RedBlue: cluster para pesquisa e ensino em Engenharia

dc.contributor.advisorFonseca, Alexandre Ramos
dc.contributor.advisorcoHorta, Euler Guimarães
dc.contributor.authorPedras, Marcelo Bráulio
dc.contributor.institutionUniversidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM)pt_BR
dc.contributor.refereeFonseca, Alexandre Ramos
dc.contributor.refereeHorta, Euler Guimarães
dc.contributor.refereeAndrade, Paulo César de Resende
dc.contributor.refereeTorres, Libardo Andrés González
dc.date.accessioned2018-02-03T12:04:59Z
dc.date.available2018-02-03T12:04:59Z
dc.date.issued2017
dc.date.submitted2017-11-13
dc.description.abstractProgramas de computadores são muito utilizados para resolução de problemas complexos em engenharia. Atualmente, espera-se que um engenheiro saiba mais que apenas utilizá-los, sendo esta habilidade muito valorizada no mercado de trabalho. Tal habilidade possibilita que profissionais consigam utilizar um maior conjunto de ferramentas para solucionar problemas. As simulações computacionais, por exemplo, podem ser utilizadas como ferramenta de aquisição de conhecimento, permitindo que um profissional ou um estudante crie, teste e valide suas hipóteses. As simulações também são utilizadas em pesquisas científicas como alternativa a experimentos de difícil obtenção e na indústria para reduzir custos. Porém, uma simulação pode consumir mais recursos do que os disponíveis em um computador, tornando seu tempo de execução inviável. Uma forma barata de se obter mais desempenho é utilizando um cluster de computadores comuns. Dessa forma, seria possível utilizar os laboratórios de informática disponíveis para executá-las. Entretanto, isso implicaria em conhecimentos aprofundados em computação paralela e/ou distribuída por parte dos usuários, dificultado o desenvolvimento de aplicações. Com o objetivo de minimizar o tempo de execução de simulações complexas utilizando clusters e permitir que usuários com poucos conhecimentos em programação paralela e/ou distribuída possam utilizá-lo, este trabalho apresenta uma solução denominada “plataforma RedBlue”. Essa plataforma recebe a aplicação do usuário e a executa nos nós do cluster de forma automática e transparente para o mesmo. Para testar a plataforma desenvolvida foram realizados testes com redes neurais artificiais e com um algoritmo genético simples, ambos buscando descobrir a melhor configuração de parâmetros para determinado problema. Utilizaram-se 60 máquinas de um laboratório de informática para testar a plataforma. Os resultados mostram que houve uma redução de até 98% no tempo de execução do experimento com redes neurais e 99,3% para o experimento com o algoritmo genético em comparação a execução sequencial. Esses resultados indicam que a plataforma é viável para utilização em laboratórios de informática, possibilitando uma redução considerável no tempo de execução de simulações complexas. A plataforma é aplicável a um número flexível de computadores, ajustando-se à capacidade dos laboratórios. Além disso, pode ser utilizada como instrumento útil ao ensino e pesquisa. Ressalta-se que a utilização de simulações computacionais para ensino e pesquisa contribui não apenas para a aprendizagem de conteúdos, mas também para o surgimento de habilidades necessárias ao mercado de trabalho do engenheiro.pt_BR
dc.description.abstractsComputer programs are commonly used to solve complex engineering problems, and it is expected from an engineer a more than hands-on experience in using these computer programs with the ability to develop them using a wide range of tools. Computational simulations, for instance, can be used as tools for knowledge acquisition allowing a professional or student to create, test and validate their hypotheses. Such simulations are used at an academic setting as an alternative to expensive experiments. However, a simulation can take more resources than those available in a single computer machine, rendering long execution times. To create a cluster of regular computers, such as the ones already available at computer labs, is a cheaper alternative to improve such execution times. One major drawback of this approach is that the user must be knowledgeable in parallel and distributed programming, which makes software development harder. To overcome such constraints, this work presents a solution named ”RedBlue platform”that receives and runs user’s applications over a computer cluster in an automatic, transparent manner. To test the RedBlue platform, we performed a set of tests via artificial neural networks and a simplified genetic algorithm, whose main purpose was to search for the best-suited parameter configurations for the application problem at hand. To test the platform, the experiments were run using 60 computer machines from a computer lab. This study has identified a reduction in execution times of 98% for neural networks, and a reduction of 99,3% for the genetic algorithm, and also shown that the platform is suited for real-world applications of simulations at computer labs. Furthermore, the platform accepts a variable number of computers, easily adaptable to different academic environments, such as research and training. Lastly, we have noted that computational simulations not only contribute to research and learning, but also to develop the required industry skills.en
dc.description.thesisDissertação (Mestrado Profissional) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017.pt_BR
dc.identifier.citationPEDRAS, Marcelo Bráulio. RedBlue: cluster para pesquisa e ensino em Engenharia. 2017. 97 p. Dissertação (Mestrado Profissional) – Programa de Pós-Graduação em Educação, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, Diamantina, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufvjm.edu.br/items/7cdee270-2a0f-4370-9673-d3a330bc8598
dc.language.isopor
dc.publisherUFVJMpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao à termo de autorização impresso assinado pelo autor, assim como na licença Creative Commons, com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus repositórios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, e preservação, a partir desta data.pt_BR
dc.subject.keywordSimulações computacionaispt_BR
dc.subject.keywordCluster de computadorespt_BR
dc.subject.keywordEducação e pesquisapt_BR
dc.subject.keywordProgramação paralelapt_BR
dc.subject.keywordProgramação distribuídapt_BR
dc.subject.keywordComputational simulationen
dc.subject.keywordComputer clusteren
dc.subject.keywordEducation and researchen
dc.subject.keywordParallel programmingen
dc.subject.keywordDistributed programmingen
dc.titleRedBlue: cluster para pesquisa e ensino em Engenhariapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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