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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/58245

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorMonteiro, José Augusto Suruagy-
dc.contributor.authorFerraz de Barros, Leydson Mayckson-
dc.date.accessioned2024-10-24T11:46:44Z-
dc.date.available2024-10-24T11:46:44Z-
dc.date.issued2024-09-17-
dc.date.submitted2024-09-21-
dc.identifier.citationFerraz de Barros, Leydson Mayckson. EXPLORANDO A PROGRAMABILIDADE ADAPTATIVA E COLABORATIVA: UMA ANÁLISE DA INFRAESTRUTURA DE PESQUISA FABRIC PARA AVANÇOS EM REDES DE COMPUTADORES E CIÊNCIA DE DADOS. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/58245-
dc.description.abstractEste trabalho tem como foco o estudo da plataforma de pesquisa Fabric, que oferece uma infraestrutura avançada para experimentos em redes de computadores e ciência de dados, permitindo a realização de experimentos em larga escala, testes de novos protocolos e análise de grandes volumes de dados, sendo uma ferramenta poderosa para pesquisadores. O estudo detalha como a infraestrutura do Fabric é composta por elementos como CPUs, GPUs, FPGAs e conectividade óptica, o que possibilita uma alta capacidade de processamento e armazenamento. Esse trabalho explora o uso do Fabric em projetos práticos, discute os desafios encontrados pelos pesquisadores, como a complexidade na configuração e o uso dos recursos da plataforma, e apresenta uma análise das suas vantagens e limitações. Além disso, é feita uma revisão sistemática da literatura para investigar o impacto da plataforma nas pesquisas de redes de computadores e ciência de dados, destacando o seu papel em avanços científicos e tecnológicos. A pesquisa inclui uma demonstração prática de implementação de uma arquitetura de rede utilizando o Fabric, ilustrando seu potencial e aplicabilidade. Por fim, o trabalho conclui que, embora o Fabric apresente desafios técnicos e uma curva de aprendizado acentuada, ele se configura como uma plataforma essencial para o avanço de pesquisas em redes de computadores e ciência de dados, proporcionando um ambiente robusto para experimentação e inovação.pt_BR
dc.format.extent60ppt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectFabricpt_BR
dc.subjectProgramabilidade adaptativapt_BR
dc.subjectRedes de computadorespt_BR
dc.subjectCiência de dadospt_BR
dc.subjectInfraestrutura de pesquisapt_BR
dc.titleEXPLORANDO A PROGRAMABILIDADE ADAPTATIVA E COLABORATIVA: UMA ANÁLISE DA INFRAESTRUTURA DE PESQUISA FABRIC PARA AVANÇOS EM REDES DE COMPUTADORES E CIÊNCIA DE DADOSpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2887736963561252pt_BR
dc.description.abstractxThis paper focuses on the study of the Fabric research platform, which offers an advanced infrastructure for experiments in computer networks and data science, enabling large-scale experiments, testing of new protocols, and analysis of large data volumes, making it a powerful tool for researchers. The study details how Fabric’s infrastructure is composed of elements such as CPUs, GPUs, FPGAs, and optical connectivity, allowing for high processing and storage capacity. This work explores the use of Fabric in practical projects, discusses the challenges faced by researchers, such as the complexity in configuring and utilizing the platform’s resources, and presents an analysis of its advantages and limitations. Furthermore, a systematic literature review is conducted to investigate the platform’s impact on research in computer networks and data science, highlighting its role in scientific and technological advancements. The research includes a practical demonstration of implementing a network architecture using Fabric, illustrating its potential and applicability. Finally, the paper concludes that although Fabric presents technical challenges and a steep learning curve, it stands as an essential platform for advancing research in computer networks and data science, providing a robust environment for experimentation and innovation.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenhariaspt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DEC) - Departamento de Engenharia da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Engenharia da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece en las colecciones: (TCC) - Engenharia da Computação

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