000			03630nam a2200337 a 4500
003			OSt
005			20250821112519.0
007			cr ||||||a|a|a
008			250812s2025 mx a|||fom||| 001 0 spa d
040			_erda
100	1		_aCarrillo Martínez, Jorge Omar _9190846
245	1	0	_aDiseño de implementación y evaluación de un clúster Beowulf en el Departamento de Estadística de la División de Ciencias Forestales de la Universidad Autónoma Chapingo/ _cpor Jorge Omar Carrillo Martínez; director de tesis Israel Lerma Serna; secretario Angel Leyva Ovalle; vocal Antonio Villanueva Morales; suplente Carlos Leopoldo Cintora González; suplente Alejandro Corona Ambris
264		1	_aChapingo, México : _bEl autor, _c2024.
300			_a1 recurso en línea (70 páginas): _bcuadros, figuras.
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_bLEs _cDICIFO _d2024. _gLIC
504			_aIncluye referencias bibliográficas: páginas 63-64.
520			_aLa creciente generación de grandes conjuntos de datos que deben ser analizados requieren de un gran poder computacional. Los equipos comerciales individuales no son suficientemente potentes como para cumplir con la tarea. Afortunadamente, se han desarrollado tecnologías como los clústeres Beowulf que consisten en la agrupación de computadoras mediante una red para reunir recursos computacionales con la condición de buscar el mejor desempeño al menor costo. Por lo que se usan productos comerciales y software libres o de código abierto. El presente proyecto pretende servir de guía para la construcción de un clúster Beowulf con fines científicos. Con el propósito de verificar que las instrucciones son correctas, se implementaron las instrucciones usando equipo disponible en el laboratorio de cómputo de la División de Ciencias Forestales. Se usó Linux por su flexibilidad y R por ser el programa destinado al análisis de datos en la carrera de estadística de la Universidad Autónoma Chapingo. También se requirió de un programa encargado de coordinar las computadoras en R. La solución fue usar la librería Rmpi que es una interfaz de una implementación de Message Passing Interface (MPI). El objetivo de Rmpi es portear funciones de bajo nivel de MPI a R para que los usuarios no requieran conocer C o Fortran. Con 5 computadoras, una red ethernet, SSH, NFS, OpenMPI y Rmpi se conformó un clúster Beowulf que funciona disminuyendo los tiempos de ejecución de código en R y que sirve para las actividades que los estadísticos desempeñan. Mediante tal clúster se obtuvo una disminución del tiempo de casi la mitad cada vez que se agregaba el doble de núcleos para procesar una tarea que se paraleliza fácilmente. Se muestra un script de una regresión lineal simple que se ejecuta paralelamente y que es un ejemplo de uso del clúster Beowulf por parte de estadísticos.
650		4	_aEstadística matemática _xProcesamiento de datos _9150253
650		4	_aAnálisis multivariante _xProcesamiento de datos _9155963
650		4	_aProtocolos de redes de computadoras _9187881
700	1		_aLerma Serna, Israel _966299 _edirector.
700	1		_aLeyva Ovalle, Angel _966584 _esecretario.
700	1		_aVillanueva Morales, Antonio _9119506 _evocal.
700	1		_aCíntora González, Carlos Leopoldo _9185269 _esuplente.
700	0		_aCorona Ambríz, Alejandro _esuplente. _928098
856			_uhttp://10.13.5.2/tesis/tl/1910320-4_CARRILLO_MARTINEZ_JORGEOMAR.pdf _zDESCARGAR PDF
942			_2Clasificación Universidad Autónoma Chapingo _cTD
999			_c220797 _d220797