A área de Computação Paralela e Distribuída é aplicada em diversos problemas que exigem computação de alto desempenho, técnicas de paralelismo e/ou computação em larga escala centrada a dados. As iniciativas principais desse grupo são:
- Desenvolvimento de workflows científicos para gerência e análise de dados em larga escala (Big Data) com o objetivo de otimizar suas execuções em ambientes paralelos e distribuídos;
- Estudo dos modelos de nuvens computacionais para o problema da gerência de recursos em suas aplicações com o objetivo de projetar algoritmos distribuídos que administre as necessidades das aplicações automaticamente, e
- Modelagem de problemas relacionados a computação distribuída e computação em nuvem com problemas de otimização.
Linhas de Pesquisas
- Computação de Alto Desempenho em Modelagem e Simulação
- O objetivo desta linha é utilizar técnicas de processamento paralelo e distribuído para a redução do tempo de simulação de aplicações e modelos que envolvem métodos eficientes para problemas cotidianos, científicos ou de engenharia.
- Palavras-chaves: Modelagem computacional, Simulação,
Processamento Paralelo e Distribuído.
- Computação em Nuvem
- O objetivo desta linha é propor soluções para o problema da gerência de recursos em nuvens computacionais e modelar problemas relacionados a computação distribuída e computação em nuvem como problemas de otimização.
- Palavras-chaves: Gerenciamento de recursos, Otimização Combinatória, Virtualização.
- Gerência, Integração e Workflows em Big Data
- O objetivo deste linha é utilizar processamento de alto desempenho para viabilizar a análise de dados em larga escala (Big Data) propondo soluções para os desafios inerentes a essas análises, comumente modeladas como workflows.
- Palavras-chaves: Data Intensive Scalable Computing, Computação de Alto Desempenho, Big Data