?

        Anotações:

        • Permite generar información y conocimiento con base en información completa en tiempo real.
        1. ¿Como se origino?

          Anotações:

          • Se origina por la explosión de la cantidad (velocidad y frecuencia) y diversidad de datos digitales generados en tiempo real como resultado de rol cada vez mayor de la tecnología en las actividades diarias.
        2. Computo de alto rendimiento
          1. ¿Que es ?

            Anotações:

            • El término Computación de Alto Rendimiento o Computación de Alto Desempeño esta relacionado con el cómputo para el tratamiento de problemas de gran reto, que a su vez, son aquellos problemas que requieren arquitecturas escalables de cómputo para su tratamiento. La computación de alto rendimiento es igualmente entendida como supercomputación o computación avanzada, debido a sus caracteristicas propias que la hacen ubicar "mas allá" del contexto normal y temporal de la computación.

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