Bruno Cerqueira Hott

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  • Última atualização do currículo em 18/06/2018


Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (2012) e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2016). Atualmente é professor substituto da Universidade Federal de Ouro Preto. Seus interesses de pesquisa incluem Big Data, Sistemas Distribuídos e Computação de Alto Desempenho. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Bruno Cerqueira Hott
Nome em citações bibliográficas
Hott, Bruno;HOTT, BRUNO


Formação acadêmica/titulação


2013 - 2016
Mestrado em Ciências da Computação.
Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Título: Escalonamento Baseado em Localidade no Ambiente Watershed,Ano de Obtenção: 2016.
Orientador: Dorgival Olavo Guedes Neto.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Sistemas Distribuídos; Big Data; Localidade de Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação.
2008 - 2012
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal de Ouro Preto, UFOP, Brasil.
Título: COLLA: Uma Plataforma Colaborativa para Programas Java e JavaCá&Lá.
Orientador: Joubert de Castro Lima.




Atuação Profissional



Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2016
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista Mestrado, Carga horária: 40


Universidade Federal de Ouro Preto, UFOP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Substituto, Carga horária: 40

Vínculo institucional

2010 - 2010
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 12
Outras informações
Monitor da disciplina Matemática Discreta I

Atividades

03/2018 - Atual
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Matemática Discreta (60h)
Segurança e Auditoria de Sistemas (60h)
03/2018 - Atual
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Matemática Discreta (60h)
09/2017 - 02/2018
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Matemática Discreta (60h)
Segurança e Auditoria de Sistemas (60h)
09/2017 - 02/2018
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Matemática Discreta
05/2017 - 09/2017
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Estrutura de Dados I
05/2017 - 09/2017
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmo e Estrutura de dados I (60h)
Segurança e Auditoria de Sistemas (60h)
09/2016 - 04/2017
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Gerência de Configuração e Engenharia de Software (60h)
Metodologia de Pesquisa Aplicada a Computação (60h)
Segurança e Auditoria de Sistemas (60h)


Projetos de pesquisa


2013 - 2016
ESCALONAMENTO BASEADO EM LOCALIDADE NO AMBIENTE WATERSHED
Descrição: O aumento da conectividade e da banda na Internet, combinados com a redução do custo de equipamentos eletrônicos em geral, têm causado uma explosão do volume de dados que trafegam pela rede. Ao mesmo tempo, recursos para armazenar esses dados vêm crescendo, o que levou ao surgimento de sistemas especialmente desenvolvidos para processá-los, tendo como um exemplo inicial o modelo MapReduce da Google, que foi seguido por diversas implementações de código aberto, como Hadoop, e novos modelos, como Spark. Além disso, tornou-se necessário uma solução para o armazenamento desse enorme conjunto de dados e sistemas de arquivos distribuídos, como HDFS e Tachyon, foram surgindo. Como os dados agora representam um volume muito grande e estão distribuídos por diversas máquinas em um cluster, surge o problema de levar as aplicações para perto das bases de dados de forma eficaz. Caso isso não seja feito, o preço de mover os dados pelo sistema pode ser muito alto e prejudicar o desempenho final da aplicação. Dependendo da localização, o acesso aos dados pela aplicação pode ser realizado diretamente no disco da máquina local, pela memória local (via caching), ou a partir da memória de outra máquina do cluster (via rede). Os diversos compromissos em termos de capacidade de armazenamento, tempo de acesso e custo computacional envolvidos tornam não trivial uma decisão de posicionamento. Este trabalho implementa e analisa o escalonamento baseado em localidade de dados no ambiente de processamento Watershed. Para essa análise foi feita uma integração do Watershed ao ecossistema Hadoop, criando-se canais de comunicação com os sistemas de arquivos distribuídos HDFS e Tachyon. Com base nas informações de localidade providas por esses sistemas, implementamos um escalonador de processo baseado em localidade para aplicações Watershed sobre aqueles sistemas de arquivos. Por fim, experimentos foram realizados com o intuito de comparar os diversos meios de manipulação de arquivos, seja pelo sistema de arquivos local, distribuído ou em memória. Os resultados obtidos comprovam as vantagens de se levar em conta o posicionamento dos dados no escalonamento de aplicações desse tipo..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Arquitetura de Sistemas de Computação.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
ROCHA, RODRIGO2016 ROCHA, RODRIGO ; HOTT, BRUNO ; DIAS, VINÍCIUS ; FERREIRA, RENATO ; MEIRA, WAGNER ; GUEDES, DORGIVAL . Watershed-ng: an extensible distributed stream processing framework. Concurrency and Computation, v. 28, p. 2487-2502, 2016.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
Hott, Bruno; ROCHA, R. C. ; GUEDES, D. . Escalonamento de processos sensível à localidade de dados em sistemas de arquivos distribuídos. In: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2016, Salvador. Anais do SBRC 2016, 2016. p. 1-14.

Apresentações de Trabalho
1.
Hott, Bruno; ROCHA, R. C. ; GUEDES, D. . Escalonamento de processos sensível à localidade de dados em sistemas de arquivos distribuídos. 2016. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.Escalonamento de processos sensível à localidade de dados em sistemas de arquivos distribuí. 2016. (Simpósio).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Orientações de outra natureza
1.
Vinicius Linhares. Monitoria Matemática Discreta. Início: 2018. Orientação de outra natureza. Universidade Federal de Ouro Preto. (Orientador).

2.
Deise Kelley Silva. Monitoria Matemática Discreta. Início: 2018. Orientação de outra natureza. Universidade Federal de Ouro Preto. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Orientações de outra natureza
1.
Walace Martins Santos Junior. Monitoria Matemática Discreta. 2018. Orientação de outra natureza - Universidade Federal de Ouro Preto. Orientador: Bruno Cerqueira Hott.

2.
Raquel Marina da Conceição. Monitoria Matemática Discreta. 2017. Orientação de outra natureza - Universidade Federal de Ouro Preto. Orientador: Bruno Cerqueira Hott.

3.
Marco Antonio de Oliveira Costa. Monitoria Agoritmos e Estrutura de dados. 2017. Orientação de outra natureza - Universidade Federal de Ouro Preto. Orientador: Bruno Cerqueira Hott.




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