TFM - Escuela Politécnica Superior (Linares)
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Examinando TFM - Escuela Politécnica Superior (Linares) por Materia "1203.04"
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Ítem Analysis of interpretability of fuzzy schedulers for cloud computing(2021-02-02) Moreno Chicharro, Laura ; Muñoz Expósito, José Enrique ; García Galán, Sebastián; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[EN] This work presents an analysis of the interpretability of fuzzy system for cloud computing. Interpretability study has been carried out in fuzzy systems to optimize power consumption and time in Datacenter. The proposal of an algorithm that is able to find a system that reduces the power consumed by these Datacenters when processing tasks and optimizing the execution time for these tasks, choosing the knowledge base of the most interpretable system. That is, among the knowledge bases of the system that reduce the power and time consumption, the one with the highest interpretability is chosen. In addition, to achieve the interpretable systems that also optimize power and time, a simulator of real environments (WorkflowSim-DVFS), that is able to calculate power and time consumption and a hierarchical fuzzy system has been implemented to compute the interpretability index of the system obtained.Ítem Arrhythmia detection and classification from electrocardiograms(2021-10-04) Idowa Myombo, Radhiana; García Galán, Sebastián; Muñoz Expósito, José Enrique ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES] Una de las principales causas de muerte en el mundo son las arritmias cardíacas. En el campo de la salud, los electrocardiogramas (ECG) se utilizan para detectar arritmias. Sin embargo, los síntomas no siempre son claros y se pueden cometer errores en el diagnóstico. Por lo tanto, se necesita una monitorización continua a través del análisis de ECG en tiempo real para detectar arritmias de manera oportuna y prevenir un eventual incidente que amenace la vida. El primer proceso para un sistema automático de detección y clasificación de arritmias es detectar y clasificar los latidos del corazón. En este proyecto, se diseña e implementa un sistema automático de detección y clasificación de latidos utilizando Python como el lenguaje de programación principal en soporte con el kit de herramientas WFDB junto con múltiples bibliotecas como Neural-kit. A continuación, el sistema se probó en una base de datos muy conocida "la base de datos de arritmias MIT-BIH". Los resultados obtenidos son con una tasa de error aceptable, por lo que podemos decir que el sistema fue diseñado e implementado con éxito.Ítem Big data platform for the development of scheduling strategies in cloud computing(2021-01-22) Noureldien, Yossra; García Galán, Sebastián ; Muñoz Expósito, José Enrique ; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[EN] Cloud computing is an evolving topic in the last decade. Clouds work as infrastructures for storing and accessing data. Cloud scheduling is used to map tasks' requirements according to the availability of resources. Extensive researches were done to develop methodologies for scheduling. In general, the goal is to optimize a specific objective such as time, cost, energy and quality of service. In the literature, there is an enormous number of scheduling strategies, such as MinMin algorithm, MaxMin algorithm and Round robin algorithm. In this work, we are introducing a platform, in which it is possible to select between multiple scheduling strategies to run simulation scenarios in cloud computing environments. The platform will serve mainly simulations to avoid having a real data center. The simulation environment selected is the Workflowsim-DVFS simulator. The proposed platform could be used by researchers as a tool for testing procedures when running a wide range of experiments.Ítem Development of a soft-computing based meta-scheduler for cloud computing taking into account the "follow the renewable" approach(2021-02-02) Cotes Ruiz, Adrián; García Galán, Sebastián; Pérez de Prado, Rocío Josefina; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[EN] In this master thesis a work of research with respect the task execution within Cloud systems made of multiple datacenters is done. Is exposed that the main objective of this research is to enhance the way to schedule tasks involving the multiple datacenters at a Cloud system as well as tasks within the host/computers within a specific datacenter with the purpose of reducing both, the total execution time o1 tasks and the power consumption, trying to prioritize the execution of tasks in those datacenters that have renewable energyÍtem Estrategias inteligentes de planificación en Cloud Computing(2017-10-06) Rodríguez Reche, Rafael Rudesindo; García Galán, Sebastián; Muñoz Expósito, José Enrique; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES]Este trabajo Fin de Máster realiza un análisis de las actuales tecnologías que gobiernan el paradigma de la planificación de tareas en redes de Cloud Computing y se proponen nuevas estrategias de aprendizaje de máquina mediante técnicas de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de planificadores de tareas tradicionales para datacenters, desarrollando planificadores expertos FRBS (Fuzzy Rule-Based Systems, Sistemas Basados en Reglas Borrosas) cuyas bases de conocimiento han sido obtenidas de la aplicación de algoritmos metaheurísticos.Ítem Intelligent Scheduling in Fog Computing(2021-01-22) Yahya, Sekinat O.; García Galán, Sebastián; Pérez de Prado, Rocío Josefina; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[EN] This research addresses the fog computing paradigm in ways that cloud computing has been addressed before, by simulating fog computing scenarios/applications using a simulator(in this case, ifogsim) and then optimising the energy consumption of the system. This research attempts to do this optimization by focusing on how resources are being used, assigned and allocated in the fog computing architecture, a process called scheduling. There are two possible ways of scheduling. First is tasks/tuple scheduling and second, vm scheduling. This project focuses on the latter. We used the Pittsburgh learning method, a genetic fuzzy rule based approach to generate optimised rule bases for our fuzzy rule base vm allocation algorithm. We ultimately compare our heuristic with already existing exact algorithms such as minmin, maxmin, suffrage, roundrobin and random algorithms. Nomenclatura Internacional de Unesco para la Ciencia y TecnologíaÍtem Optimización de energía en sistemas de Cloud Computing(2017-10-06) Cotes Ruiz, Ivan Tomás; Pérez de Prado, Rocío Josefina; García Galán, Sebastián; Universidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicación[ES]En el presente Trabajo Fin de Máster, se han desarrollado diversas técnicas de optimización de potencia y energía en sistemas de Cloud Computing. Se ha comenzado por la unión de dos simuladores para obtener un entorno de simulación capaz de estimar consumo energético, así como la posibilidad de ejecución de flujos de trabajo (Workflows) para poder el control dinámico de la tensión y frecuencia del procesador para ahorrar energía. En la segunda fase, se han desarrollado dos sistemas expertos basados en reglas borrosas para obtener dos planificadores de máquinas virtuales y tareas, y se muestran y analizan los resultados obtenidos, comprobando el ahorro de energía conseguido con la técnica DVFS, y concluyendo que el uso conjunto de los dos sistemas expertos consigue el mejor resultado.