Augusto Martins e José Luís Zem Universidade Metodista de Piracicaba - UNIMEP Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação Utilização de Cluster de Computadores na Manipulação, Armazenamento e Recuperação de Imagens Introdução Justificativa 1.Necessidade de capacidade computacional elevada. 2.Limites físicos para o aumento da velocidade dos processadores e de sua capacidade computacional. Solução 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). Objetivos 1.Implementação de uma plataforma computacional de alta disponibilidade (cluster). 2.Utilização da plataforma implementada para a manipulação, armazenamento e recuperação das imagens armazenadas num sistema gerenciador de banco de dados (SGBD). 3.Desenvolvimento de uma aplicação que transforme a imagem em dados, e remonte-a a partir destes mesmos dados. 4.Produção de vídeos com as imagens. 5.Apoio a docência em disciplinas da computação. Introdução Metodologia 1.Levantamento teórico sobre arquitetura de computadores paralelos, plataformas computacionais, biblioteca OpenCV e banco de dados. 2.Implementação de um cluster de computadores utilizando máquinas virtuais (do tipo balanceamento de carga). 3.Desenvolvimento de uma aplicação utilizando a biblioteca OpenCV. 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. Histórico 1.Sistema de Exibição de Informações Meteorológicas usando Cluster de Computadores - Sara Salton de Almeida. 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. Levantamento Teórico Arquiteturas Paralelas Computação Distribuída 1.Cloud Computing. 2.Grid Computing. 3.Cluster Computing. 4.Single System Image. Cluster de Computadores 1.Alta Disponibilidade (HA) 2.Alto Desempenho (HPC). Levantamento Teórico Visão Computacional - OpenCVCluster de Computadores 1.Alta Confiabilidade (HR) 2.Balanceamento de Carga (HS). Levantamento Teórico SGBD e OpenCV Produção de Vídeos Resultados Finais Desenvolvimento 1.Desenvolvimento de uma aplicação para transformação da imagem em dados numéricos, utilizando a biblioteca OpenCV. 2.Elaboração de uma solução para a produção dos vídeos, utilizando os softwares ImageMagick e Ffmeg. 3.Criação da base de dados para comportar os arquivos numéricos e os arquivos de imagens. 4.Desenvolvimento de scripts para automatizar o processo de armazenamento e conversão das imagens em dados numéricos. Resultados 1.Uso de recursos computacionais em excesso, necessário migrar do ambiente virtual para ambiente real. 2.Conversão das imagens em dados numéricos foi realizada com sucesso. 3.Produzidos vídeos de diversos meses e de diferentes tipos e socializados através da Internet (youtube.com). 4.Armazenamento realizado com o uso dos scripts, porém, parcial, por insuficiência de espaço em disco. Considerações Finais 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. 2.Ao implementar uma plataforma equivalente deve-se considerar o uso excessivo de recursos computacionais (memória RAM, redes de comunicação, espaço em disco, etc...).