Improving parallelism in data-intensive workflows with distributed databases view document (2018)
- Authors:
- Autor USP: BRAGHETTO, KELLY ROSA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1109/SCC.2018.00034
- Subjects: PROGRAMAÇÃO PARALELA; BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS
- Keywords: workflows; data parallelism; distributed databases; large scale data processing
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2018
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: IEEE International Conference on Services Computing — IEEE SCC 2018
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
WATANABE, Elaine Naomi e BRAGHETTO, Kelly Rosa. Improving parallelism in data-intensive workflows with distributed databases view document. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SCC.2018.00034. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Watanabe, E. N., & Braghetto, K. R. (2018). Improving parallelism in data-intensive workflows with distributed databases view document. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SCC.2018.00034 -
NLM
Watanabe EN, Braghetto KR. Improving parallelism in data-intensive workflows with distributed databases view document [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SCC.2018.00034 -
Vancouver
Watanabe EN, Braghetto KR. Improving parallelism in data-intensive workflows with distributed databases view document [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SCC.2018.00034 - Explorando o paralelismo em workflows intensivos em dados com o uso de anotações semânticas e informações sobre o ambiente de execução
- Introdução à modelagem e execução de workflows científicos
- A ciência precisa ser aberta
- Técnicas de modelagem para a análise de desempenho de processos de negócio
- Padrões de fluxos de processos em banco de dados relacionais
- A review of guidelines and models for representation of provenance information from neuroscience experiments
- Construindo um banco de dados digital no Instituto de Neurologia Deolindo Couto da UFRJ
- The case for resource sharing in scientific workflow executions
- Abstracting big data processing tools for smart cities
- Analytical performance prediction of large-scale business processes
Informações sobre o DOI: 10.1109/SCC.2018.00034 (Fonte: oaDOI API)
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