Utilização de Cluster de Computadores na Manipulação,
Armazenamento e Recuperação de Imagens
Augusto Martins e José Luís Zem
Universidade Metodista de Piracicaba - UNIMEP
Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação
Introdução
Levantamento Teórico
Objetivos
Cluster de Computadores
computacional
1. Implementação de uma plataforma computacional
de alta disponibilidade (cluster).
1. Alta Confiabilidade (HR)
2. Limites físicos para o aumento da velocidade dos
processadores
e
de
sua
capacidade
computacional.
2. Utilização da plataforma implementada para a
manipulação, armazenamento e recuperação das
imagens armazenadas num sistema gerenciador
de banco de dados (SGBD).
Solução
3. Desenvolvimento de uma aplicação que
transforme a imagem em dados, e remonte-a a
partir destes mesmos dados.
Justificativa
1. Necessidade
elevada.
de
capacidade
1. Conectar múltiplos computadores e coordená-los
para que combinem o seu poder computacional.
2. Sistemas Paralelos: (MPP - Massively Parallel
Processors), Sistemas Distribuídos, Clusters de
Computadores).
4. Produção de vídeos com as imagens.
2. Balanceamento de Carga (HS).
5. Apoio a docência em disciplinas da computação.
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NC03
SGBD e OpenCV
Metodologia
Histórico
1. Levantamento teórico sobre arquitetura de
computadores
paralelos,
plataformas
computacionais, biblioteca OpenCV e banco de
dados.
1. Sistema
de
Exibição
de
Informações
Meteorológicas usando Cluster de Computadores
- Sara Salton de Almeida.
3. Desenvolvimento de uma aplicação utilizando a
biblioteca OpenCV.
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Levantamento Teórico
Introdução
2. Implementação de um cluster de computadores
utilizando
máquinas
virtuais
(do
tipo
balanceamento de carga).
Visão Computacional - OpenCV
Produção de Vídeos
2. Middleware para Manipulação de Imagens em um
Cluster de Dispositivos Embarcados -Bruno
Teodósio Gonçalves.
3. Um Estudo sobre a Comunicação entre
Processos em um Ambiente de Cluster de
Computadores - Sara Salton de Almeida.
4. Levantamento sobre ferramentas para produção
dos vídeos.
5. Download das imagens captadas por satélite
meteorológicos (site do INPE).
6. Armazenamento das imagens e de seus arquivos
de dados, utilizando um sistema gerenciador de
banco de dados.
7. Produção de vídeos a partir das imagens
recuperadas.
Resultados Finais
Levantamento Teórico
Arquiteturas Paralelas
Computação Distribuída
Cluster de Computadores
Desenvolvimento
Resultados
1. Alta Disponibilidade (HA)
1. Desenvolvimento de uma aplicação para
transformação da imagem em dados numéricos,
utilizando a biblioteca OpenCV.
1. Uso de recursos computacionais em excesso,
necessário migrar do ambiente virtual para
ambiente real.
2. Elaboração de uma solução para a produção dos
vídeos, utilizando os softwares ImageMagick e
Ffmeg.
2. Conversão das imagens em dados numéricos foi
realizada com sucesso.
2. Alto Desempenho (HPC).
3. Criação da base de dados para comportar os
arquivos numéricos e os arquivos de imagens.
3. Produzidos vídeos de diversos meses e de
diferentes tipos e socializados através da Internet
(youtube.com).
4. Desenvolvimento de scripts para automatizar o
processo de armazenamento e conversão das
imagens em dados numéricos.
4. Armazenamento realizado com o uso dos scripts,
porém, parcial, por insuficiência de espaço em
disco.
Considerações Finais
1. Cloud Computing.
2. Grid Computing.
1. Computação paralela e distribuída são uma tendência em razão da busca por capacidade de processamento
elevada, ambientes resistentes a falhas, computação em nuvem em alta no mercado de TI e pelo baixo custo
de componentes computacionais.
3. Cluster Computing.
4. Single System Image.
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2. Ao implementar uma plataforma equivalente deve-se considerar o uso excessivo de recursos computacionais
(memória RAM, redes de comunicação, espaço em disco, etc...).