Datalanx: Estrutura arquitetónica para aplicações de dados intensivos na nuvem
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A computação científica e comercial está a sofrer uma enorme mudança com a crescente procura de processamento de conjuntos de dados em grande escala para uma variedade de necessidades, como a simulação, a modelização e o cálculo de equações multivariadas. A computação tem sido largamente utilizada como um método para obter resultados e está agora a mudar para um modelo de computação com utilização intensiva de dados para realizar alguns dos desafios científicos e comerciais mais exigentes que existem. As empresas e as indústrias comerciais estão a sentir a necessidade de...
A computação científica e comercial está a sofrer uma enorme mudança com a crescente procura de processamento de conjuntos de dados em grande escala para uma variedade de necessidades, como a simulação, a modelização e o cálculo de equações multivariadas. A computação tem sido largamente utilizada como um método para obter resultados e está agora a mudar para um modelo de computação com utilização intensiva de dados para realizar alguns dos desafios científicos e comerciais mais exigentes que existem. As empresas e as indústrias comerciais estão a sentir a necessidade de processar conjuntos de dados cada vez maiores em sectores como o petróleo e o gás, as comunicações, os meios de comunicação social e o entretenimento, os cuidados de saúde e as ciências da vida e a análise de grandes volumes de dados. As actuais arquitecturas de dados e de armazenamento não são suficientes para fornecer modelos e simulações de computação intensiva de dados à escala terciária e à escala petácea, o que exigirá novas formas flexíveis de acesso aos dados a velocidades de vários terabytes por segundo. Os modelos de acesso baseados na computação em nuvem elástica são cada vez mais necessários para proporcionar as economias de escala da infraestrutura partilhada. É proposta uma estrutura arquitetónica para aplicações baseadas na computação em nuvem com grande intensidade de dados, denominada Datalanx.
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