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Sobre

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Sou actualmente professor auxiliar na Universidade do Minho e investigador auxiliar no INESC TEC. Obtive o grau de Doutoramento em Informática pelo Programa de Doutoral MAP-i. Actualmente, trabalho em sistemas distribuídos de larga escala, nomeadamente na escalabilidade, desempenho, segurança e fiabilidade de sistemas de armazenamento e de bases de dados. Também tenho interesse na aplicabilidade deste trabalho de investigação para a resolução de desafios complexos de gestão de dados para Computação em Nuvem e Computação Avançada.

Sou o coordenador do projecto exploratório PT-UTAustin PAStor e do projecto CENTRA "Efficient and Secure Data Management for HPC and Cloud Computing", enquanto lidero as actividades do INESC TEC no projecto Compete2020 BigHPC e no projecto exploratório PT-UTAustin ACTPM. Além disso, tenho várias publicações em revistas de renome e conferências internacionais (por exemplo, ACM Computing Surveys, IEEE Transactions on Computers, ACM Transactions on Storage, Eurosys, SRDS, SYSTOR).

Para mais informações pode consultar a minha página pessoal web em https://jtpaulo.github.io, bem como as linhas de investigação do HASLab sobre os tópicos acima mencionados: https://dsr-haslab.github.io e https://dbr-haslab.github.io

Tópicos
de interesse
Detalhes

Detalhes

  • Nome

    João Tiago Paulo
  • Cargo

    Investigador Sénior
  • Desde

    01 novembro 2011
  • Nacionalidade

    Portugal
  • Contactos

    +351253604440
    joao.t.paulo@inesctec.pt
006
Publicações

2023

Distributed Applications and Interoperable Systems - 23rd IFIP WG 6.1 International Conference, DAIS 2023, Held as Part of the 18th International Federated Conference on Distributed Computing Techniques, DisCoTec 2023, Lisbon, Portugal, June 19-23, 2023, Proceedings

Autores
Martínez, MP; Paulo, J;

Publicação
DAIS

Abstract

2023

Diagnosing applications' I/O behavior through system call observability

Autores
Esteves, T; Macedo, R; Oliveira, R; Paulo, J;

Publicação
CoRR

Abstract

2023

PADLL: Taming Metadata-intensive HPC Jobs Through Dynamic, Application-agnostic QoS Control

Autores
Macedo, R; Miranda, M; Tanimura, Y; Haga, J; Ruhela, A; Harrell, SL; Evans, RT; Pereira, J; Paulo, J;

Publicação
CoRR

Abstract

2023

Diagnosing applications' I/O behavior through system call observability

Autores
Esteves, T; Macedo, R; Oliveira, R; Paulo, J;

Publicação
2023 53RD ANNUAL IEEE/IFIP INTERNATIONAL CONFERENCE ON DEPENDABLE SYSTEMS AND NETWORKS WORKSHOPS, DSN-W

Abstract
We present DIO, a generic tool for observing inefficient and erroneous I/O interactions between applications and in-kernel storage systems that lead to performance, dependability, and correctness issues. DIO facilitates the analysis and enables near real-time visualization of complex I/O patterns for data-intensive applications generating millions of storage requests. This is achieved by non-intrusively intercepting system calls, enriching collected data with relevant context, and providing timely analysis and visualization for traced events. We demonstrate its usefulness by analyzing two production-level applications. Results show that DIO enables diagnosing resource contention in multi-threaded I/O that leads to high tail latency and erroneous file accesses that cause data loss.

2023

SOTERIA: Preserving Privacy in Distributed Machine Learning

Autores
Brito, C; Ferreira, P; Portela, B; Oliveira, R; Paulo, J;

Publicação
Proceedings of the 38th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, SAC 2023, Tallinn, Estonia, March 27-31, 2023

Abstract

Teses
supervisionadas

2022

Towards a Privacy-Preserving Distributed Machine Learning Framework

Autor
Cláudia Vanessa Martins de Brito

Instituição
UM

2022

Towards a Dependable and Decentralized Software-Defined Storage Architecture

Autor
Ricardo Gonçalves Macedo

Instituição
UM

2022

End-to-End Software-Defined Security for Big Data Ecosystem

Autor
Tânia da Conceição Araújo Esteves

Instituição
UM

2022

Distributed and Dependable SDS Control Plane for HPC

Autor
Mariana Martins de Sá Miranda

Instituição
UM

2022

Accelerating Deep Learning Training on High-Performance Computing with Storage Tiering

Autor
Marco Filipe Leitão Dantas

Instituição
UM