Sistema de Archivos Paralelos con Aplicaciones de Machine Learning

Abstract

Se propone la investigación, análisis y evaluación del impacto de aplicaciones del tipo Machine Learning en un sistema de archivos paralelos, a nivel de rendimiento y uso de recursos. Para tal motivo se plantea el estudio del sistema de archivos paralelo BeeGFS, como infraestructura, y el uso de aplicaciones de Machine Learning como herramienta de benchmark para obtener los resultados necesarios y posterior análisis. Los sistemas de archivos paralelos nos permiten incrementar el rendimiento de los “File Servers” que requieren de mayor capacidad de respuesta a operaciones de lectura y escritura por accesos recurrentes y concurrentes a datos, donde los sistemas de archivos convencionales como “Network File System” no pueden satisfacer esta capacidad, entre otras grandes ventajas.