Tesis doctoral de Victor Mendez Muñoz
El grid se ha convertido en el paradigma que ofrece mejores perspectivas para integrar recursos en los sistemas de mayor escala. Sus principales ventajas frente a otros modelos de grandes sistemas informáticos, son la capacidad de unificar y abstraer el acceso a recursos geográficamente distribuidos, la interoperatividad sobre plataformas heterogéneas y cambiantes, y la administración global del sistema manteniendo la independencia de cada una de las partes que lo componen, salvaguardando la autonomía en la toma de decisiones sobre sus propios recursos. Este modelo ha fraguado entre distintas comunidades por su versatilidad y adaptabilidad a las necesidades de colaboración de las organizaciones científicas. Además ha despertado el interés de sus posibles aplicaciones corporativas. esta tesis analiza y ofrece soluciones eficientes para dos de los problemas que en este contexto de fuerte crecimiento aparecen: la escalabilidad de infraestructuras y los tiempos de respuesta de los trabajos grid. Para ello se centra en la replicación de datos, que es el cuello de botella de los rendimientos. Las aportaciones ofrecidas son por un lado, propuestas para una arquitectura de servicios de datos grid más eficiente, y por otro lado, aproximaciones al problema de la optimización de réplica, basadas en adaptaciones originales de conocidos métodos de inteligencia artificial emergente.
Datos académicos de la tesis doctoral «Tecnicas de inteligencia artificial emergente aplicadas al servicio de replicacion de datos de arquitecturas grid«
- Título de la tesis: Tecnicas de inteligencia artificial emergente aplicadas al servicio de replicacion de datos de arquitecturas grid
- Autor: Victor Mendez Muñoz
- Universidad: Carlos III de Madrid
- Fecha de lectura de la tesis: 14/11/2007
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Felix Garcia Carballeira
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Jesús Carretero Pérez
- Ignacio Martín Llorente (vocal)
- Colom Piazuelo José Manuel (vocal)
- María De Los Santos Pérez Hernández (vocal)