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Método para la administración de cargas de trabajo de computación paralela en un clúster de Kubernetes
| dc.contributor.advisor | González-Torres, Antonio | es |
| dc.contributor.author | Arias-Chaves, Cristian | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-05T21:03:52Z | |
| dc.date.available | 2025-11-05T21:03:52Z | |
| dc.date.issued | 2024-06 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/2238/16418 | |
| dc.description | Proyecto de Graduación (Maestría en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2024. | es |
| dc.description.abstract | Este documento en conjunto con un repositorio de código, proporcionaran toda la documentación, referencias y código necesarios para replicar la implementación y validaciones realizadas en la presente investigación. El alcance de la investigación se limita a ejecutar aplicaciones existentes de computación paralela basadas en MPI y no contempla desarrollarlas. La implementación de la prueba de concepto proporcionará el ambiente correcto para la ejecución de las aplicaciones en el clúster de trabajo creado utilizando el método propuesto. | es |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.publisher | Instituto Tecnológico de Costa Rica | es |
| dc.rights | acceso abierto | es |
| dc.subject | Administración de cargas de trabajo | es |
| dc.subject | Computación paralela | es |
| dc.subject | Redes de computadores | es |
| dc.subject | Computación distribuida | es |
| dc.subject | Aplicaciones de computación | es |
| dc.subject | Clúster -- Kubernetes | es |
| dc.subject | Nuevas tecnologías | es |
| dc.subject | Ciencia de la computación | es |
| dc.subject | Workload management | es |
| dc.subject | Parallel computing | es |
| dc.subject | Computer networks | es |
| dc.subject | Distributed computing | es |
| dc.subject | Computing applications | es |
| dc.subject | New technologies | es |
| dc.subject | Computer science | es |
| dc.subject | Research Subject Categories::TECHNOLOGY::Information technology::Computer science | es |
| dc.title | Método para la administración de cargas de trabajo de computación paralela en un clúster de Kubernetes | es |
| dc.type | tesis de maestría | es |
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