Paradis es un framework y librería que permite crear software que aproveche el cómputo distribuído de manera fácil. Explica que el cómputo distribuido es necesario para procesar grandes cantidades de datos, y que paradis implementa modelos como MapReduce para resolver problemas de forma paralela en múltiples máquinas. Finalmente, indica cómo empezar a desarrollar aplicaciones con paradis y que el proyecto está en constante mejora.

1. un laboratorio virtual de cómputo distribuído Club de Ciencias Computacionales ITESM CQ Luis Héctor Chávez Freire [email_address]

2. ¿Qué es paradis? ¡La pregunta del millón!

3. ¿Qué es paradis? Es un framework, una librería y un servicio. ¡La pregunta del millón!

4. ¿Y a mí para qué me sirve? ¡La pregunta del millón!

5. ¿Y a mí para qué me sirve? Te permite crear software que aproveche el cómputo distribuído, ¡fácilmente! ¡La pregunta del millón!

6. Gordon Moore, co-fundador de Intel, en el año 1965 observó que el número de transistores en un circuito integrado se duplicaba cada 18 meses. Un poco de historia: Ley de Moore

7. Si tu código es lento hoy, espera 18 meses y tendrás más poder de cómputo. Un poco de historia: Ley de Moore

8. Dado el suficente tiempo, una sóla máquina podrá hacer ¡todo el trabajo! Un poco de historia: Ley de Moore

9. Tristemente, no se puede cumplir por siempre :( Un poco de historia: Ley de Moore

10. Si necesitas más poder de cómputo, tendrás que hacer lo que el top 500 de las supercomputadoras modernas hacen: Espera, ¿y si necesito más?

11. … crecer no Espera, ¿y si necesito más?

12. Paralelización: No es hacer lo mismo en menos tiempo, es hacer más en el mismo tiempo. Cómputo Distribuído

13. El código paralelizado (piensen en multithreaded) es difícil. No hay lonche gratis

14. ¡Locks! No hay lonche gratis

15. Ahora imagínense distribuírlo… :P No hay lonche gratis

16. Google tuvo este problema: Necesitaba crecer y poder procesar Terabytes de información en instantes… Map/Reduce

17. El modelo a seguir es simple: parte tu problema en subproblemas independientes y luego integra el resultado. (¿suena familiar?) Map/Reduce

18. Nuevamente, no hay lonche gratis: Map/Reduce no resuelve todos los problemas =( Map/Reduce

19. Pero resuelve lo suficiente =) Map/Reduce

20. [email_address] Distributed.net BOINC Cómputo Voluntario

21. Bajas un cliente y ayudas a la nube. Cómputo Voluntario

22. Nuevamente: no hay lonche gratis, es más difícil de programar. Cómputo Voluntario

23. ¡paradis! Mezclamos ambos...

24. Travelling Salesman Problem Hagamos esto más práctico

25. Writables Hagamos esto más práctico

26. InputStream Hagamos esto más práctico

27. Mapper Hagamos esto más práctico

28. Reducer Hagamos esto más práctico

29. OutputFormat Hagamos esto más práctico

30. Lo empaquetamos... Hagamos esto más práctico

31. ¡Lo corremos! Hagamos esto más práctico

32. Algo más shiny...

33. Encuentra todo lo necesario para empezar a desarrollar aquí: http://paradis-dasl4ltd.qro.itesm.mx/ ¿Cómo empiezo a desarrollar?

34. Recuerda que paradis es un proyecto en desarrollo; se estarán haciendo mejoras continuamente =) ¿Cómo empiezo a desarrollar?

35. Me encantaría ver qué haces con paradis; presúmeme tu aplicación. ¿Cómo empiezo a desarrollar?

36. Open Source: http://github.com/lhchavez/paradis/ Contribuye, ¡es una orden! ¿Cómo empiezo a desarrollar?

37. Estoy trabajando en crear un sistema de renderizado totalmente automatizado que permita exportar diseños de Rhino o Maya para desplegarlos con la calidad de Sunflow. ¿Qué es lo que sigue?

38. Hay interés en hacer indexadores y analizadores semánticos distribuídos. ¿Qué es lo que sigue?

39. La cátedra de investigación DASL4LTD tiene bastante interés (entre otras cosas) en cómputo distribuido, por eso apoya al desarrollo de este proyecto, dándonos acceso a un servidor y permitiendo que instalemos paradis en varias máquinas del Tec. DASL4LTD

40. [email_address] @lhchavez en twitter ¡Gracias!