2015
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Adornes, Daniel; Griebler, Dalvan; Ledur, Cleverson; Fernandes, Luiz G. A Unified MapReduce Domain-Specific Language for Distributed and Shared Memory Architectures Inproceedings doi In: The 27th International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering, pp. 6, Knowledge Systems Institute Graduate School, Pittsburgh, USA, 2015. @inproceedings{ADORNES:SEKE:15,
title = {A Unified MapReduce Domain-Specific Language for Distributed and Shared Memory Architectures},
author = {Daniel Adornes and Dalvan Griebler and Cleverson Ledur and Luiz G. Fernandes},
url = {http://dx.doi.org/10.18293/SEKE2015-204},
doi = {10.18293/SEKE2015-204},
year = {2015},
date = {2015-07-01},
booktitle = {The 27th International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering},
pages = {6},
publisher = {Knowledge Systems Institute Graduate School},
address = {Pittsburgh, USA},
abstract = {MapReduce is a suitable and efficient parallel programming pattern for processing big data analysis. In recent years, many frameworks/languages have implemented this pattern to achieve high performance in data mining applications, particularly for distributed memory architectures (e.g., clusters). Nevertheless, the industry of processors is now able to offer powerful processing on single machines (e.g., multi-core). Thus, these applications may address the parallelism in another architectural level. The target problems of this paper are code reuse and programming effort reduction since current solutions do not provide a single interface to deal with these two architectural levels. Therefore, we propose a unified domain-specific language in conjunction with transformation rules for code generation for Hadoop and Phoenix++. We selected these frameworks as state-of-the-art MapReduce implementations for distributed and shared memory architectures, respectively. Our solution achieves a programming effort reduction from 41.84% and up to 95.43% without significant performance losses (below the threshold of 3%) compared to Hadoop and Phoenix++.},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
}
MapReduce is a suitable and efficient parallel programming pattern for processing big data analysis. In recent years, many frameworks/languages have implemented this pattern to achieve high performance in data mining applications, particularly for distributed memory architectures (e.g., clusters). Nevertheless, the industry of processors is now able to offer powerful processing on single machines (e.g., multi-core). Thus, these applications may address the parallelism in another architectural level. The target problems of this paper are code reuse and programming effort reduction since current solutions do not provide a single interface to deal with these two architectural levels. Therefore, we propose a unified domain-specific language in conjunction with transformation rules for code generation for Hadoop and Phoenix++. We selected these frameworks as state-of-the-art MapReduce implementations for distributed and shared memory architectures, respectively. Our solution achieves a programming effort reduction from 41.84% and up to 95.43% without significant performance losses (below the threshold of 3%) compared to Hadoop and Phoenix++. |
Ledur, Cleverson; Griebler, Dalvan; Fernandes, Luiz Gustavo; Manssour, Isabel Uma Linguagem Específica de Domínio com Geração de Código Paralelo para Visualização de Grandes Volumes de Dados Inproceedings In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD-RS), pp. 139-140, Sociedade Brasileira de Computação (SBC), Gramado, RS, BR, 2015. @inproceedings{LEDUR:ERAD:15,
title = {Uma Linguagem Específica de Domínio com Geração de Código Paralelo para Visualização de Grandes Volumes de Dados},
author = {Cleverson Ledur and Dalvan Griebler and Luiz Gustavo Fernandes and Isabel Manssour},
url = {https://gmap.pucrs.br/dalvan/papers/2015/CR_ERAD_PG_2015.pdf},
year = {2015},
date = {2015-04-01},
booktitle = {Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD-RS)},
pages = {139-140},
publisher = {Sociedade Brasileira de Computação (SBC)},
address = {Gramado, RS, BR},
abstract = {Este artigo apresenta uma análise sobre linguagens específicas de domínio para a criação de visualizações. Ao final, propõe uma nova linguagem específica de domínio para geração de visualizações de quantidades massivas de dados, paralelizando não só a geração e a interação da visualização, mas também o pré-processamento dos dados brutos.},
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pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
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Este artigo apresenta uma análise sobre linguagens específicas de domínio para a criação de visualizações. Ao final, propõe uma nova linguagem específica de domínio para geração de visualizações de quantidades massivas de dados, paralelizando não só a geração e a interação da visualização, mas também o pré-processamento dos dados brutos. |
Roveda, Demétrius; Vogel, Adriano; Souza, Samuel; Griebler, Dalvan Uma Avaliação Comparativa dos Mecanismos de Segurança nas Ferramentas OpenStack, OpenNebula e CloudStack Journal Article doi In: Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação (REABTIC), vol. 1, no. 4, pp. 15, 2015. @article{larcc:security_IaaS_tools:REABTIC:15,
title = {Uma Avaliação Comparativa dos Mecanismos de Segurança nas Ferramentas OpenStack, OpenNebula e CloudStack},
author = {Demétrius Roveda and Adriano Vogel and Samuel Souza and Dalvan Griebler},
url = {http://larcc.setrem.com.br/wp-content/uploads/2017/04/ROVEDA_REABTIC_2015.pdf},
doi = {10.5281/zenodo.59478},
year = {2015},
date = {2015-03-01},
journal = {Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação (REABTIC)},
volume = {1},
number = {4},
pages = {15},
publisher = {SETREM},
address = {Três de Maio, Brazil},
abstract = {The IaaS service model is gaining attention due its importance to the cloud computing environment, it is responsible for simplifying the access and the management of high-end processing and storage systems, besides being the base that allows the outsourcing of upper layers, PaaS and Saas. The IaaS cloud tools are responsible for controlling the virtual infrastructure as well the environment security, which is an important characteristic for cloud applications, once the system can be integrated with publuc clouds through the Internet. In this paper, the goals are evaluate and compare the security layer, from the administrator point of view, of three open source IaaS tools: OpenStack, OpenNebula and Cloudstack. Considering the security layer from Dukaric taxonomy, the results shown that all the tools have a equivalent security level, however, there are evidence that not all the security features found in the tools fits in the taxonomy description.},
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pubstate = {published},
tppubtype = {article}
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The IaaS service model is gaining attention due its importance to the cloud computing environment, it is responsible for simplifying the access and the management of high-end processing and storage systems, besides being the base that allows the outsourcing of upper layers, PaaS and Saas. The IaaS cloud tools are responsible for controlling the virtual infrastructure as well the environment security, which is an important characteristic for cloud applications, once the system can be integrated with publuc clouds through the Internet. In this paper, the goals are evaluate and compare the security layer, from the administrator point of view, of three open source IaaS tools: OpenStack, OpenNebula and Cloudstack. Considering the security layer from Dukaric taxonomy, the results shown that all the tools have a equivalent security level, however, there are evidence that not all the security features found in the tools fits in the taxonomy description. |
Maron, Carlos A. F.; Griebler, Dalvan; Vogel, Adriano; Schepke, Claudio Em Direção à Comparação do Desempenho das Aplicações Paralelas nas Ferramentas OpenStack e OpenNebula Inproceedings In: 15th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), pp. 205-208, Sociedade Brasileira de Computação, Gramado, RS, Brazil, 2015. @inproceedings{hiperfcloud:nas_bech_openstack_opennebula:ERAD:15,
title = {Em Direção à Comparação do Desempenho das Aplicações Paralelas nas Ferramentas OpenStack e OpenNebula},
author = {Carlos A. F. Maron and Dalvan Griebler and Adriano Vogel and Claudio Schepke},
url = {http://larcc.setrem.com.br/wp-content/uploads/2017/03/MARON_ERAD_2015.pdf},
year = {2015},
date = {2015-03-01},
booktitle = {15th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS)},
pages = {205-208},
publisher = {Sociedade Brasileira de Computação},
address = {Gramado, RS, Brazil},
abstract = {A infraestrutura de Computação em Nuvem vem sendo uma alternativa à execução de aplicações de alto desempenho. No entanto, o desempenho pode ser prejudicado devido a camada de virtualização e da ação das ferramentas de administração de nuvem. O objetivo deste trabalho foi comparar o desempenho de aplicações em OpenStack e OpenNebula. Os resultados apresentaram diferença significativa entre as ferramentas e positiva ao OpenNebula.},
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pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
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A infraestrutura de Computação em Nuvem vem sendo uma alternativa à execução de aplicações de alto desempenho. No entanto, o desempenho pode ser prejudicado devido a camada de virtualização e da ação das ferramentas de administração de nuvem. O objetivo deste trabalho foi comparar o desempenho de aplicações em OpenStack e OpenNebula. Os resultados apresentaram diferença significativa entre as ferramentas e positiva ao OpenNebula. |
2014
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Maron, Carlos A. F.; Griebler, Dalvan; Vogel, Adriano; Schepke, Claudio Avaliação e Comparação do Desempenho das Ferramentas OpenStack e OpenNebula Inproceedings In: 12th Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC), pp. 1-5, Sociedade Brasileira de Computação, Canoas, 2014. @inproceedings{hiperfcloud:isolation_bechs_openstack_opennebula:ERRC:14,
title = {Avaliação e Comparação do Desempenho das Ferramentas OpenStack e OpenNebula},
author = {Carlos A. F. Maron and Dalvan Griebler and Adriano Vogel and Claudio Schepke},
url = {http://larcc.setrem.com.br/wp-content/uploads/2017/03/MARON_ERRC_2014.pdf},
year = {2014},
date = {2014-11-01},
booktitle = {12th Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC)},
pages = {1-5},
publisher = {Sociedade Brasileira de Computação},
address = {Canoas},
abstract = {A computação em nuvem está cada vez mais presente nas infraestruturas corporativas. Por causa disso, diversas ferramentas estão sendo criadas para auxiliar na administração dos recursos na nuvem. O objetivo deste trabalho é avaliar o impacto que as ferramentas OpenStack e OpenNebula (implantadas em um ambiente de nuvem privado) podem causar no desempenho dos sistemas de memória, armazenamento, rede, e processador. Os resultados obtidos mostram que o desempenho no OpenStack é significativamente melhor nos testes do sistema de armazenamento, enquanto que no OpenNebula o restante dos testes foram melhores.},
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pubstate = {published},
tppubtype = {inproceedings}
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A computação em nuvem está cada vez mais presente nas infraestruturas corporativas. Por causa disso, diversas ferramentas estão sendo criadas para auxiliar na administração dos recursos na nuvem. O objetivo deste trabalho é avaliar o impacto que as ferramentas OpenStack e OpenNebula (implantadas em um ambiente de nuvem privado) podem causar no desempenho dos sistemas de memória, armazenamento, rede, e processador. Os resultados obtidos mostram que o desempenho no OpenStack é significativamente melhor nos testes do sistema de armazenamento, enquanto que no OpenNebula o restante dos testes foram melhores. |
