Changes between Version 14 and Version 15 of JINO-1

Timestamp:

Oct 4, 2012, 8:56:42 AM (6 years ago)

Author:

frederic.loulergue@…

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JINO-1

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 * 10h45-11h30 '''A Resource Prediction Model for Virtualization Servers''' [[BR]] ''Sayanta Mallick, Gaetan Hains, Cheikh Sadibou Deme'' [[BR]] Monitoring and predicting resource consumption is a fundamental need when running a virtualized system. Predicting resources is necessary because cloud infrastructures use virtual resources on demand. Current monitoring tools are insufficient to predict resource usage of virtualized systems so, without proper monitoring, virtualized systems can suffer down time, which can directly affect cloud infrastructure.We propose a new modeling approach to the problem of resource prediction. Models are based on historical data to forecast short-term resource usages. We present here in detail three of our prediction models to forecast and monitor resources. We also show experimental results by using real-life data and an overall evaluation of this approach. 
 
-* 11h30-12h15 '''Requêtes relationnelles et informatique en nuage''' [[BR]] ''Abdeljallil Abajjane, Mostafa Bamha''[[BR]]La jointure reste la problématique incontournable dès lors qu'il s'agit de données relationnelles. Cette problématique se décline selon trois axes principaux : l’échelle des données, l’échelle du support de stockage et de traitement et enfin, probablement l'axe majeur, la distribution des données mises en relation.[[BR]]Dans le cadre de traitement de données massives, au sein de vastes réseaux de machines de type ''shared-nothing'', nous tenterons de mettre en évidence les différentes stratégies adaptées à des  distributions particulières, en fixant notamment la portée de l’efficacité des algorithmes bases sur des histogrammes versus les algorithmes naïfs. Ces algorithmes sont élabores dans le cadre du concept !MapReduce et de son implémentation spécifique Apache-Hadoop. 
+* 11h30-12h15 '''Requêtes relationnelles et informatique en nuage''' [[BR]] ''Mostafa Bamha''[[BR]]La jointure reste la problématique incontournable dès lors qu'il s'agit de données relationnelles. Cette problématique se décline selon trois axes principaux : l’échelle des données, l’échelle du support de stockage et de traitement et enfin, probablement l'axe majeur, la distribution des données mises en relation.[[BR]]Dans le cadre de traitement de données massives, au sein de vastes réseaux de machines de type ''shared-nothing'', nous tenterons de mettre en évidence les différentes stratégies adaptées à des  distributions particulières, en fixant notamment la portée de l’efficacité des algorithmes bases sur des histogrammes versus les algorithmes naïfs. Ces algorithmes sont élabores dans le cadre du concept !MapReduce et de son implémentation spécifique Apache-Hadoop. 
 
 * 12h15-14h00 '''Déjeuner'''