![](/images/graphics-bg.png)
HPC as a cloud service for smart grids’ big data
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
الجامعة
جامعة الأخوين
الكلية
كلية الهندسة و العلوم
القسم الأكاديمي
هندسة البرمجيات
دولة الجامعة
المغرب
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2017
الملخص الإنجليزي
Smart Grid (SG) is emerging as a promising technology leveraging energy-efficiency.
In SG, electricity producers and consumers are equipped with sensors disseminating data in a real-time mode.
These data fall within the realm of Big Data.
To process SG Big Data, HPC (High-Performance-Computing) turns out indispensable.
This thesis is two-fold: In the first part, we investigate Big Data acquisition via the deployment of a wireless sensor/actuator network that can be further optimized for real-world scalability.
In the second part, we investigate the pros and cons of using Containers vs.
VMs (Virtual Machines) for Big Data processing.
Indeed, as Cloud Computing (CC) is getting more and more popular, it came clearer that virtualization is the key technology enabler behind it.
Cloud services are usually provided via the instantiation of virtual machines (VMs).
However, the latter have proven to consume a considerable amount of resources, namely memory.
Also, the process of instantiating VMs is somehow heavy and usually takes more time which is of a direct impact on the overall performance of the system.
As a promising alternative, containers are emerging to take over VMs as they consume significantly less resources, thus boosting system performance.
Still, as any other new technology, containers introduce new challenges.
In this thesis, we highlight the tradeoffs that one has to deal with when considering VMs and Containers.
For HPC as a Cloud Service, we introduce a new hybrid approach that combines both containers and VMs.
We led appropriate experiments on a real-world Cloud testbed, using Openstack, as a proof-of-concept
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
138
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Abstract in French.
[Chapter One] : Thesis overview.
[Chapter Two] : Background.
[Chapter Three] : Technology enablers.
[Chapter Four] : Research contribution.
[Chapter Five] : Conclusion.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bu Rhnani, Safai. (2017). HPC as a cloud service for smart grids’ big data. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University, Morocco
https://search.emarefa.net/detail/BIM-775489
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bu Rhnani, Safai. HPC as a cloud service for smart grids’ big data. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University. (2017).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-775489
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bu Rhnani, Safai. (2017). HPC as a cloud service for smart grids’ big data. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University, Morocco
https://search.emarefa.net/detail/BIM-775489
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-775489
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)