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Trabajo Fin de Grado 2015-16
 Migración al paradigma MapReduce de aplicaciones para genómica


Especialidades
Ing. de Computadores


Tutor
CAMINERO HERRÁEZ, Mª BLANCA
MORENO GALDON, RAUL


Descripción y Objetivos
Las aplicaciones para genómica suelen caracterizarse por basarse en el procesamiento de una gran cantidad de datos. 
A su vez, el paradigma de programación MapReduce ha surgido con fuerza en los últimos años para facilitar el procesamiento masivo de datos, aprovechando de manera eficiente numerosos recursos computacionales como clústers e incluso recursos virtuales basados en tecnología Cloud, en el marco que se conoce actualmente como la era del "Big Data".
El presente TFG tiene como objetivo general el estudio y migración de una aplicación particular de genómica al mencionado paradigma MapReduce. Con ello se podrían aprovechar las características inherentes de la elevada escalabilidad y tolerancia a fallos que este paradigma ofrece, permitiendo aumentar el rendimiento y robustez de la aplicación.


Metodología y Competencias
El objetivo general planteado para este TFG se abordará a través de los siguientes pasos:
  1. Estudio del paradigma de computación Map/Reduce, y de su implementación Hadoop
  2. Análisis de la aplicación de genómica
  3. Identificación de las partes de la aplicación susceptibles de migración
  4. Preparación, diseño e implementación de los datos de entrada y de las funciones Map y Reduce
  5. Validación de la aplicación desarrollada
  6. Evaluación de prestaciones


Medios a utilizar
  • PCs y Clústers de cálculo, disponibles en el I3A.
  • Aplicación de genómica desarrollada en el I3A.
  • Software de libre disposición (Hadoop, compiladores, S.O. Linux, OpenNebula....).


Bibliografía
  • Sobre Hadoop: http://hadoop.apache.org/
  • Sobre la aplicación de genómica: http://www.opencb.org/


Asignación
El Trabajo Fin de Grado ha sido a asignado a Don/Doña María Llanos Cifuentes Cabañero