Cluster cronos mejorado: expansión y optimización

Autores
Semken, Martha; Vargas, Mariano; Tula, Ignacio; Zorzoli, Giuliana; Rojas Paredes, Andrés
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El cómputo de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) es una herramienta clave para la resolución de problemas complejos en diversas áreas del conocimiento. En este contexto, se presenta la segunda versión del clúster Cronos, una infraestructura basada en Raspberry Pi diseñada para la enseñanza e investigación en computación paralela. Las mejoras implementadas incluyen la expansión del clúster de seis nodos a ocho, la incorporación de un nodo de login para la gestión de accesos, la sustitución del almacenamiento NFS basado en USB por un disco SSD y la integración de Shellinabox para permitir el acceso web. Estas optimizaciones tienen como objetivo mejorar la escalabilidad, la eficiencia y la administración del clúster, ofreciendo una experiencia de uso más robusta tanto para estudiantes como para investigadores.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Clúster
Raspberry Pi
cómputo paralelo
gestión de usuarios
escalabilidad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183538
Acceder
id SEDICI_0dbda5a8f40b03329f2175c034f950ff
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183538
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Cluster cronos mejorado: expansión y optimizaciónSemken, MarthaVargas, MarianoTula, IgnacioZorzoli, GiulianaRojas Paredes, AndrésCiencias InformáticasClústerRaspberry Picómputo paralelogestión de usuariosescalabilidadEl cómputo de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) es una herramienta clave para la resolución de problemas complejos en diversas áreas del conocimiento. En este contexto, se presenta la segunda versión del clúster Cronos, una infraestructura basada en Raspberry Pi diseñada para la enseñanza e investigación en computación paralela. Las mejoras implementadas incluyen la expansión del clúster de seis nodos a ocho, la incorporación de un nodo de login para la gestión de accesos, la sustitución del almacenamiento NFS basado en USB por un disco SSD y la integración de Shellinabox para permitir el acceso web. Estas optimizaciones tienen como objetivo mejorar la escalabilidad, la eficiencia y la administración del clúster, ofreciendo una experiencia de uso más robusta tanto para estudiantes como para investigadores.Red de Universidades con Carreras en Informática2025-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf394-397http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183538spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-575-267-2info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:42:03Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/183538Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:42:03.972SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
title Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
spellingShingle Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
Semken, Martha
Ciencias Informáticas
Clúster
Raspberry Pi
cómputo paralelo
gestión de usuarios
escalabilidad
title_short Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
title_full Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
title_fullStr Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
title_full_unstemmed Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
title_sort Cluster cronos mejorado: expansión y optimización
dc.creator.none.fl_str_mv Semken, Martha
Vargas, Mariano
Tula, Ignacio
Zorzoli, Giuliana
Rojas Paredes, Andrés
author Semken, Martha
author_facet Semken, Martha
Vargas, Mariano
Tula, Ignacio
Zorzoli, Giuliana
Rojas Paredes, Andrés
author_role author
author2 Vargas, Mariano
Tula, Ignacio
Zorzoli, Giuliana
Rojas Paredes, Andrés
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Clúster
Raspberry Pi
cómputo paralelo
gestión de usuarios
escalabilidad
topic Ciencias Informáticas
Clúster
Raspberry Pi
cómputo paralelo
gestión de usuarios
escalabilidad
dc.description.none.fl_txt_mv El cómputo de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) es una herramienta clave para la resolución de problemas complejos en diversas áreas del conocimiento. En este contexto, se presenta la segunda versión del clúster Cronos, una infraestructura basada en Raspberry Pi diseñada para la enseñanza e investigación en computación paralela. Las mejoras implementadas incluyen la expansión del clúster de seis nodos a ocho, la incorporación de un nodo de login para la gestión de accesos, la sustitución del almacenamiento NFS basado en USB por un disco SSD y la integración de Shellinabox para permitir el acceso web. Estas optimizaciones tienen como objetivo mejorar la escalabilidad, la eficiencia y la administración del clúster, ofreciendo una experiencia de uso más robusta tanto para estudiantes como para investigadores.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description El cómputo de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) es una herramienta clave para la resolución de problemas complejos en diversas áreas del conocimiento. En este contexto, se presenta la segunda versión del clúster Cronos, una infraestructura basada en Raspberry Pi diseñada para la enseñanza e investigación en computación paralela. Las mejoras implementadas incluyen la expansión del clúster de seis nodos a ocho, la incorporación de un nodo de login para la gestión de accesos, la sustitución del almacenamiento NFS basado en USB por un disco SSD y la integración de Shellinabox para permitir el acceso web. Estas optimizaciones tienen como objetivo mejorar la escalabilidad, la eficiencia y la administración del clúster, ofreciendo una experiencia de uso más robusta tanto para estudiantes como para investigadores.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183538
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/183538
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-575-267-2
info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/182261
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
394-397
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064428512968704
score 13.22299

Publicaciones similares