Dalvan Jair Griebler

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  • Última atualização do currículo em 09/12/2018


Possui Doutorado em Informática pela Universitá di Pisa - UNIPI (2016) na área de Modelos de Programação Paralela e Doutorado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - PUCRS (2016) na área de Processamento Paralelo e Distribuído (PPD), Mestrado em Ciência da Computação pela PUCRS (2012) na área de PPD e Graduação em Redes de Computadores pela Sociedade Educacional Três de Maio - SETREM (2009). Atualmente é Pós-Doutorando na PUCRS, pesquisador associado no Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas - GMAP e Professor na SETREM. Foi fundador e atualmente é coordenador e pesquisador do Laboratório de Pesquisas Avançadas para Computação em Nuvem - LARCC da SETREM. Coordena e coordenou projetos de pesquisa com diferentes empresas e órgãos governamentais. É/foi membro do comitê de programa de conferências internacionais (PDP, EuroPar, IC2E, HPCS, HLPP, Auto-DaSP, EIDWT) e nacionais (WSCAD, WebMedia, ERAD, ERRC, SABTIC, STIN). Atua como editor-chefe (REABTIC) e revisor de periódicos internacionais (Elsevier e Springer). Além disso, possui interesse de pesquisa nos seguintes tópicos: Abstração de Alto Nível para Exploração do Paralelismo; Programação Paralela; Linguagens Específicas de Domínio; Projeto de Compiladores; Geração Automática de Código Paralelo; Programação Paralela; Computação em Nuvem; Plataformas de Gerenciamento de Nuvens; Computação de Alto Desempenho; Análise de Desempenho de Sistemas; e Redes de Computadores. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Dalvan Jair Griebler
Nome em citações bibliográficas
GRIEBLER, D. J.;GRIEBLER, D.;GRIEBLER, DALVAN

Endereço


Endereço Profissional
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.
Av. Ipiranga
Partenon
90619900 - Porto Alegre, RS - Brasil
Telefone: (51) 33203500
Ramal: 8633
URL da Homepage: http://www.dalvangriebler.com


Formação acadêmica/titulação


2014 - 2016
Doutorado em Informatica.
Universitá di Pisa, UNIPI, Itália.
com período co-tutela em Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (Orientador: Luiz Gustavo Leão Fernandes).
Título: Domain-Specific Language & Support Tools for High-Level Stream Parallelism, Ano de obtenção: 2016.
Orientador: Marco Danelutto.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul, FAPERGS, Brasil.
2012 - 2016
Doutorado em Ciência da Computação.
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
com período co-tutela em Universitá di Pisa (Orientador: Marco Danelutto).
Título: Domain-Specific Language & Support Tools for High-Level Stream Parallelism, Ano de obtenção: 2016.
Orientador: Luiz Gustavo Fernandes.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul, FAPERGS, Brasil.
2010 - 2012
Mestrado em Ciência da Computação.
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
Título: Proposta de Uma Linguagem Específica de Domínio de Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos: Um Estudo de Caso Baseado no Padrão Mestre/Escravo para Arquiteturas Multi-Core,Ano de Obtenção: 2012.
Orientador: Luiz Gustavo Fernandes.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos; Padrões Paralelos; Programação Paralela; Linguagem Específica de Domínio.
2007 - 2009
Graduação em Redes de Computadores.
Sociedade Educacional Três de Maio, SETREM, Brasil.
Título: Desenvolvimento de uma Aplicação Cliente-Servidor para Configuração de um Sistema Embarcado de Redes Wireless.
Orientador: Cláudio Schepke e Denis Benatti.


Pós-doutorado


2016
Pós-Doutorado.
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra


Atuação Profissional



Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 2
Outras informações
Professor na disciplina de Programação Paralela Estruturada. Esta disciplina é ministrada no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) com a supervisão do Prof. Luiz Gustavo Fernandes, o qual é o representate da bolsa de pós-doutorado. Ementa: Conceitos básicos de programação paralela estruturada (Parallel Design Patterns e Algorithmic Skeletons) e formas de exploração do paralelismo (dados, tarefas e stream); frameworks e bibliotecas de alto nível de abstração para programação paralela usadas em sistemas multi-core (e.g., FastFlow, TBB e SPar). Linguagens específicas de domínio; soluções emergentes para exploração de paralelismo; desafios e perspectivas das interfaces de programação paralela estruturada.

Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Bolsista de Pós-Doutorado, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2017 - 2017
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 2
Outras informações
Professor na disciplina de Tópicos Especiais - Processamento Paralelo e Distribuído II. Esta disciplina é ministrada no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) com a supervisão do Prof. Luiz Gustavo Fernandes, o qual é o representate da bolsa de pós-doutorado. A disciplina conteplou topicos emergentes para programação paralela estruturada em sistemas multi-core.

Vínculo institucional

2017 - 2017
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 2
Outras informações
Professor na disciplina de Programação Paralela Heterogênea. Esta disciplina é ministrada no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) com a supervisão do Prof. Luiz Gustavo Fernandes, o qual é o representate da bolsa de pós-doutorado.

Vínculo institucional

2012 - 2016
Vínculo: Bolsista de Doutorado, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2010 - 2012
Vínculo: Bolsista de Mestrado, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2010 - 2011
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Representante Discente, Carga horária: 4
Outras informações
Representante Discente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC-PUCRS)

Atividades

03/2010 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Faculdade de Informática, .


Sociedade Educacional Três de Maio, SETREM, Brasil.
Vínculo institucional

2018 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Coordenador de Laboratório de Pesquisa, Carga horária: 12
Outras informações
Coordenador do Laboratório de Pesquisas Avançadas para Computação em Nuvem (LARCC). Página: http://larcc.setrem.com.br/

Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professor e Pesquisador, Carga horária: 4
Outras informações
Orientação de trabalhos de conclusão de curso e pesquisa.

Vínculo institucional

2013 - 2017
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 2
Outras informações
Desenvolvimento de pesquisas com alunos de graduação.

Vínculo institucional

2012 - 2016
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 3
Outras informações
Orientação de trabalhos de conclusão de curso.

Vínculo institucional

2007 - 2009
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20
Outras informações
Desenvolvimento de pesquisas em nível de iniciação científica no curso de redes de computadores.

Atividades

08/2014 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Faculdade Três de Maio, Departamento de Pós-Graduação, Pesquisa e Extensão.


Harbour.Space University, HARBOUR.SPACE, Espanha.
Vínculo institucional

2018 - 2018
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 35
Outras informações
Professor na disciplina de Parallel and Distributed + High-Performance Computing. Esta disciplina foi ministrada no programa de mestrado em Data Science e Computer Science da Harbour.Space University.


Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, FAU, Alemanha.
Vínculo institucional

2018 - 2018
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20
Outras informações
Professor convidado para ministrar duas palestras e desenvolver atividades de pesquisa e cooperação internacional. As palestras foram as seguintes: 1) Structured Parallel Programming e 2) Source-to-Source Transformations



Linhas de pesquisa


1.
Computação em Nuvem
2.
Computação de Alto Desempenho
3.
Redes de Computadores
4.
Processamento Paralelo e Distribuído
5.
Programação Paralela
6.
Modelagem de Aplicações Paralelas
7.
Linguagens Específicas de Domínio
8.
Projeto de Compiladores
9.
Abstrações de Paralelismo de Alto Nível
10.
Programação Paralela Estruturada
11.
Computação de Alto Desempenho
12.
Paralelismo e Processamento de Stream


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
ParaElastic: Provendo e Abstraindo o Paralelismo e a Elasticidade Automática em Aplicações de Streaming
Descrição: Aplicações de streaming estão cada vez mais presentes em nossos sistemas atendendo diversos tipos de usuários. Com os recentes avanços tecnológicos, elas vêm sendo exploradas e desafiadas a resolverem problemas importantes para a humanidade em áreas como a medicina (análise de imagens médicas para descoberta de doenças), transporte (carro autônomo e monitoramento de tráfego), agricultura (monitoramento de pragas e otimização no uso de pesticidas) e segurança (para monitoramento e detecção de indivíduos). Um dos desafios nestas aplicações é a exploração do paralelismo para atender uma determinada qualidade de serviço associada a vazão e a latência. A característica básica de uma aplicação de stream é ter um conjunto contínuo de itens/instruções/tarefas (em sua maioria infinito) que fluem naturalmente através de uma sequência de operações, computando sobre cada elemento do stream. Sem este fim determinado, os dados não podem ser simplesmente particionados e mapeados para unidades de processamento paralelas. Além disso, também existe uma dependência entre as operações, onde cada operação consome uma entrada de dados produzida pela operação anterior e produz na saída o resultado do processamento para a próxima operação, assemelhando-se a uma linha de produção. Outro desafio é permitir que estas aplicações possam executar em ambientes de nuvens computacionais ao invés de executar nos tradicionais centros de processamento de alto desempenho. O modelo de computação em nuvem permite um controle maior sobre os recursos e o usuário pode pagar somente pelo que usa. Ao mesmo tempo, é possível ter acesso instantaneamente a um grande poder computacional sem mesmo ter que adquirir o hardware. A elasticidade (aumentar e diminuir o uso de recursos computacionais) destes ambientes possibilita a diminuição dos custos quando as aplicações de streaming são preparadas para fazer a utilização adequada e sob demanda dos recursos. Este cenário é bem favorável e apropriado para ser explorado nestas aplicações, uma vez que a intensidade do fluxo contínuo de dados varia e o custo computacional da operação muitas vezes é irregular para cada item/tarefa a ser processada. Ciente destes desafios, o projeto tem como objetivo investigar diferentes formas de explorar o paralelismo e a elasticidade automática, bem como fornecer o suporte eficiente a um conjunto de aplicações de streaming aliando estas duas propriedades importantes..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2018 - Atual
Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes e Modernos em Plataformas de Computação em Nuvem Pública e Privada
Descrição: Plataformas de computação em nuvem permitem que os desenvolvedores usem de forma eficiente e abstrata os recursos computacionais da nuvem e ao mesmo tempo desenvolvam aplicações inteligentes e modernas. Atualmente, existem diversas plataformas disponíveis em ambientes de nuvem pública e privada. É um desafio para as empresas e programadores escolherem de forma assertiva a plataforma apropriada para o desenvolvimento do seu sistema. Nesta nova era da tecnologia da informação, a computação em nuvem permite com que os recursos computacionais e sistemas possam ser facilmente acessados através da internet. Isso é devido a evolução das plataformas que permitem ao desenvolvedor criar aplicações mais robustas e sofisticadas. O desafio deste projeto é classificar e caracterizar estas plataformas existentes para simplificar a escolha no projeto de software. Além disso, permitir a descoberta de lacunas para possibilitar pesquisas futuras na área deste projeto, melhorando ainda mais o processo de desenvolvimento de sistemas inteligentes e modernos na nuvem..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2018 - Atual
Programação Paralela e Distribuída para Aplicações de Processamento de Stream
Descrição: Aplicações baseadas em stream se tornaram amplamente utilizadas nos últimos anos. A grande maioria delas necessita de respostas imediatas com alta vazão no processamento dos elementos do stream. Alguns exemplos são processamento de vídeo e imagem, análise de dados em tempo real, aplicações de rede, simulações e sistemas reativos. Neste contexto, apresentamos a SPar que é uma linguagem específica de domínio embarcada na linguagem C++ para realizar o paralelismo de stream. Ela apresenta uma nova abordagem, permitindo que usuários com pouco conhecimento em programação paralela possam, usando apenas cinco atributos e dois tipos de anotações, anotar e identificar no código sequencial a região de paralelismo. Além disso, o compilador da SPar é usado para gerar um código paralelo que suporta os sistemas multicore. No entanto, ainda é necessário implementar neste compilador a geração automática para arquiteturas multi-computador, como clusters e grids, cujas regras de transformações já foram definidas. Em vista disso, o objetivo deste projeto é de implementar a geração de código paralelo para este tipo de arquitetura utilizando bibliotecas de troca de mensagem como MPI e suas variações. As principais contribuições esperadas são: (I) validação das regras de transformação propostas através de um gerador automático de código; (II) portabilidade de código entre arquiteturas multicore e clusters/grids; (III) um compilador que poderá ser utilizado pela comunidade científica para paralelização de aplicações baseadas em stream..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2018 - Atual
Programação Paralela em GPU para Aplicações de Processamento de Stream

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/07/2018.
Descrição: Arquiteturas paralelas heterogêneas estão cada vez mais presentes nos sistemas computacionais atuais. Isso vai desde servidores até celulares, aonde existe pelo menos um processador de propósito geral (multi-core) e outro co-processador de propósito específico para o processamento gráfico e matemático (many-core). Tal cenário proporciona um paralelismo massivo e um alto poder computacional. No entanto, é um desafio para programadores explorarem todo este paralelismo disponível de maneira eficiente. Tratando-se de arquiteturas heterogêneas, a complexidade é ainda maior, pois envolve dois paradigmas de programação paralela, ou seja, duas formas diferentes de programar e modelar o paralelismo no código fonte. O objetivo deste projeto é aliar a SPar à programação paralela para GPUs (Graphics Processing Unit). A SPar é uma linguagem específica de domínio criada recentemente pelo Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas (GMAP) com suporte as arquiteturas multi-core (CPU) para simplificar a programação paralela em aplicações de streaming. Este projeto visa explorar soluções de programação paralela do estado da arte para arquiteturas many-core (GPUs) a fim de explorar o paralelismo das duas arquiteturas ao mesmo tempo em aplicações de processamento de \textit{stream}. Além de proporcionar ao bolsista conhecimentos na temática do projeto, os resultados e a implementação do paralelismo em aplicações reais irão colaborar para propor uma abstração da programação paralela em GPUs junto da SPar futuramente..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2018 - Atual
DDPE: A DSL for the Dot-Product Engine

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 24/07/2018.
Descrição: Este projeto tem como motivação a criação de uma linguagem específica de domínio (Domain-Specific Language - DSL) para o acelerador de hardware Dot-Product Engine (DPE). O DPE é um acelerador recentemente projetado pela HP para aplicações que realizam operação de soma de produtos com grande frequência. Estas operações são realizadas em programas desenvolvidos no domínio de Machine Learning e Deep Learning, os quais são importantes por diversas razões. Por exemplo, estas aplicações são desenvolvidas para melhorar a vida das pessoas em diversos segmentos da sociedade (e.g., saúde, segurança, financeiro, conforto, acessibilidade, etc.). A realização deste projeto permitirá oferecer uma DSL de mais alto nível para explorar/usar os recursos do acelerador DPE. Isso será de suma importância para que novas e sofisticadas aplicações possam ser desenvolvidas, visto que o principal limitador da linguagem DPE atualmente disponível é o baixo nível de abstração (muito atrelado às propriedades arquiteturais) e as restrições quanto a expressividade de operações para aplicações de Machine Learning e Deep Learning..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2018 - Atual
Aceleração de Aplicações em Arquiteturas Paralelas Contemporâneas

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudio Schepke em 11/07/2018.
Descrição: Em diversas áreas da ciência existem algoritmos que demandam um elevado custo computacional. Uma alternativa para acelerar a execução destes algoritmos consiste na execução concorrente do código, tornando a obtenção das soluções numéricas factível ou obtidas em um tempo de processamento aceitável. Arquiteturas multicore e aceleradores com vários núcleos de processamento têm sido amplamente utilizados como uma alternativa eficiente e viável na busca por maior poder de processamento. Sistemas modernos são compostos por processadores multicore e aceleradores altamente especializados tais como GPUs e co-processadores Intel Xeon Phi. No entanto, fazer uso desse tipo de arquitetura requer aspectos de programação distintos, e que, portanto, devem ser investigados apropriadamente para garantir a maximização do aproveitamento dos recursos computacionais. Assim, usando diferentes interfaces de programação paralela combinadas, é possível comparar e analisar modos de se obter o melhor aproveitamento do hardware e consequentemente prover execuções mais eficientes para os programas. Baseado neste contexto, esta pesquisa investiga como explorar diferentes formas de paralelismo para diversas classes de aplicações usando interfaces de programação paralelas apropriadas, avaliar o desempenho de arquiteturas atuais e propor técnicas de divisão paralela da aplicações. O uso de diferentes interfaces de programação permite fazer uso de um conjunto maior de arquiteturas computacionais como multiprocessadores/multicore, manycore/coprocessadores e multicomputadores. Desta forma será possível prover maior desempenho na execução de aplicações científicas e comerciais em arquiteturas atuais e, consequentemente, ter soluções mais rápidas e/ou precisas, além de usar e propor algoritmos para a avaliação de arquiteturas computacionais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2017 - 2018
Exploração do Paralelismo em Aplicações de Processamento de Stream Relevantes para a Indústria Tecnológica

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2017.
Descrição: Grande parte das aplicações do mundo real podem ser caracterizadas como um fluxo contínuo de processamento. São as chamadas aplicações de processamento de stream. Elas estão presentes em diversos segmentos da indústria tecnológica, colaborando para o surgimento de soluções inovadoras que agregam valor aos produtos que têm alto impacto na vida cotidiana das pessoas. De modo geral, as que mais precisam da exploração do paralelismo podem ser categorizadas em: I) aplicações de processamento de imagem, video e áudio que normalmente realizam operações de codificação, reprodução, filtro, captura, etc.; II) aplicações de backup, compressão e deduplicação em dados armazenados e recebidos de diferentes fontes (sensores e aparelhos mobile, monitoramento de pacientes e sistemas, registros de log, etc.); e III) aprendizado de máquina profundo (Deep Learning) que envolve o reconhecimento de padrões e informações em vídeos, áudio, imagens e em outras bases de dados. Dentro deste contexto, algumas aplicações requerem uma latência baixa e uma alta vazão. Na maior parte das aplicações de stream, estes requisitos só podem ser atendidos através da exploração do paralelismo. Diante disso, o projeto tem como objetivo a exploração do paralelismo em um conjunto de aplicações de processamento de stream do mundo real usando a linguagem específica de domínio SPar. Ela foi criada pela equipe do grupo de pesquisa GMAP da PUCRS com a finalidade de simplificar a exploração do paralelismo em aplicações de stream. Além de contribuir para melhorar o desempenho das aplicações de stream, este projeto ajudará a validar a SPar em um ambiente real..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2017 - Atual
Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2017.
Descrição: A programação paralela tem sido um grande desafio para muitos desenvolvedores de aplicação. Uma forma de explorar o paralelismo de dados é usar o padrão MapReduce, do qual surge o termo aplicações MapReduce. A popularidade deste padrão cresceu com o aumento massivo de dados e ele tem sido amplamente usado, especialmente em ambientes distribuídos nesta última década. Mais recentemente, a utilização do MapReduce também começou a ser explorada em ambientes de memória compartilhada (multi-core). O maior desafio neste cenário é o suporte de abstrações de alto nível para este tipo de aplicação. Enquanto que as soluções do estado da arte atual abstraem detalhes para o programador de sistemas, os desenvolvedores de aplicação possuem dificuldade em lidar com detalhes atrelados à programação paralela. Podemos destacar a implementação do próprio padrão MapReduce, do balanceamento de carga e das customizações orientadas a otimização do desempenho para arquitetura alvo. Outro problema é a utilização de diretivas de compilação ou extensões de linguagem que não são parte da linguagem hospedeira padrão, pois possuem uma sintaxe própria e pouco familiar ao que o desenvolvedor de aplicação está acostumado a trabalhar. O objetivo deste projeto é propor uma abordagem de abstração diferente e especializada. Para isso, a proposta é a criação de uma linguagem específica de domínio interna baseada em anotações do padrão C++17, apoiando desenvolvedores de aplicações MapReduce com abstrações de mais alto nível e familiares ao seu ambiente de desenvolvimento..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - 2018
Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 13/12/2016.
Descrição: Com a facilidade de acesso à internet, a quantidade de dados produzida tem aumentado significativamente, principalmente nos últimos 10 anos. The Zettabyte Era, é uma pesquisa realizada pela Cisco, que mostra um estudo e projeção sobre os dados criados na internet. O histórico abordado pela pesquisa, mostra que em 1992, 100GB de dados eram criados por dia. Em 2013, essa quantidade era em torno de 28,875 GB por segundo. E para 2018, a projeção para a quantidade de dados criadas é de 50,000 GB por segundos. Esse aumento de dados é uma ideia que já está amadurecida na área da computação, por isso, empresas e diversos grupos de pesquisas vem trabalhando com o objetivo de criar mecanismos para entender e coletar maiores informações que são geradas na internet. Atualmente, o padrão MapReduce é um destes mecanismos utilizados para processamento de grandes volumes de dados. Na maioria dos casos, os mecanismos como MapReduce necessitam de um grande poder computacional, e empresas necessitam investir financeiramente nestes recursos. Com objetivo de evitar esse alto custo financeiro, as empresas têm um olhar positivo para a computação em nuvem, sendo um modelo de oferta de serviço bem exercido no meio comercial. O modelo de computação em nuvem permite que os recursos computacionais provisionados sejam selecionados pelo usuário de acordo com a sua necessidade. A cobrança por utilizar este serviço é realizada de acordo com o uso, sendo pela demanda ou necessidade da aplicação utilizada. Uma característica importante nos ambientes de nuvem é a possibilidade de aplicar elasticidade, podendo aumentar ou diminuir os recursos de acordo com a demanda. Este aspecto motiva a proposta de criação de um mecanismo, que forneça elasticidade automática em tempo de execução para aplicações MapReduce. Dessa forma, os recursos podem ser provisionados dinamicamente de acordo com a necessidade do usuário, permitindo um processamento mais eficiente comuso inteligente da infraestrutura do provedor de serviços e pagando somente pelo o que foi usado. Isso facilitará para o cliente do serviço de nuvem executar suas aplicações MapReduce sem precisar se preocupar com a alocação de recursos, que será realizada por uma middleware. Este middleware proposto realizará uma análise dos recursos necessários e fará a alocação automaticamente, sem necessitar de intervenção do usuário, facilitando não só a execução do software, mas também o processo de desenvolvimento, considerando que atualmente o cliente precisa utilizar as APIs do OpenStack para poder usufruir da elasticidade que as nuvens oferecem. O projeto está propondo a criação de um middleware que forneça o aprovisionamento automático de recursos computacionais (memória, armazenamento e processamento) para aplicações MapReduce na ferramenta de computação em nuvem OpenStack..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Gabriell Alves De Araujo - Integrante / Lucas Sartori Piatinicki - Integrante / Enrique Bozza Dutra - Integrante.
2016 - 2017
Um Compilador para Geração Automática de Código Paralelo em Aplicações MapReduce

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 13/12/2016.
Descrição: Visando melhoria de performance, simplicidade e escalabilidade no processamento de dados amplos, o Google propôs o padrão paralelo MapReduce. Este padrão tem sido implementado de variadas formas para diferentes níveis de arquitetura, alcançando resultados significativos com respeito a computação de alto desempenho. No entanto, desenvolver código otimizado com tais soluções requer conhecimento especializado na interface e na linguagem de programação de cada solução. Durante a dissertação de mestrado de um membro do GMAP (Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas) foi criada uma interface unificada de programação MapReduce que ofereceu regras de transformação de código que permitem partir de uma linguagem de alto nível e gerar soluções otimizadas para arquiteturas de memória compartilhada e distribuída. A interface proposta é capaz de evitar perdas de performance uma vez que a geração através das regras apresentou resultados similares à aplicações paralelizadas manualmente, enquanto alcança uma redução de código e esforço de programação que aumenta a produtividade do desenvolvedor. Este projeto tem como objetivo dar continuidade a esta pesquisa a partir do desenvolvimento de um gerador de código para realizar automaticamente as transformações e realizar melhorias na interface através do estudo de outras ferramentas atuais como Spark, Storm e Flink..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Junior Loff - Integrante.
2016 - 2017
Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 13/12/2016.
Descrição: Aplicações baseadas em stream se tornaram amplamente utilizadas nos últimos anos. A grande maioria delas necessita de respostas imediatas com alta vazão no processamento dos elementos do stream. Alguns exemplos são processamento de vídeo e imagem, análise de dados em tempo real, aplicações de rede, simulações e sistemas reativos. Neste contexto, apresentamos a SPar que é uma linguagem específica de domínio embarcada na linguagem C++ para realizar o paralelismo de stream. Ela apresenta uma nova abordagem, permitindo que usuários com pouco conhecimento em programação paralela possam, usando apenas cinco atributos e dois tipos de anotações, anotar e identificar no código sequencial a região de paralelismo. Além disso, o compilador da SPar é usado para gerar um código paralelo que suporta os sistemas multicore. No entanto, ainda é necessário realizar uma avaliação mais ampla do seu desempenho em aplicações reais, bem como experimentos de software para medir o esforço de programação em relação aos frameworks do estado da arte. Em vista disso, o objetivo deste projeto é implementar diferentes tipos de aplicações e comparar com os demais frameworks o esforço e o desempenho da SPar. As contribuições esperadas são: (I) novos resultados do desempenho da SPar para otimização da geração de código; (II) informações sobre o esforço necessário com o intuito de melhorar a interface com o programador; (III) descoberta de novas aplicações de stream e limitações da SPar..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Renato Barreto Hoffmann Filho - Integrante.
2016 - 2017
Computação de Alto Desempenho em Nuvens Computacionais

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudio Schepke em 10/07/2018.
Descrição: A computação em nuvem vem se tornando referência na utilização de grandes infraestruturas de processamento (IaaS), como também softwares (SaaS) e plataformas de desenvolvimento (PaaS). O modelo IaaS pode ser encarado pelo usuário como uma forma de diminuição de custos em infraestrutura, pois as ferramentas de administração para este fim trabalham diretamente com tecnologias de virtualização, permitindo que servidores sejam criados e os recursos provisionados de forma simples e estruturada. A demanda existente de ferramentas de administração de nuvens deixa uma situação em que é essencial analisar e comparar o desempenho e estimar qual delas apresenta a melhor utilização dos recursos virtuais, e ainda em relação ao ambiente nativo. Esta pesquisa parte do estudo das principais ferramentas de administração de nuvem, onde foram avaliadas e comparadas as principais características descritas na literatura, para então, sugerir aquelas que são melhores e mais completas. Em seguida, dentre as ferramentas sugeridas para implantação de nuvem privada, foram escolhidas algumas delas para que suas características operacionais (instalação, configuração, interface, funcionalidades e demais recursos disponíveis) fossem avaliadas e comparadas. Este projeto almeja dar continuidade às pesquisas relacionadas a este tema, atentando-se às questões de desempenho em diversos tipos de aplicações sobre um ambiente de computação em nuvem, implantando com diferentes ferramentas de administração do modelo IaaS como, por exemplo, aplicações científicas (computação de alto desempenho). O desafio em uma primeira instância é encontrar a melhor combinação de virtualizador e ferramenta de administração de nuvem para determinados tipos de aplicações. Para isso, os resultados esperados são: (I) avaliação e comparação das características das aplicações e da infraestrutura da nuvem, proporcionando uma visão geral e possíveis tendências do desempenho; (II) identificar padrões comportamentais das ferramentas e relacionar com as características das aplicações para simplificar as escolhas; (III) avaliar benchmarks customizáveis de alto desempenho para prever o comportamento na nuvem; (IV) identificar possíveis gargalos de desempenho e propor soluções eficientes..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2015 - 2017
Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015.
Descrição: Na última década a produção de dados em todo o planeta cresceu de forma exponencial . Estes dados, possuem uma origem muito diversificada posto que a quantidade de agentes produtores de dados cresce com o uso da tecnologia. Exemplos de produtores de quantidades massivas de dados são redes sociais, simulações, sensores, registro de ligações telefônicas e informações sobre atividades de clientes. A análise destes dados pode fornecer informações para construção de conhecimento sobre tendências e comportamentos e auxiliar nas tomadas de decisões, no ambiente corporativo, científico e acadêmico. Ocorre que a análise destes dados em forma bruta é complexa, e em alguns casos inviável devido ao grande volume. Neste contexto, a utilização de técnicas de visualização torna-se uma alternativa para auxiliar na percepção destes dados. O uso de diferentes formas de visualização fornece ao analisador um modo de apresentação dos dados que favorece a percepção, já que utiliza gráficos e imagens para representar os dados. É comprovado que a utilização de imagens e formas de representação visual facilitam a percepção humana. Neste caso o processamento de imagens é realizado em paralelo pelo sistema de percepção humana, ao contrário de dados em forma de texto, que ficam limitados ao processo sequencial de leitura. Existem visualizações que possuem um processo de criação complexo, pois necessitam de programação. A visualização quando aplicada sobre uma quantidade massiva de dados acrescenta a complexidade de paralelização ou otimização, tanto na sua geração como para suportar interações. Isso se torna uma tarefa difícil para usuários, cientistas de áreas pouco contempladas pela computação e leigos no desenvolvimento de visualizações já que é necessário se preocupar com o gerenciamento de uma grande quantidade de dados, além da visualização e da programação em si. Linguagens Específicas de Domínio (ou Domain-Specific Languages - DSL) são linguagens que procuram resolver um domínio de problema particular. As DSLs vêm sendo utilizadas no contexto da aplicação ou para a geração de técnicas de visualização. Já que permitem a criação simplificada, fornecem uma interface de alto nível que abstrai detalhes de programação e, algumas, incluem o paralelismo. Isso reduz o esforço e o tempo necessário para a geração de uma visualização. No entanto, fica aberta em aberto a possibilidade de criação de uma DSL que atenda aos seguintes requisitos: possuir uma interface de fácil utilização pelo usuário que não possui conhecimentos avançados em programação; permitir a criação de visualizações de maneira rápida e fácil; utilize grandes volumes de dados. Este projeto visa abordar o processamento de grande volume de dados em paralelo e a inserção de diferentes tipos de visualizações na DSL. O objetivo é de identificar e desenvolver visualizações que podem ser adicionadas na linguagem fazendo um estudo dos tipos de visualizações disponíveis e mais utilizados. Com isso, será possível a validação da linguagem proposta, avaliando o tempo de processamento dos dados e o esforço de programação..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Cleverson Ledur - Integrante / Gabriell Alves De Araujo - Integrante / Endrius Ewald - Integrante.
2014 - 2015
Avaliação Comparativa do Desempenho de uma Interface de Programação Paralela Orientada a Padrões

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015.
Descrição: Com o objetivo de abstrair detalhes de programação paralela e orientar desenvolvedores ao uso de padrões para o modelagem das aplicações, foi criada uma linguagem específica de domínio nomeada DSL-POPP. O principal objetivo é aumentar a produtividade dos programadores e reduzir o esforço na paralelização de aplicações para arquiteturas multi-core. Outro fator importante é o desempenho, o qual também não pode ser comprometido significativamente neste cenário. Neste sentido, esta pesquisa buscou realizar uma avaliação e um comparativo do desempenho da DSL-POPP em relação as tradicionais interfaces de programação paralela para arquiteturas multi-core. Por exemplo, Pthreads, OpenMP, FastFlow, TBB e Cilk. Diferentemente, a interface foi construída para fornecer esqueletos relativos aos padrões Mestre/Escravo e Pipeline. Assim, o usuário apenas escolhe o padrão adequado para modelar sua aplicação e os preenche com código sequencial. Ao compilar o programa com o compilador da DSL-POPP, código paralelo é automaticamente gerado. A avaliação do desempenho foi realizada usando aplicações de diferentes domínios. Cada uma delas foi implementada a partir da sua versão sequencial e posteriormente executada em uma máquina com processador multi-core. Os resultados de desempenho mostraram que a DSL-POPP não teve perdas significativas, mostrando que a geração de códio e a abstração criada são eficientes. Mesmo que as perdas foram pequenas, o resultado é positivo, pois avaliações anteriores sobre o esforço demostram um ganho significativo..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Vinicius Meirelles Pereira - Integrante / Gabriell Alves De Araujo - Integrante.
Número de produções C, T & A: 1
2014 - 2015
Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015.
Descrição: As características essenciais da computação em nuvem são a virtualização e a abstração. A virtualização é a principal facilitadora no gerenciamento de computação em nuvem e possibilita que um único hardware execute vários sistemas operacionais simultaneamente. Existem vários métodos de operação de virtualização: emulação, virtualização completa, paravirtualização e virtualização a nível de sistema operacional. Na construção dos ambientes de computação em nuvem é possível formar ecossistemas que determinam os modelos de serviços de uma nuvem, que são os modelos IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) e SaaS (Software as a Service). Os objetivos do projeto são abordar a programação paralela no cenário de computação em nuvem e verificar se o desempenho de aplicações que rodam em um determinado hardware é mantido ao migrar para um ambiente em nuvem. Para isso, foi implantada uma nuvem privada com a ferramenta OpenNebula sobre o virtualizador KVM. As instâncias virtuais foram criadas com o sistema operacional ubuntu server. Posteriormente, foram executadas as suítes do NPB (Nasa Parallel Benchmark) que exploraram os cenários de memória compartilhada e distribuída nos ambientes de nuvem e nativo. Após a coleta dos logs de execução, foi utilizada a abordagem estatística para analisar o quão foram significativas as diferenças entre os ambientes. Os resultados demostraram que o desempenho das aplicações paralelas é significativamente afetado quando as aplicações paralelas são migradas para a nuvem..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Natasha Kerolin dos Santos Flores - Integrante / Lucas Sartori Piatinicki - Integrante.
2014 - Atual
HiPerfCloud: Um Projeto de Alto Desempenho para Computação em Nuvem
Descrição: A computação em nuvem vem se tornando cada vez mais uma alternativa na utilização de grandes infraestruturas de processamento (IaaS), softwares (SaaS) e plataformas de desenvolvimento (PaaS). O modelo IaaS pode ser encarado pelo usuário como uma forma de diminuição de custos em infraestrutura, pois as ferramentas de administração para este fim, trabalham diretamente com tecnologias de virtualização. Assim, permitindo que servidores sejam criados e os recursos provisionados de forma simples e estruturada. A demanda existente de ferramentas de administração de nuvens nos coloca em uma situação em que é essencial analisar e comparar o desempenho e estimar qual delas apresenta a melhor utilização dos recursos computacionais. Este projeto tem como objetivo abordar questões de desempenho em diversos tipos de aplicações sobre um ambiente de computação em nuvem privado, implantando com diferentes ferramentas de administração do modelo IaaS. Por exemplo, aplicações de caráter empresarial/corporativo (serviços web) e científico (computação de alto desempenho). O desafio deste projeto é encontrar a melhor combinação de virtualizador e ferramenta de administração de nuvem para determinados tipos de aplicações. Para isso, os resultados esperados são: (I) avaliação e comparação das características das aplicações e da infraestrutura da nuvem, proporcionando uma visão geral e possíveis tendências do desempenho; (II) identificar padrões comportamentais das ferramentas e relacionar com as características das aplicações para simplificar as escolhas; (III) criar benchmarks customizáveis ao ambiente de uma empresa para prever o comportamento na nuvem; (IV) identificar possíveis gargalos de desempenho e propor soluções eficientes; (V) proposta de novas pesquisas para atender as necessidades futuras do ambiente corporativo..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Fauzi Shubeita - Integrante / Cláudio Schepke - Integrante / Vera Lúcia Lorenset Benedetti - Integrante / Carlos Alberto Franco Maron - Integrante / Adriano Vogel - Integrante / Demétrius Roveda - Integrante / Gustavo Motta - Integrante / Vitor Backes Barth - Integrante.
Número de produções C, T & A: 18 / Número de orientações: 3
2013 - 2014
DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015.
Descrição: Este projeto tem por finalidade colaborar no desenvolvimento da DSL-POPP. Esta é uma Linguagem Específica de Domínio para Programação Orientada a Padrões Paralelos, a qual oferece ao programador uma interface de alto nível. A principal contribuição é a avaliação do esforço e desempenho em diferentes aplicações sintéticas. Os resultados demonstraram que a DSL-POPP reduziu o esforço na paralelização de aplicações sem comprometer o desempenho..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Estéfani da Silva dos Santos - Integrante / Vinicius Meirelles Pereira - Integrante.
Número de produções C, T & A: 2
2013 - 2014
Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015.
Descrição: Este projeto tem por finalidade colaborar na construção de uma interface de programação para arquiteturas multi-core. A referida interface é uma Linguagem Específica de Domínio (DSL) voltada para programação orientada a padrões paralelos. Seu principal objetivo é oferecer ao programador uma interface de alto nível para reduzir o esforço na paralelização de aplicações sem comprometer seu desempenho. A principal contribuição foi a criação de um programa de computador para auxiliar na avaliação de desempenho das aplicações paralelas e inclusão do padrão Pipeline..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Daniel Centeno Einloft - Integrante / Thomaz Carvalho Leite Silveira - Integrante.
2008 - 2009
Projeto e Planejamento de Cidade Digital
Descrição: A maior parte das instituições públicas e pessoas de baixa renda ainda não possuem acesso a tecnologia da informação. Não possuindo este tipo de acesso, as pessoas acabam isoladas tecnologicamente, não tendo a mesma qualidade de ensino e aprendizagem em relação aos que possuem maior rentabilidade. Com o acesso deste beneficio poderiam ser evitados problemas sociais, como por exemplo, desemprego e o subemprego. Desta forma, torna-se necessário a disponibilidade da internet para que todas as classes sociais possam usufruir desta tecnologia no ensino e aprendizagem. Para tanto, o objetivo deste trabalho é projetar e planejar a criação de uma infraestrutura de rede sem fio disponibilizando o acesso a rede internet à população. Por meio deste, também se objetiva realizar uma análise das condições de implantação com diferentes tecnologias, para então, sugerir uma infraestrutura capaz de comportar uma cidade digital..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Denis Valdir Benatti - Coordenador / Cláudio Schepke - Integrante.Financiador(es): Sociedade Educacional Três de Maio - Bolsa.
2008 - 2008
Gerência de Redes e de Clusters
Descrição: Existem diversas tarefas envolvidas no gerenciamento de clusters. Para cada uma delas são encontradas diversas ferramentas na literatura. A dificuldade está em determinar quais ferramentas são mais apropriadas para cada uma das tarefas. O objetivo deste projeto é avaliar estas ferramentas para a criação e o acesso de imagens de sistemas operacionais remotamente, nas quais estão envolvidas: ferramentas para a instalação, manutenção, configuração e monitoramento de cluster. Esta pesquisa busca aprofundar-se nos conhecimentos da área de redes e clusters, aplicar técnicas de configuração e gerenciamento de redes, através dos conhecimentos adquiridos em prática, sendo este o papel atribuído ao administrador de rede..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) .
Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Vinicius Casali - Integrante / Cláudio Schepke - Coordenador.Financiador(es): Sociedade Educacional Três de Maio - Bolsa.


Membro de corpo editorial


2016 - Atual
Periódico: Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecn. da Inform. e da Com. (REABTIC)


Revisor de periódico


2013 - Atual
Periódico: Revista Eletrônica Argentina-Brasil de Tecn. da Inform. e da Com. (REABTIC)
2015 - Atual
Periódico: Journal of Parallel and Distributed Computing (Online)
2017 - Atual
Periódico: Journal of Network and Computer Applications (Online)
2017 - Atual
Periódico: COMPUTER STANDARDS & INTERFACES
2017 - Atual
Periódico: Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience
2018 - Atual
Periódico: JOURNAL OF SUPERCOMPUTING
2018 - Atual
Periódico: International Journal of Grid and Utility Computing


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Redes de Computadores.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Linguagens de Programação.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Programação Paralela.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Sistemas Distribuídos.
5.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações/Especialidade: Sistemas de Telecomunicações.


Idiomas


Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Alemão
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Pouco, Escreve Pouco.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Pouco, Escreve Pouco.
Italiano
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.


Prêmios e títulos


2018
Prêmio Aurora Cera para o Melhor artigo do Fórum de Iniciação Científica., XVIII Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul - ERAD/RS.
2018
Melhor Dissertação de Mestrado (co-orientador), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).
2016
Segunda Melhor Tese de Doutorado, Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).
2009
Prêmio Pesquisador SETREM, Sociedade Educacional Três de Maio.
2009
Destaque Universitário em Informática, SEPRORGS.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

SCOPUS
Total de trabalhos:17
Total de citações:30
Griebler, Dalvan  Data: 10/11/2018

Outras
Total de trabalhos:69
Total de citações:204
Dalvan Griebler  Data: 30/11/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
ROCKENBACH, D. A.2018ROCKENBACH, D. A. ; ANDERLE, N. ; GRIEBLER, DALVAN ; SOUZA S. . Estudo Comparativo de Bancos de Dados NoSQL. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO, v. 1, p. 1-23, 2018.

2.
GRIEBLER, DALVAN2018GRIEBLER, DALVAN; HOFFMANN, R. B. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, L. G. . Stream parallelism with ordered data constraints on multi-core systems. JOURNAL OF SUPERCOMPUTING, p. 1-20, 2018.

3.
GRIEBLER, DALVAN2018GRIEBLER, DALVAN; HOFFMANN, RENATO B. ; DANELUTTO, MARCO ; FERNANDES, LUIZ G. . High-Level and Productive Stream Parallelism for Dedup, Ferret, and Bzip2. INTERNATIONAL JOURNAL OF PARALLEL PROGRAMMING, v. 1, p. 1-19, 2018.

4.
GRIEBLER, DALVAN2017 GRIEBLER, DALVAN; DANELUTTO, MARCO ; TORQUATI, MASSIMO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . SPar: A DSL for High-Level and Productive Stream Parallelism. Parallel Processing Letters, v. 27, p. 1740005, 2017.

5.
PIEPER, R.2016PIEPER, R. ; GRIEBLER, D. ; LOVATO, A. . Towards a Software as a Service for Biodigestor Analytics. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO, v. 1, p. 1-15, 2016.

6.
MARON, C. A. F.2016MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. ; SCHEPKE, C. ; FERNANDES, L. G. . Desempenho de OpenStack e OpenNebula em Estações de Trabalho: Uma Avaliação com Microbenchmarks e NPB. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO, v. 1, p. 1-15, 2016.

7.
BARTH, A.2016BARTH, A. ; WOLFER, C. ; LOVATO, A. ; GRIEBLER, D. . Avaliação da Irradiação Solar como Fonte de Energia Renovável no Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul Através de Uma Rede Neural. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO, v. 1, p. 1-15, 2016.

8.
ROVEDA, D.2015ROVEDA, D. ; VOGEL, A. ; GRIEBLER, DALVAN . Understanding, Discussing and Analysing the OpenNebula's and OpenStack's IaaS Management Layers. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO, v. 1, p. 1-15, 2015.

9.
ADORNES, DANIEL2015ADORNES, DANIEL ; GRIEBLER, DALVAN ; LEDUR, C. ; FERNANDES, L. G. . Coding Productivity in MapReduce Applications for Distributed and Shared Memory Architectures. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering, v. 25, p. 1739-1741, 2015.

10.
ROVEDA, D.2015ROVEDA, D. ; VOGEL, A. ; SOUZA S. ; GRIEBLER, D. . Uma Avaliação Comparativa dos Mecanismos de Segurança nas Ferramentas OpenStack, OpenNebula e CloudStack. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO, v. 1, p. 1-15, 2015.

11.
GRIEBLER, D. J.2009GRIEBLER, D. J.; BENATTI D. V. ; SCHEPKE, C. . Desenvolvimento de uma Aplicação Cliente-Servidor para Configuração de um Sistema Embarcado de Redes Wireless. Revista STREM, v. 15, p. 94-100, 2009.

12.
GRIEBLER, D. J.2008GRIEBLER, D. J.; CASALI, V. ; SCHEPKE, C. . Avaliação de Ferramentas de Gerenciamento de Cluster. Revista STREM, v. 13, p. 72-77, 2008.

Capítulos de livros publicados
1.
GRIEBLER, DALVAN; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Towards a Domain-Specific Language for Patterns-Oriented Parallel Programming. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2013, v. , p. 105-119.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
GRIEBLER, DALVAN; LOFF, JUNIOR ; MENCAGLI, GABRIELE ; DANELUTTO, MARCO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Efficient NAS Benchmark Kernels with C++ Parallel Programming. In: 2018 26th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Networkbased Processing (PDP), 2018, Cambridge. 2018 26th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP), 2018. p. 733.

2.
GRIEBLER, DALVAN; VOGEL, ADRIANO ; MARON, CARLOS A. F. ; MALISZEWSKI, ANDERSON M. ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Performance of Data Mining, Media, and Financial Applications under Private Cloud Conditions. In: 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018, Natal. 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018. p. 00450.

3.
RISTA, CASSIANO ; TEIXEIRA, MARCELO ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Evaluating, Estimating, and Improving Network Performance in Container-based Clouds. In: 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018, Natal. 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), 2018. p. 00514.

4.
MALISZEWSKI, ANDERSON M. ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; DITTER, ALEXANDER ; FEY, DIETMAR ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . The NAS Benchmark Kernels for Single and Multi-Tenant Cloud Instances with LXC/KVM. In: 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018, Orleans. 2018 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2018. p. 359.

5.
VOGEL, A. ; GRIEBLER, DALVAN ; SENSI, D. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, LUIZ G. . Autonomic and Latency-Aware Degree of Parallelism Management in SPar. In: Autonomic Solutions for Parallel and Distributed Data Stream Processing (Auto-DaSP), 2018, Turin. Euro-Par 2018: Parallel Processing Workshops, 2018.

6.
EWALD, E. ; VOGEL, A. ; RISTA, C. ; GRIEBLER, DALVAN ; MANSSOUR, I. ; FERNANDES, L. G. . Suporte ao Processamento Paralelo e Distribuído em uma DSL para Visualização de Dados Geoespaciais. In: Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD), 2018, São Paulo, Brasil. Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2018. p. 1-12.

7.
CHRIST, M. J. K. ; MALISZEWSKI, A. M. ; GRIEBLER, D. . Avaliação do Desempenho do Protocolo Bonding em Máquinas Virtuais LXC e KVM. In: Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC), 2018, Pelotas, RS, Brasil. XVI Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC). Porto Alegre, Brasil: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2018. p. 1-8.

8.
GRIEBLER, D.; SENSI, D. ; VOGEL, A. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, L. G. . Service Level Objectives via C++11 Attributes. In: 4th International Workshop on Reengineering for Parallelism in Heterogeneous Parallel Platforms, 2018, Turin. Euro-Par 2018: Parallel Processing Workshops, 2018.

9.
ROCKENBACH, D. A. ; ANDERLE, N. ; GRIEBLER, DALVAN ; SOUZA S. . Estudo Comparativo de Banco de Dados Chave-Valor com Armazenamento em Memória. In: Escola Regional de Banco de Dados (ERBD), 2017, Passo Fundo, RS. XIII Escola Regional de Banco de Dados. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

10.
VOGEL, ADRIANO ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . An Intra-Cloud Networking Performance Evaluation on CloudStack Environment. In: 2017 25th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Networkbased Processing (PDP), 2017, St. Petersburg. 2017 25th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP), 2017. p. 468-472.

11.
LEDUR, CLEVERSON ; GRIEBLER, DALVAN ; MANSSOUR, ISABEL ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . A High-Level DSL for Geospatial Visualizations with Multi-core Parallelism Support. In: 2017 IEEE 41st Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC), 2017, Turin. 2017 IEEE 41st Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC), 2017. p. 298-304.

12.
RISTA, CASSIANO ; GRIEBLER, DALVAN ; MARON, CARLOS A. F. ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Improving the Network Performance of a Container-Based Cloud Environment for Hadoop Systems. In: 2017 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2017, Genoa. 2017 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS), 2017. p. 619.

13.
GRIEBLER, DALVAN; FERNANDES, L. G. . Towards Distributed Parallel Programming Support for the SPar DSL. In: International Conference on Parallel Computing (ParCo), 2017, Bologna. Parallel Computing is Everywhere, Proceedings of the International Conference on Parallel Computing, 2017. p. 563-572.

14.
GRIEBLER, DALVAN; HOFFMANN FILHO, R. B. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, L. G. . Higher-Level Parallelism Abstractions for Video Applications with SPar. In: International Conference on Parallel Computing (ParCo), 2017, Bologna. Parallel Computing is Everywhere, Proceedings of the International Conference on Parallel Computing, 2017. p. 698-707.

15.
GRIEBLER, DALVAN; HOFFMANN, R. B. ; LOFF, J. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, L. G. . High-Level and Efficient Stream Parallelism on Multi-core Systems with SPar for Data Compression Applications. In: Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD), 2017, Campinas, SP. 18th Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho. Porto Alegre: SBC, 2017. p. 1.

16.
VOGEL, ADRIANO ; GRIEBLER, DALVAN ; MARON, CARLOS A. F. ; SCHEPKE, CLAUDIO ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Private IaaS Clouds: A Comparative Analysis of OpenNebula, CloudStack and OpenStack. In: 2016 24th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and NetworkBased Processing (PDP), 2016, Heraklion. 2016 24th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP). p. 672-679.

17.
LEIRIA, R. ; SCHEPKE, C. ; MELLO, A. ; GRIEBLER, D. . Um Monitor de Consumo Energético para Computação em Nuvem na Ferramenta OpenNebula. In: Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD), 2016, Aracaju. XVII Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho. Porto Alegre: SBC, 2016. p. 146-155.

18.
ADORNES, DANIEL ; GRIEBLER, DALVAN ; LEDUR, CLEVERSON ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . A Unified MapReduce Domain-Specific Language for Distributed and Shared Memory Architectures. In: The 27th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2015. p. 619-624.

19.
ROVEDA, D. ; VOGEL, A. ; MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, C. . Analisando a Camada de Gerenciamento das Ferramentas CloudStack e OpenStack para Nuvens Privadas. In: Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC), 2015, Passo Fundo, RS, Brazil. 13th Escola Regional de Redes de Computadores. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2015. v. 13. p. 1-8.

20.
GRIEBLER, D.; DANELUTTO, M. ; TORQUATI, M. ; FERNANDES, L. G. . An Embedded C++ Domain-Specific Language for Stream Parallelism. In: International Conference on Parallel Computing (ParCo), 2015, Edinburgh, Scotland, UK. ParCo'15. New York: IOS Press, 2015. p. 1-10.

21.
LEDUR, CLEVERSON ; GRIEBLER, DALVAN ; MANSSOUR, ISABEL ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Towards a Domain-Specific Language for geospatial data visualization maps with Big Data sets. In: 2015 IEEE/ACS 12th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA), 2015, Marrakech. 2015 IEEE/ACS 12th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA). p. 1-10.

22.
RUI, FERNANDO ; CASTRO, MARCIO ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Evaluating the Impact of Transactional Characteristics on the Performance of Transactional Memory Applications. In: 2014 22nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP), 2014, Torino. 2014 22nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing. p. 93.

23.
GRIEBLER, D.; ADORNES, D. ; FERNANDES, L. G. . Performance and Usability Evaluation of a Pattern-Oriented Parallel Programming Interface for Multi-Core Architectures. In: International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2014, Vancouver. Proceedings of the Twenty-Sixth International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering. USA: Knowledge Systems Institute Graduate School, 2014. p. 25-30.

24.
MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. ; VOGEL, A. ; SCHEPKE, C. . Avaliação e Comparação do Desempenho das Ferramentas OpenStack e OpenNebula. In: Escola Regional de Redes de Computadores, 2014, Canoas. XII Escola Regional de Redes de Computadores. Porto Algre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2014.

25.
THOME, B. ; HENTGES, E. ; GRIEBLER, D. . Computação em Nuvem: Análise Comparativa de Ferramentas Open Source para IaaS. In: Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC), 2013, Porto Alegre. XI Escola Regional de Redes de Computadores. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação ? SBC, 2013. v. 11. p. 3-6.

26.
RAEDER, M. ; RIBEIRO N. ; GRIEBLER, D. ; CASTRO M. ; FERNANDES, L. G. . A Hybrid Parallel Version of ICTM for Cluster of NUMA Machines. In: IADIS AC - IADIS International Conference on Applied Computing, 2011, Rio de Janeiro. Proceedings of the IADIS International Conference on Applied Computing (AC), 2011.

27.
RAEDER, MATEUS ; GRIEBLER, DALVAN ; BALDO, LUCAS ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Performance Prediction of Parallel Applications with Parallel Patterns Using Stochastic Methods. In: 2011 Simpasio em Sistemas Computacionais (WSCADSSC), 2011, Vitoria. 2011 Simpasio em Sistemas Computacionais, 2011. p. 13.

28.
GRIEBLER, D. J.; SCHEPKE, C. . Desenvolvimento de uma Aplicação para Configuração do Sistema Embarcado InetD-Mesh. In: 7a Escola Regional de Redes de Computadores, 2009, Três de Maio. Escola Regional de Redes de Computadores - ERRC. Três de Maio: SETREM, 2009. v. 7.

29.
GRIEBLER, D. J.; SOUZA S. ; SCHEPKE, C. ; BENATTI D. V. . Estudo de Viabilidade das Tecnologias para Implantação de Cidade Digital no Município de Santo Ângelo. In: VIII Seminário de Informática - Torres, 2009, Torres. Iniciação Cientifica, 2009.

30.
GRIEBLER, D. J.; CASALI, V. ; SCHEPKE, C. . Avaliação de Ferramentas de Gerenciamento de Clusters. In: 6a Escola Regional de Redes de Computadores, 2008, Porto Alegre. Escola Regional de Redes de Computadores - ERRC, 2008. v. 6.

31.
GRIEBLER, D. J.; RUPP, J. A. . Auditoria e Monitoramento da Estrutura de Rede Sem Fio de uma Instituição Pública. In: Coletânia de Artigos, 2008, Três de Maio. Coletânia de Artigos Práticas e Estágios. Três de Maio: SETREM, 2008. p. 300-304.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
STEIN, C. M. ; GRIEBLER, DALVAN . Explorando o Paralelismo de Stream em CPU e de Dados em GPU na Aplicação de Filtro Sobel. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2018, Porto Alegre. 18th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). Porto Alegre: SBC, 2018.

2.
MALISZEWSKI, A. M. ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, C. . Desempenho em Instâncias LXC e KVM de Nuvem Privada usando Aplicações Científicas. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2018, Porto Alegre. 18th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). Porto Alegre: SBC, 2018.

3.
HOFFMANN, R. B. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Paralelização de uma Aplicação de Detecção e Eliminação de Ruídos em Streaming de Vídeo com a DSL SPar. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2018, Porto Alegre. 18th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). Porto Alegre: SBC, 2018.

4.
LOFF, J. ; GRIEBLER, DALVAN ; SANDES, E. ; MELO, A. ; FERNANDES, L. G. . Suporte ao Paralelismo Multi-Core com FastFlow e TBB em uma Aplicação de Alinhamento de Sequências de DNA. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2018, Porto Alegre. 18th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). Porto Alegre: SBC, 2018.

5.
HOFFMANN FILHO, R. B. ; GRIEBLER, DALVAN ; LEDUR, C. ; FERNANDES, L. G. . Avaliando a Produtividade e o Desempenho da DSL SPar em uma Aplicação de Detecção de Pistas. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2017, Ijuí, RS. 17th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

6.
MALISZEWSKI, A. M. ; VOGEL, A. ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, C. . Desempenho das Operações de Criar e Deletar Instâncias KVM Simultâneas em Nuvens CloudStack e OpenStack. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2017, Ijuí, RS. 17th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

7.
LOFF, J. H. ; GRIEBLER, DALVAN ; LEDUR, C. ; FERNANDES, L. G. . Explorando a Flexibilidade e o Desempenho da Biblioteca FastFlow com o Padrão Paralelo Farm. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2017, Ijuí, RS. 17th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

8.
BAUM, W. ; MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, C. . Caracterização do Desempenho de Aplicações Pipeline em Instâncias KVM e LXC de uma Nuvem CloudStack. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2017, Ijuí, RS. 17th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

9.
ARAUJO, G. A. ; LEDUR, C. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Exploração do Paralelismo em Algoritmos de Mineração de Dados com Pthreads, OpenMP, FastFlow, TBB e Phoenix++. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2017, Ijuí, RS. 17th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

10.
LEIRIA, R. ; VOGEL, A. ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, C. . Uma Proposta para o Monitoramento Energético de Nuvens Computacionais Privadas no Zabbix. In: Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC), 2017, Santa Maria, RS, Brazil. 15th Escola Regional de Redes de Computadores. Porto Alegre: SBC, 2017. p. 1.

11.
VOGEL, A. ; MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, DALVAN ; SCHEPKE, C. . Medindo o Desempenho de Implantações de OpenStack, CloudStack e OpenNebula em Aplicações Científicas. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD/RS), 2016, São Leopoldo. Medindo o Desempenho de Implantações de OpenStack, CloudStack e OpenNebula em Aplicações Científicas. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2016. p. 279-282.

12.
MARON, C. A. F. ; VOGEL, A. ; BENEDETTI, V. L. L. ; SHUBEITA, F. ; SCHEPKE, C. ; GRIEBLER, DALVAN . Panorama Geral e Resultados do Projeto HiPerfCloud. In: Jornada de Pesquisa SETREM, 2016, Três de Maio. 15th Jornada de Pesquisa SETREM. Três de Maio: SETREM, 2016. p. 1-4.

13.
MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. ; VOGEL, A. ; SCHEPKE, C. . Em Direção a Comparação do Desempenho das Aplicações Paralelas nas Ferramentas OpenStack e OpenNebula. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2015, Gramado, RS, Brazil. XV Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2015. v. 15.

14.
VOGEL, A. ; MARON, C. A. F. ; BENEDETTI, V. L. L. ; SHUBEITA, F. ; SCHEPKE, C. ; GRIEBLER, DALVAN . HiPerfCloud: Um Projeto de Alto Desempenho em Nuvem. In: Jornada de Pesquisa SETREM, 2015, Três de Maio, RS, Brazil. 14th Jornada de Pesquisa SETREM. Três de Maio, RS, BR: SETREM, 2015. v. 1. p. 1-4.

15.
MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. ; SCHEPKE, C. . Comparação das Ferramentas OpenNebula e OpenStack em Nuvem Composta de Estações de Trabalho. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD), 2014, Alegrete. XIV Escola Regional de Alto Desempenho, 2014.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
LOFF, J. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Uma Implementação Paralela Eficiente do NAS Parallel Benchmarks em Bibliotecas de Paralelismo para C++. In: Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica, 2018, Porto Alegre. Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2018.

2.
HOFFMANN, R. B. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO . Exploração do Paralelismo em Aplicações de Stream Relevenates para a Indústria Tecnológica. In: Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica, 2018, Porto Alegre. Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2018.

3.
MALISZEWSKI, A. M. ; GRIEBLER, DALVAN ; VOGEL, A. ; SCHEPKE, C. . On the Performance of Multithreading Applications under Private Cloud Conditions. In: Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD), 2018, São Paulo. XiX Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). Porto Alegre: SBC, 2018.

4.
LOFF, J. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, LUIZ G. . Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações. In: Salão de Iniciação Científica (SIC), 2018, Porto Alegre. XIX Salão de Iniciação Científica (SIC). Porto Alegre: EdiPUCRS, 2018.

5.
HOFFMANN, R. B. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, LUIZ G. . Exploração do Paralelismo em Aplicações de Processamento de Stream Relevantes para a Indústria Tecnológica. In: Salão de Iniciação Científica (SIC), 2018, Porto Alegre. XIX Salão de Iniciação Científica (SIC). Porto Alegre: EdiPUCRS, 2018.

6.
ARAUJO, G. A. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, LUIZ G. . Verificando a Viabilidade de Implementação do NAS Parallel Benchmarks em Unidades de Processamento Gráfico. In: Salão de Iniciação Científica (SIC), 2018, Porto Alegre. XIX Salão de Iniciação Científica (SIC). Porto Alegre: EdiPUCRS, 2018.

7.
MESQUITA, C. E. ; LEDUR, C. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Proposta de uma Plataforma para Experimentos de Software em Programação Paralela.. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2017, Ijuí, RS. 17th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

8.
VOGEL, A. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Proposta de Implementação de Grau de Paralelismo Adaptativo em uma DSL para Paralelismo de Stream. In: Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS), 2017, Ijuí, RS. 17th Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2017.

9.
HOFFMANN, R. B. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2017, Porto Alegre. Anais do VIII Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2017.

10.
LOFF, J. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Geração Automática de Código MapReduce para Arquiteturas de Memória Distribuída e Compartilhada. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2017, Porto Alegre. Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2017.

11.
EWALD, E. ; LEDUR, C. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2017, Porto Alegre. Anais do XVIII Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2017.

12.
BAIRROS, G. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Proposta de Suporte a Elasticidade Automática em Nuvem para uma Linguagem Específica de Domínio. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD/RS), 2016, São Leopoldo. 16th Escola Regional de Alto Desempenho. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2016. p. 197-198.

13.
MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Em Direção à um Benchmark de Workload Sintético para Paralelismo de Stream em Arquiteturas Multicore. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD/RS), 2016, São Leopoldo. 16th Escola Regional de Alto Desempenho. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2016. p. 171-172.

14.
PIATINICKI, L. S. ; GRIEBLER, DALVAN ; LEDUR, C. ; FERNANDES, L. G. . Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais. In: Salão de Inciação Científica da PUCRS, 2016, Porto Alegre. Anais do XVII Salão de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2016.

15.
ARAUJO, G. A. ; LEDUR, C. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . ​ Implementação Paralela de Algoritmos de Classificação de Dados para uma DSL de Visualização de Dados Geo­Espaciais. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2016, Porto Alegre. Anais do VII Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2016.

16.
LEDUR, C. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. ; MANSSOUR, I. . Uma Linguagem Específica de Domínio com Geração de Código Paralelo para Visualização de Grandes Volumes de Dados. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD), 2015, Gramado, RS, BR. XV Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2015. v. 15.

17.
VOGEL, A. ; GRIEBLER, D. . Computação em Nuvem: Descobrindo a Robustez e Analisando o Desempenho das Ferramentas para Infraestrutura como Serviço. In: Salão de Pesquisa SETREM (SAPS), 2015, Três de Maio, RS, Brazil. XIII Salão de Pesquisa SETREM, 2015.

18.
PIATINICKI, L. S. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2015, Porto Alegre. Anais do VI Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2015.

19.
ARAUJO, G. A. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Avaliação Comparativa do Desempenho de uma Interface de Programação Paralela Orientada a Padrões. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2015, Porto Alegre. Anais do VI Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2015.

20.
MARON, C. A. F. ; ROVEDA, D. ; GRIEBLER, D. . Gerenciamento de Componentes da Ferramenta Openstack em uma Nuvem Composta por Estações de Trabalho. In: Salão de Pesquisa SETREM (SAPS), 2014, Três de Maio. XII Salão de Pesquisa SETREM, 2014.

21.
MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. . Avaliação e Comparação do Desempenho de Infraestrutura das Ferramentas de Administração de Nuvem Openstack e Opennebula. In: Salão de Pesquisa SETREM (SAPS), 2014, Três de Maio. XII Salão de Pesquisa SETREM, 2014.

22.
GRIEBLER, D.; FERNANDES, L. G. . DSL-POPP: Linguagem Específica de Domínio para Programação Paralela Orientada a Padrões. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD), 2013, Porto Alegre. 13⁰ Escola Regional de Alto Desempenho. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação ? SBC, 2013. v. 13. p. 85-86.

23.
THOME, B. ; HENTGES, E. ; GRIEBLER, D. . Análise e Comparação de Ferramentas Open Source de Computação em Nuvem para Modelo de Serviço IaaS. In: Salão de Pesquisa SETREM, 2013, Três de Maio. XI Salão de Pesquisa SETREM (SAPS 2013), 2013.

24.
GRIEBLER, D.; RAEDER, M. ; FERNANDES, L. G. . Padrões e Frameworks de Programação Paralela em Ambientes Multi-Core. In: 11a Escola Regional de Alto Desempenho, 2011, Porto Alegre. Escola Regional de Alto Desempenho - ERAD. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação ? SBC, 2011. v. 11. p. 119-120.

25.
GRIEBLER, D. J.; Lima F. ; SCHEPKE, C. . Estudo, Projeto e Planejamento de Cidade Digital com Tecnologias Mesh e Wi-Fi. In: Salão de Pesquisa Setrem, 2009, Três de Maio. VII São de Pesquisa Setrem. Três de Maio: SETREM, 2009.

26.
GRIEBLER, D. J.; RUPP, J. A. ; MEDEIROS, S. ; SHUBEITA, F. . Estudo de Computação em Grade. In: Salão de Pesquisa Setrem, 2008, Três de Maio. SAPS VI Salão de Pesquisa Setrem. Três de Maio: Setrem, 2008.

27.
GRIEBLER, D. J.; Jones Adriano Rupp ; BENATTI D. V. . Estruturação da Rede de Computadores da Prefeitura Municipal de Boa Vista do Burica. In: Salão de Pesquisa Setrem, 2008, Três de Maio. SAPS VI Salão de Pesquisa Setrem. Três de Maio: Setrem, 2008.

Apresentações de Trabalho
1.
GRIEBLER, DALVAN. Structured Parallel Programming. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
GRIEBLER, DALVAN. Source-to-Source Transformations. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
GRIEBLER, D.. Um Convite à Pesquisa Científica. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
GRIEBLER, D.. High-Level and Productive Parallel Programming on GPUs. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
GRIEBLER, D.. Pesquisa Científica na Computação: Panorama Geral e Oportunidades. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

6.
GRIEBLER, D.. Interfaces de Programação Paralela: Panorama Geral e Tendências. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
GRIEBLER, D.. Curso de Tecnologia em Redes de Computadores. 2012. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

Outras produções bibliográficas
1.
GRIEBLER, DALVAN. Domain-Specific Language & Support Tools for High-Level Stream Parallelism. Porto Alegre/Pisa: PUCRS/UNIPI, 2016 (Tese de Doutorado).

2.
GRIEBLER, D. J.. Proposta de uma Linguagem Específica de Domínio de Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos: um Estudo de Caso Baseado no Padrão Mestre/Escarvo para Arquiteturas Multi-Core. Porto Alegre: PPGCC-PUCRS, 2012 (Dissertação de Mestrado).

3.
GRIEBLER, D. J.. Desenvolvimento de Uma Aplicação Cliente-Servidor para Configuração de um Sistema Embarcado de Redes Wireless. Três de Maio: SETREM, 2009 (Trabalho de Conclusão do Curso).


Produção técnica
Trabalhos técnicos
1.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2018.

2.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa da EIDWT (International Conference on Emerging Internet, Data & Web Technologies). 2018.

3.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa Artifact Evaluation do Euro-Par (International European Conference on Parallel and Distributed Computing). 2018.

4.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do HLPP (High-Level Parallel Programming and Applications). 2018.

5.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do HPCS (International Conference on High Performance Computing & Simulation). 2018.

6.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do Auto-DaSP (International Workshop on Autonomic Solutions for Parallel and Distributed Data Stream Processing). 2018.

7.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2018.

8.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do WebMedia (Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2018.

9.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa da ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2018.

10.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do MPP (Workshop on Parallel Programming Models). 2018.

11.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2017.

12.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa da ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2017.

13.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2017.

14.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do Auto-DaSP (International Workshop on Autonomic Solutions for Parallel and Distributed Data Stream Processing). 2017.

15.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2016.

16.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2016.

17.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2016.

18.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2016.

19.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de Programa do EATI (Encontro Anual de Tecnologia da Informação). 2016.

20.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o EATI (Encontro Anual de Tecnologia da Informação). 2016.

21.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2015.

22.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o Euro-Par (International Conference on Parallel and Distributed Computing). 2015.

23.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de programa do Forum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2014.

24.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2014.

25.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2013.

26.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de programa do STIN (Simpósio de Tecnologia da Informação da Região Noroeste do Rio Grande do Sul). 2012.

27.
GRIEBLER, DALVAN. Membro do Comitê de programa do SABTIC (Seminário Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação). 2012.

28.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2012.

29.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o SABTIC (Seminário Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação). 2012.

30.
GRIEBLER, DALVAN. Revisão de artigos para o STIN (Simpósio de Tecnologia da Informação da Região Noroeste do Rio Grande do Sul). 2012.


Demais tipos de produção técnica
1.
VOGEL, A. ; GRIEBLER, DALVAN ; LEIRIA, R. ; SCHEPKE, C. . Implantação de Ambiente de Nuvem e Funcionalidades para Alta Disponibilidade Usando CloudStack. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
GRIEBLER, D.; VOGEL, A. ; LEIRIA, R. ; SCHEPKE, C. . Nuvem Privada com OpenNebula: da Implatação ao Desenvolvimento. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

3.
VOGEL, A. ; GRIEBLER, D. . Implantando, Avaliando e Analisando as Ferramentas para Gerenciamento de IaaS OpenStack, OpenNebula e CloudStack. 2016. (Relatório de pesquisa).

4.
MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. . Avaliando o Desempenho das Ferramentas de Nuvem Privada OpenStack e OpenNebula. 2015. (Relatório de pesquisa).

5.
GRIEBLER, D. J.; FERNANDES, L. G. . Padrões e Frameworks de Programação Paralela em Arquiteturas Multi-Core. 2011. (Relatório de pesquisa).

6.
BENATTI D. V. ; GRIEBLER, D. J. . Monitorando uma Rede e Serviços Utilizando Nagios. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

7.
GRIEBLER, D. J.. Gerenciamento de Serviços de Rede com Aplicação Distribuída. 2009. (Relatório de pesquisa).

8.
GRIEBLER, D. J.; RUPP, J. A. . Auditoria e Monitoramento da Estrutura de Rede Sem Fio de uma Instituição Pública. 2008. (Relatório de pesquisa).

9.
GRIEBLER, D. J.; RUPP, J. A. . Projeto e Planejamento de Rede de Computadores de uma Prefeitura Municipal. 2008. (Relatório de pesquisa).

10.
GRIEBLER, D. J.; CASALI, V. . Configuração e Gerenciamento de Cluster. 2008. (Relatório de pesquisa).

11.
GRIEBLER, D. J.. Estudo, Projeto e Planejamento de Cidade Digital em uma Instituição Pública. 2008. (Relatório de pesquisa).

12.
GRIEBLER, D. J.; RUPP, J. A. . Análise da Estrutura Física da Rede de Computadores de uma Instituição de Ensino. 2007. (Relatório de pesquisa).

13.
GRIEBLER, D. J.; DORNELLES, T. T. ; MOTA, V. M. B. . Redes no Windows Vista. 2007. (Relatório de pesquisa).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
GEYER, C.; FERRETO, T.; GRIEBLER, DALVAN; FERNANDES, LUIZ GUSTAVO. Participação em banca de Carlos A. F. Maron. BenSP: Permitindo a Parametrização do Paralelismo de Stream em Benchmarks da Suíte PARSEC. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

2.
GRIEBLER, D.; MACHADO, J. C.; DANTAS, A. B. O.; CARVALHO, F. H.. Participação em banca de Lucas Pinheiro de Queiroz. Um Mecanismo de Proveniência para uma Nuvem de Serviços de Computação de Alto Desempenho Orientada a Componentes. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

3.
FERNANDES, LUIZ G.; GRIEBLER, DALVAN; DANELUTTO, M.; ZORZO, A.. Participação em banca de Adriano Vogel. Adaptive Degree of Parallelism for the SPar Runtime. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Qualificações de Mestrado
1.
GRIEBLER, DALVAN; LIMA, J. V. F.; SCHEPKE, C.; GIRARDI, A. G.. Participação em banca de Adriano Marques Garcia. A New Parallel Benchmark for Performance and Energy Consumption Evaluation. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em ENGENHARIA ELÉTRICA) - Universidade Federal do Pampa.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
GRIEBLER, DALVAN; SOUZA S.; SCHEPKE, CLAUDIO; BENEDETTI, V. L. L.. Participação em banca de Charles Michael Stein.Programação Paralela para GPU em Aplicações de Processamento de Stream. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

2.
SOUZA S.; GRIEBLER, DALVAN; SEIBEL, T. L. C.; BENEDETTI, V. L. L.. Participação em banca de Alexandre Felske e Everton Diel.Análise do Processo de Transição do Protocolo IPv4 para IPv6 em um Provedor de Internet. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

3.
SOUZA S.; GRIEBLER, DALVAN; SIQUEIRA, D. L.; BENEDETTI, V. L. L.. Participação em banca de Joanes Pereira Duarte e Leonardo Albring.Análise Comparativa de Ferramentas de Detecção e Mitigação de Ataque DDOS a uma Infraestrutura de Computação em Nuvem. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

4.
GRIEBLER, DALVAN; SOUZA S.; SIQUEIRA, D. L.; BENEDETTI, V. L. L.. Participação em banca de Maikel Jean Klein Christ e Rudinei Luis Petter.Avaliação de Desempenho dos Protocolos Bonding e MPTCP em Instâncias LXC e KVM com Nuvem OpenNebula. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

5.
GRIEBLER, DALVAN; SCHEPKE, C.; THIELO, M. R.. Participação em banca de Marcelo Cogo Miletto.Acelerando uma Aplicação de Simulação Computacional para o Processo de Ablação por Radiofrequência usando GPU. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa.

6.
GRIEBLER, DALVAN; SCHEPKE, C.; SOUZA S.; SEIBEL, T. L. C.. Participação em banca de Anderson Mattheus Maliszewski, Willian Baum.Performance Characterizations on IaaS Private Clouds for Scientific and Enterprise Workloads. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

7.
GRIEBLER, D.; SOUZA S.; SCHEPKE, C.; GOELZER, C. E.. Participação em banca de Dinei André Rockenbach, Nadine Anderle.Análise e Avaliação Comparativa do Desempenho de Banco de Dados NoSQL. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

8.
GRIEBLER, DALVAN; SOUZA S.; SCHEPKE, C.; GOELZER, C. E.. Participação em banca de Cristiano Luis Balz, Paulo Geovani Griesang.Avaliação de Desempenho em Cluster GlassFish de Balanceamento de Carga para Aplicação de Gestão Empresarial. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

9.
GRIEBLER, DALVAN; SCHEPKE, C.; KREUTZ, D. L.; MELLO, A. V.. Participação em banca de Raul Leiria.Monitoramento Energético em Nuvens Computacionais. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa.

10.
SHUBEITA, F.; SEIBEL, T. L. C.; GRIEBLER, DALVAN; LOVATO, A.. Participação em banca de Janaína Priscila Bolzan.Desenvolvimento de um WEB Service para Monitoramento e Controle de um Sistema de Biodigestão Anaeróbico.. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

11.
GRIEBLER, DALVAN; LOVATO, A.; SEIBEL, T. L. C.; SOUZA S.. Participação em banca de Ricardo Pieper.Anaerobic Digester Analytics: Towards a Smart Software as a Service. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

12.
LOVATO, A.; GRIEBLER, DALVAN; GUARIENTI, P.; SIQUEIRA, D. L.. Participação em banca de Andréia Barth, Camila Wolfer.Aplicação de Redes Neurais na Avaliação da Irradiação Solar como Fonte de Energia Renovável. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

13.
SERAFIM, V. S.; GRIEBLER, DALVAN; GUARIENTI, P.; SOUZA S.. Participação em banca de Gustavo Kehrvald, Jonathan Radieske.Desenvolvimento de uma Solução WEB para a Localização de Vagas de Estacionamento. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

14.
SOUZA S.; GRIEBLER, DALVAN; SERAFIM, V. S.; BENEDETTI, V. L. L.. Participação em banca de Jaqueline Pedroso de Oliveira.Políticas de Segurança Baseadas em Ações Derivadas do Modelo ISO 27000 para Ambientes Cloud Computing Privado. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

15.
GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; SHUBEITA, F.; SERAFIM, V. S.. Participação em banca de Adriano Vogel.Surveying the Robustness and Analyzing the Performance Impact of Open Source Infrastructure as a Service Management Tools. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

16.
RUARO, M.; SEIBEL, T. L. C.; GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.. Participação em banca de Carlos Augusto Shaefer.Ferramenta para Análise Gráfica de Cargas de Execução e Estimativa de Energia em MPSoCs. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

17.
SERAFIM, V. S.; MARAFIGA, E.; GRIEBLER, D.; RUARO, M.; SHUBEITA, F.. Participação em banca de Daniel Tomm e Gabriel Richter.Estudo de SDN Baseado em OpenFlow e Verificação de Segurança. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

18.
SCHEPKE, CLAUDIO; CERA, M. C.; GRIEBLER, DALVAN. Participação em banca de Jonathan Patrick Rosso.Análise de Desempenho de Aplicações Científicas em Ambientes de Nuvem Privada. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa.

19.
GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; SERAFIM, V. S.; GOULART, G. D.; BENATTI D. V.. Participação em banca de Carlos Alberto Franco Maron.Avaliação e Comparação da Computação de Alto Desempenho em Ferramentas Opensource de Administração de Nuvem Usando Estações de Trabalho. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

20.
SERAFIM, V. S.; GRIEBLER, D.; BENATTI D. V.; BENEDETTI, V. L. L.. Participação em banca de Maiquel Diêgo Muller.Análise de Vulnerabilidades de TI para Cooperativa de Crédito. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

21.
BENATTI D. V.; GRIEBLER, D.; SERAFIM, V. S.; BENEDETTI, V. L. L.. Participação em banca de Wellington Rangel Diesel.Implantação de Sistemas de Monitoramento e Controle de Acesso à Internet em uma Escola Estadual. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

22.
BENATTI D. V.; GRIEBLER, D.; BENEDETTI, V. L. L.; SERAFIM, V. S.. Participação em banca de Jordan Cesar Martini e Vitor Hugo Hilgert Tem Kathen.Implantação de Políticas de Acesso de Internet para Instituição Pública. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

23.
SEIBEL, T. L. C.; GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; SERAFIM, V. S.. Participação em banca de Roger Herpich.Projeto de Cabeamento Estruturado Baseado em Fibra Óptico em uma Rede CAN de uma Instituição de Ensino Federal. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

24.
GROSSMANN JR, H.; SCHEPKE, C.; GRIEBLER, D.; SERAFIM, V. S.. Participação em banca de Leandro Wille Della Pace da Silva.Migração do Sistema Operacional do Servidor Principal de Domínio de Windows 2003 para Windows Server 2012 em uma Instituição de Ensino. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

25.
GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; SERAFIM, V. S.; SEIBEL, T. L. C.. Participação em banca de Bruna Roberta Thomé e Eduardo Luís Hentges.Análise e Comparação de Ferramentas Open Source de Computação em Nuvem para o Modelo de Serviço IAAS. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

26.
GROSSMANN JR., H.; GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; SEIBEL, T. L. C.. Participação em banca de Maycon Franciel Schawinsky Batista e Sandra Carine Minikel.Balanceamento e Failover de Links de Internet. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

27.
GROSSMANN JR, H.; GRIEBLER, D.; SCHEPKE, C.; SEIBEL, T. L. C.. Participação em banca de Luis Eduardo Kuhn Ramos.Monitoramento de Desempenho e Balanceamento do Tráfego de Internet com Ferramentas de Código Aberto. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

28.
BENEDETTI, V. L. L.; SCHEPKE, C.; GRIEBLER, D.; GROSSMANN JR., H.. Participação em banca de Daniel Holz.Utilização de um Cluster de Servidores para Alta Disponibilidade. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

29.
SEIBEL, T. L. C.; SCHEPKE, C.; GRIEBLER, D.; GROSSMANN JR, H.. Participação em banca de Alan dos Santos Fagundes e Vinícius Casali.Implantação de Ferramentas para Controle Web de Escolas Municipais. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
MELLO, A. V.; SCHEPKE, C.; GRIEBLER, D.. Membro da Banca Examinadora do Concurso Público para Professor do Magistério Superior, Área: Redes de Computadores. 2017. Universidade Federal do Pampa.

Outras participações
1.
GRIEBLER, DALVAN. Comitê Externo de Avaliação do Projetos de Pesquisa. Área de Ciências Exatas e da Terra do edital n⁰ 51, IFFluminense.. 2018. Instituto Federal Fluminense.

2.
GRIEBLER, D.; CALAZANS, N. L. V.; GRANADA, R.; AMORY, A. M.. 19⁰ Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2018. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

3.
GRIEBLER, D.. Comitê Externo de Avaliação do Projetos de Pesquisa. Área de Ciências Exatas e da Terra do edital n⁰ 39, IFFluminense.. 2017. Instituto Federal Fluminense.

4.
SILVEIRA, M. S.; CALAZANS, N. L. V.; GRIEBLER, DALVAN. 18⁰ Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2017. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

5.
GRIEBLER, DALVAN; SILVEIRA, M. S.; BORDINI, R. H.. Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica CNPq/FAPERGS. 2016. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
26th International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP). Efficient NAS Benchmark Kernels with C++ Parallel Programming. 2018. (Congresso).

2.
Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). 2018. (Outra).

3.
IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).Evaluating, Estimating, and Improving Network Performance in Container-based Clouds. 2018. (Simpósio).

4.
IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).Performance of Data Mining, Media, and Financial Applications under Private Cloud Conditions. 2018. (Simpósio).

5.
XIX Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).Suporte ao Processamento Paralelo e Distribuído em uma DSL para Visualização de Dados Geoespaciais. 2018. (Simpósio).

6.
10th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications.High-Level and Productive Stream Parallelism for Dedup, Ferret, and Bzip2. 2017. (Simpósio).

7.
2017 IEEE 41st Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC). A High-Level DSL for Geospatial Visualizations with Multi-core Parallelism Support. 2017. (Congresso).

8.
2017 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS). Improving the Network Performance of a Container-based Cloud Environment for Hadoop Systems. 2017. (Congresso).

9.
29th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD). 2017. (Simpósio).

10.
3rd International Workshop on Reengineering for Parallelism in Heterogeneous Parallel Platforms (REPARA).Higher-Level Parallelism Abstractions for Video Applications with SPar. 2017. (Outra).

11.
Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). 2017. (Outra).

12.
Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC).Implantação de Ambiente de Nuvem e Funcionalidades para Alta Disponibilidade Usando CloudStack. 2017. (Outra).

13.
International Conference on Parallel Computing (ParCo). Towards Distributed Parallel Programming Support for the SPar DSL. 2017. (Congresso).

14.
Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).High-Level and Efficient Stream Parallelism on Multi-core Systems with SPar for Data Compression Applications. 2017. (Simpósio).

15.
V NVIDIA GPU WORKSHOP LATIN AMERICA.High-Level and Productive Parallel Programming on GPUs. 2017. (Outra).

16.
V STIN, VIII SABTIC 2017 e XVII Forum de Informática.Um Convite à Pesquisa Científica. 2017. (Simpósio).

17.
Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2016. (Congresso).

18.
Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD). 2016. (Outra).

19.
Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC). Nuvem Privada com OpenNebula: da Implantação ao Desenvolvimento (minicurso). 2016. (Congresso).

20.
Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).Domain-Specific Language & Support Tools for High-Level Stream Parallelism. 2016. (Simpósio).

21.
8th International Symposium on High-level Parallel Programming and Applications (HLPP). 2015. (Simpósio).

22.
International Conference on Parallel Computing (ParCo). An Embedded C++ Domain-Specific Language for Stream Parallelism. 2015. (Congresso).

23.
22nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP). Evaluating the Impact of Transactional Characteristics on the Performance of Transactional Memory Applications. 2014. (Congresso).

24.
Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD).DSL-POPP: Linguagem Específica de Domínio para Programação Paralela Orientada a Padrões. 2013. (Outra).

25.
Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC).Computação em Nuvem: Análise Comparativa de Ferramentas Open Source para IaaS. 2013. (Outra).

26.
SBLP - Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação.Towards a Domain-Specific Language for Patterns-Oriented Parallel Programming. 2013. (Simpósio).

27.
11a Escola Regional de Alto Desempenho.Padrões e Frameworks de Programação Paralela em Ambientes Multi-Core. 2011. (Seminário).

28.
XII Forum do Software Livre. 2011. (Outra).

29.
XI Forum do Software Livre. 2010. (Outra).

30.
Escola Regional de Redes de Computadores.Desenvolvimento de uma Aplicação para Configuração do Sistema Embarcado InetD-Mesh. 2009. (Seminário).

31.
Salão de Pesquisa Setrem.Desenvolvimento de uma Aplicação para Cliente-Servidor Para Configuração de um Sistema Embarcado de Redes Wireless. 2009. (Seminário).

32.
Salão de Pesquisa Setrem.Estudo, Projeto e Planejamento de Cidade Digital com Tecnologias Mesh e Wi-Fi. 2009. (Seminário).

33.
X Forum de Informática. 2009. (Outra).

34.
X Forum Internacional do Sofware Livre. 2009. (Congresso).

35.
Escola Regional de Redes de Computadores.Avaliação de Ferramentas de Gerenciamento de Cluster. 2008. (Seminário).

36.
IX Forum de Informática. 2008. (Outra).

37.
Salão de Pesquisa Setrem (SAPS).Estudo de Computação em Grade. 2008. (Seminário).

38.
Salão de Pesquisa Setrem (SAPS).Estruturação da Rede de Computada da Prefeitura Municiapal de Boa Vista do Burica. 2008. (Seminário).

39.
Salão de Pesquisa Setrem (SAPS).Avaliação de Ferramentas de Gerenciamento de Cluster. 2008. (Seminário).

40.
Salão de Pesquisa Setrem. 2007. (Outra).

41.
VII Fórum de Informática. 2007. (Outra).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
SCHNORR, L. M. ; DANTAS, M. ; PILLON, M. ; GRIEBLER, DALVAN ; CAVALHEIRO, G. G. H. ; CARISSIMI, A. ; MENDIZABAL, O. . 18° Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul ? ERAD/RS. 2018. (Congresso).

2.
ALDINUCCI, M. ; PADOVANI, L. ; TORQUATI, M. ; HERAS, D. B. ; MENCAGLI, G. ; KILPATRICK, P. ; MISALE, C. ; BLAS, J. G. ; GRIEBLER, DALVAN ; MERELLI, I. ; TORDINI, F. . 24th International European Conference on Parallel and Distributed Computing. 2018. (Congresso).

3.
SOUZA S. ; GRIEBLER, D. ; BENEDETTI, V. L. L. ; CAPDEVILA, G. A. G. . V STIN, VIII SABTIC, XVIII Forum de Informática. 2017. (Congresso).

4.
GRIEBLER, D.. I Workshop do LARCC. 2017. (Outro).

5.
GRIEBLER, DALVAN; FERNANDES, L. G. ; AGUIAR, M. . VII Nvidia GPU Workshop Latin America. 2017. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Dinei André Rockenbach. Suporte ao paralelismo em GPU na DSL SPar. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. (Coorientador).

2.
Gildomiro Bairros. Suporte à Elasticidade Vertical em uma DSL para Paralelismo de Stream. Início: 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. (Coorientador).

Tese de doutorado
1.
Adriano José Vogel. Self-Adaptive Strategies for Stream Parallelism. Início: 2018. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Coorientador).

2.
Luis Cassiano Rista. Autonomic Cloud Resources Provisioning for Stream Parallelism. Início: 2016. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. (Coorientador).

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Djalma Rafael Teixeira. Monitoramento e Gerenciamento Inteligente de DataCenter para Computação em Nuvem. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. (Orientador).

2.
Claudio Scheer e Larissa Guder. Uso de Redes Neurais Profundas na Agricultura. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Anderson Mattheus Maliszewski. HiPerfCloud: High-Performance in Cloud. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio, Abase Sistemas. (Orientador).

2.
João Stein. Programação Paralela e Ditribuida para Sistemas Multi-Core, GPU, FPGA e Clusters. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. (Orientador).

3.
Charles Stein. Programação Paralela e Ditribuida para Sistemas Multi-Core, GPU, FPGA e Clusters. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. (Orientador).

4.
Gabriel Fim. Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes e Modernos em Plataformas de Computação em Nuvem Pública e Privada. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. (Orientador).

5.
Rafael Dias. Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

6.
Gabriel Justo. Programação Paralela e Distribuída para Aplicações de Processamento de Stream. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. (Orientador).

7.
Elenara Hein. Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes e Modernos em Plataformas de Computação em Nuvem Pública e Privada. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. (Orientador).

8.
Leonardo Boz. Programação Paralela e Ditribuida para Sistemas Multi-Core, GPU, FPGA e Clusters. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. (Orientador).

9.
Gabriell Alves De Araujo. Programação Paralela em GPU para Aplicações de Processamento de Stream. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Adriano Vogel. Adaptive Degree of Parallelism for the SPar Runtime. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Dalvan Jair Griebler.

2.
Carlos A. F. Maron. BenSP: Permitindo a Parametrização do Paralelismo de Stream em Benchmarks da Suíte PARSEC. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, . Coorientador: Dalvan Jair Griebler.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Charles Michael Stein. Programação Paralela para GPU em Aplicações de Processamento de Stream. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

2.
Maikel Jean Klein Christ, Rudinei Luis Petter. Avaliação do Desempenho dos Protocolos Bonding e MPTCP em Instâncias LXC e KVM com Nuvem OpenNebula. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

3.
Cristiano Luis Balz, Paulo Geovani Griesang. Avaliação de Desempenho em Cluster GlassFish de Balanceamento de Carga para Aplicação de Gestão Empresarial. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

4.
Dinei André Rockenbach, Nadine Anderle. Análise e Avaliação Comparativa do Desempenho de Banco de Dados NoSQL. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

5.
Anderson Mattheus Maliszewski, Willian Baum. Performance Characterizations of IaaS Private Clouds for Scientific and Enterprise Workloads. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

6.
Andréia Barth, Camila Wolfer. Aplicação de Redes Neurais na Avaliação da Irradiação Solar como Fonte de Energia Renovável. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

7.
Ricardo Pieper. Anaerobic Digester Analytics: Towards a Smart Software as a Service. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

8.
Jaqueline Pedroso de Oliveira. Políticas de Segurança Baseadas Em Ações Derivadas do Modelo ISO 27000 para Ambiente Cloud Computing Privado. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

9.
Adriano Vogel. Surveying the Robustness and Analyzing the Performance Impact of Open Source Infrastructure as a Service Management Tools. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

10.
Carlos Alberto Franco Maron. Avaliação e Comparação da Computação de Alto Desempenho em Ferramentas Opensource de Administração de Nuvem Usando Estações de Trabalho. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

11.
Bruna Roberta Thomé e Eduardo Luís Hentges. Análise e Comparação de Ferramentas Open Source de Computação em Nuvem para o Modelo de Serviço IaaS. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

12.
Maycon Franciel Schawinsky Batista e Sandra Carine Minike. Balanceamento e Failover de Links de Internet. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

13.
Luis Eduardo Kuhn Ramos. Monitoramento de Desempenho e Balanceamento do Tráfego de Internet com Ferramentas de Código Aberto. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

Iniciação científica
1.
Renato Barreto Hoffmann. Exploração do Paralelismo em Aplicações de Processamento de Stream Relevantes para a Indústria Tecnológica. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

2.
Júnior Henrique Löff. Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

3.
Enrique Bozza Dutra. Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

4.
Gabriell Alves De Araujo. Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

5.
Renato Barreto Hoffmann Filho. Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

6.
Junior Loff. Um Compilador para Geração Automática de Código Paralelo em Aplicações MapReduce. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

7.
Endrius Ewald. Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

8.
Vitor Backes Barth. High-Performance in Cloud (HiPerfCloud). 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

9.
Gabriel Alves de Araujo. Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

10.
Lucas Sartori Piatinicki. Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

11.
Adriano Vogel. High Performance in Cloud (HiPerfCloud). 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio, Abase Sistemas. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

12.
Gustavo Motta. High Performance in Cloud (HiPerfCloud). 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

13.
Lucas Sartori Piatinicki. Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

14.
Gabriell Alves De Araujo. Avaliação Comparativa do Desempenho de uma Interface de Programação Paralela Orientada a Padrões. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

15.
Demétrius Roveda. High Performance in Cloud (HiPerfCloud). 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

16.
Carlos Alberto Franco Maron. High Performance in Cloud (HiPerfCloud). 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio, Abase Sistemas. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

17.
Vinicius Meirelles Pereira. DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

18.
Daniel Centeno Einloft. Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Dalvan Jair Griebler.

19.
Estéfani da Silva dos Santos. DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul. Orientador: Dalvan Jair Griebler.




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