Minicursos

Segue a lista de minicursos selecionados para a ERAD 2015.

Nota importante

Os minicursos aceitos deverão ser apresentados durante a ERAD-RS 2015 de acordo com a definição da programação e deverão ser acompanhados de um texto de cerca de 20 páginas. Este texto deve obedecer o formato da Sociedade Brasileira de Computação e fará parte dos anais do evento, disponibilizado para a comunidade em formato impresso e também através da Biblioteca Digital Brasileira de Computação. Será fornecida uma ajuda de custo para a participação do evento no limite de um ministrante por minicurso selecionado.

Minicurso A: Desmistificando a Computação em Nuvem

Alexandre Caríssimi, UFRGS

Resumo

A computação em nuvem é caracterizada por sua elasticidade, isso é, oferece poder computacional sob demanda e um modelo de negócio, como se fosse um tipo de aluguel de recursos computacionais, denominado “pague por uso” (pay-as-you-go). Assim, é possível alocar recursos como poder de processamento (CPU), capacidade de memória e de armazenamento de dados de acordo com a necessidade e pagando apenas pelos recursos que são efetivamente usados. Isso traz benefícios interessantes, pois não é necessário investir em infraestrutura, máquinas, instalações elétricas, refrigeração, e, por alugar recursos em um data center, não há também a depreciação das máquinas e a desatualização do parque informático. Devido a esses fatores, a computação em nuvem tem surgido como uma possibilidade para execução de tarefas que exigem grande poder computacional com picos de utilização. Um exemplo é o tratamento do grande volume de dados (big data) e algumas iniciativas e pesquisa para o uso da computação em nuvem em aplicações de alto desempenho (HPC – High Performance Computing). No entanto, a computação em nuvem, com suas diferentes tecnologias, modelos de negócios e gerenciadores de recursos, apesar de já estar integrada em nosso em dia-a- dia, ainda apresenta uma certa aura de mistério. O objetivo do minicurso proposto é desmistificar a computação em nuvem apresentando os seus principais conceitos, modelos de serviços e de arquiteturas de nuvem, os principais gerenciadores de nuvem existentes em software livre, os principais players do mercado de computação em nuvem, aplicações, vantagens e desvantagens.

BIO

Alexandre da Silva Carissimi é Doutor em Informática pelo Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG), França (1999), Mestre em Ciência da Computação pelo Programa de Pós-Graduação em Computação da UFRGS (1989) e formado em Engenheira Elétrica pela UFRGS (1985). Atua como Professor no Departamento de Informática Aplicada da UFRGS desde 1989, tendo sido, no decorrer desse período, responsável por ministrar diversas disciplinas nas áreas de introdução à informática, arquitetura de computadores, sistemas operacionais, sistemas distribuídos e redes de computadores. É instrutor da Escola Superior de Redes (ESR), iniciativa da Rede Nacional de Pesquisa (RNP), que mantém convênio com a UFRGS, onde ministra cursos relacionados a administração de redes de computadores, sistemas operacionais e virtualização. É coautor de três livros publicados pela Editora Bookman, dentro da Série Didática da UFRGS: Sistemas Operacionais (vol. 11), Sistemas operacionais e Programação Concorrente (vol. 14) e Redes de computadores (vol. 20). Já apresentou diversos minicursos e palestras em congressos e escolas (ERAD, ERRC, SBRC, WSCAD, CLEI), além de várias participações em semanas acadêmicas de universidades do Rio Grande do Sul (UFRGS, UFSM e UFPel). Com relação a áreas de pesquisa, atua na área de processamento paralelo e distribuído, em especial no estudo e desenvolvimento de suportes de execução (runtimes) e middlewares.

Minicurso B: Programação Paralela em CHARM++

Laércio Lima Pilla, UFSC e Esteban Meneses, University of Pittsburgh

Resumo

O minicurso de programação paralela em CHARM++ tem como objetivo apresentar um diferente paradigma de programação paralela para os(as) alunos(as) de graduação e pós- graduação em computação do Rio Grande do Sul. CHARM++ é um paradigma de programação paralela orientado a objetos base- ado na troca de mensagens assíncronas. Programas em CHARM++ são descritos através de objetos ativos chamados chares e suas interações com chamadas de métodos remo- tos não bloqueantes. Códigos desenvolvidos nesse paradigma usam a linguagem C++ com algumas extensões e se beneficiam de um ambiente de execução (runtime) maduro e otimizado. O ambiente de execução suporta tanto ambientes multiprocessados quanto multicomputadores. Entre os diferenciais de CHARM++ podem ser citados: (i) o uso de sobredecom- posição, o que envolve a divisão da aplicação em um grande número de unidades de dados e computação (usualmente maior do que o número de unidades de processamento disponíveis) e facilita a implementação de algoritmos; (ii) a execução direcionada por mensagens assíncronas, o que possibilita esconder latências de comunicação e sobrepor cálculo e comunicação junto à sobredecomposição; e (iii) a migrabilidade de objetos, o que permite o balanceamento dinâmico de carga, a tolerância a falhas de componentes e a expansão e redução de recursos computacionais durante a execução.

BIO

Laércio Lima Pilla é professor no Departamento de Informática e Estatística da Universidade Federal de Santa Catarina. Ele obteve seu título de Doutor em Ciência da Computação em 2014 em uma cotutela entre a Universidade Federal do Rio Grande do Sul e a Université de Grenoble na França. Seus tópicos de interesse envolvem aceleradores, balanceamento de carga, perfilamento de plataformas, predição de desempenho e redução de consumo energético.



Esteban Meneses é professor na University of Pittsburgh. Seus interesses de pesquisa incluem tolerância a falhas e balanceamento de carga para ambientes de larga escala. Ele trabalha em técnicas de tolerância a falhas energicamente eficientes e de baixo sobrecusto baseadas no princípio de recuperação local. Ele desenvolveu protocolos de log de mensagens que exploram características da aplicação para reduzir seu uso de memória. Ele obteve seu título de Doutor em Ciência da Computação pela University of Illinois at Urbana-Champaign em 2013. Possui os títulos de Bacharel e Mestre em Ciência da Computação pelo Instituto Tecnológico de Costa Rica.


Minicurso C: Programação Paralela em Memória Compartilhada e Distribuída

Claudio Schepke, UNIPAMPA e João V. F. Lima, UFSM

Resumo

Programação paralela é a divisão de uma determinada aplicação em partes, de ma- neira que essas partes possam ser executadas simultaneamente, por vários elementos de processamento. Os elementos de processamento devem cooperar entre si utilizando pri- mitivas de comunicação e sincronização, realizando a quebra do paradigma de execução seqüencial do fluxo de instruções. Para tanto existem diversas interfaces de programação paralelas, disponíveis através de bibliotecas, extensões de linguagem ou diretivas de com- pilação. Neste sentido, o objetivo deste minicurso é permitir que o acadêmico conheça algumas das interfaces de programação paralelas existentes e que podem ser utilizadas para as arquiteturas paralelas atuais, utilizar tais interfaces para o desenvolvimento de códigos paralelos, além de avaliar o desempenho de algumas aplicações. Desta forma, estudantes iniciantes tem a oportunidade de aprender e praticar conceitos elementares de programação paralela.

BIO

Claudio Schepke é professor adjunto da Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA), campus Alegrete/RS desde 2012. Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria (2005) e mestrado (2007) e doutorado (2012) em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, sendo este feito na modalidade sanduíche na Technische Universität Berlin, Alemanha (2010-2011). Claudio tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Paralelo e Distribuído, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de alto desempenho, aplicações numéricas e programação paralela. Desde a graduação trabalha com aplicações paralelas, utilizando diferentes interfaces de programação paralela. Nos 2 últimos anos foi responsável pelo minicurso de Programação Paralela na ERAD/RS.

João V. F. Lima possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Santa Maria (2007), mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2009) e doutorado em co-tutela entre a Universidade Federal do Rio Grande do Sul e o MSTII da Universidade de Grenoble (2014). Atualmente é Professor Adjunto do Departamento de Linguagens e Sistemas de Computação da Universidade Federal de Santa Maria. João tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento paralelo de alto desempenho, atuando principalmente nos seguintes temas: processamento de alto desempenho, programação paralela e aplicações paralelas. Desde a graduação trabalha com interfaces de programação paralela. Nos 3 últimos anos foi desenvolvedor da ferramenta de programação paralela XKaapi.

Minicurso D: Framework Hadoop em Plataformas de Cloud e Cluster Computing

Raffael B. Schemmer, André L. Atibola, Júnior F. Barros, Julio C. S. Anjos, Cláudio F. R. Geyer, UFRGS

Resumo

Este material propõe a realização de um minicurso do framework Hadoop sob uma perspectiva teórica e prática. Na questão teórica o Hadoop é apresentado quanto a arquitetura e ao modelo de programação. A questão prática tem por objetivo demostrar de maneira aplicada a configuração, programação e o uso do Hadoop em plataformas distribuídas de Cluster e Cloud Computing através de um estudo de caso e de um laboratório de programação prático.

BIO

Raffael Bottoli Schemmer é Bacharel e Mestre em Ciência da Computação pela URI Campus de Santo Ângelo (2010/I) e PUC/RS (2012/II) tendo como temas de pesquisa exploração de paralelismo em de arquiteturas VLIW e projeto, geração e avaliação de tráfego em redes intrachip não síncronas. Membro do GPPD na UFRGS e trabalha voluntariamente em um projeto de pesquisa que explora o uso do Hadoop em aplicações de bioinformática. Possui certificação e treinamento Microsoft quanto ao uso/programação da Cloud Azure para pesquisa. Foi o responsável pela atualização e aumento da disponibilidade em 80% do número de nós do Cluster GradeP do GPPD.

André Luiz Atibola é Engenheiro da Computação pela FURG, mestrando do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFRGS e analista em desenvolvimento de sistemas no SERPRO. Atua na aplicação e adequação de frameworks de Big Data para ambientes voluntários com foco na verificação de resultados e autenticidade.



Júnior Figueiredo Barros é Graduando de Engenharia de Computação na UFRGS, atualmente atua no Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído - GPPD na UFRGS trabalhando com Computação Intensiva de Dados (BigData), Biotecnologia e adaptação/desenvolvimento sobre o framework Apache Hadoop (MapReduce). Na pesquisa em colaboração com o Hospital de Clínicas de Porto Alegre - HCPA situa os esforços no desenvolvimento de aplicação intensiva de dados para detecção de patologias genômicas com uso clínico.

Júlio César Santos dos Anjos é Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS/RS. Mestre em Ciência da Computação, pela UFRGS/RS, em 04/2012. Graduado em Eng. Elétrica pela PUC/RS - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, em 01/1991. Atualmente é membro do Avalon Team, INRIA/LIP - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme - ENS Lyon, França. Pesquisador nas áreas de computação em grade, sistemas distribuídos, sistemas híbridos para Big Data, computação intensiva em dados e MapReduce.

Claudio Fernando Resin Geyer tem Pos-Doutorado em Informática pela Université de Grenoble I (Scientifique et Medicale - Joseph Fourier) - França, em 1996. Doutorado em Informática pela Université de Grenoble I, em 1991. Mestre em Ciência da Computação pela UFRGS/RS, em 1986. Graduado em Engenharia Mecânica pela UFRGS/RS, em 1978. Professor Associado do Instituto de Informática, UFRGS. Áreas de interesse: computação pervasiva (ubíqua), computação em grade, nas nuvens e voluntária (híbridas), suporte a jogos multijogadores, e computação intensiva em dados, com ênfase na construção de middlewares.