Bücher von Vaishnavi P.

Cloud computing is incredibly significant in recent technologies in IT sector. Various types of cloud computing services and applications are available via an internet connection. As cloud computing is serving millions of users simultaneously, it must have the ability to meet all users requests with high performance and guarantee of quality of service (QoS). The energy-aware scheduling algorithm is concentrated on both makespan and also in energy consumption. In this book a novel scheduling algorithm based on the factors of workload and job type to predict the makespan and also energy consumption. The motivation of this scheduling algorithm is to achieve energy-efficient green task scheduling and to optimize the scheduler that uses the sigmoid neural task predictor for the implementation. Resource provisioning in cloud computing is a major component that can improve the performance of a cloud system to a huge extent. High dimensionality and high variability in the cloud workloads pose major challenges in the allocation process. This part of the work presents an architecture that performs resource provisioning based on demand prediction and range-based resource allocation.

Cloud Computing ist ein unglaublich wichtiger Bestandteil der jüngsten Technologien im IT-Sektor. Verschiedene Arten von Cloud-Computing-Diensten und -Anwendungen sind über eine Internetverbindung verfügbar. Da das Cloud Computing Millionen von Nutzern gleichzeitig bedient, muss es in der Lage sein, alle Nutzeranfragen mit hoher Leistung zu erfüllen und die Qualität der Dienste (QoS) zu garantieren. Der energiebewusste Scheduling-Algorithmus konzentriert sich sowohl auf die Zeitspanne als auch auf den Energieverbrauch. In diesem Buch wird ein neuartiger Planungsalgorithmus vorgestellt, der auf den Faktoren Arbeitslast und Auftragsart basiert, um die Zeitspanne und den Energieverbrauch vorherzusagen. Die Motivation dieses Planungsalgorithmus ist es, eine energieeffiziente grüne Aufgabenplanung zu erreichen und den Planer zu optimieren, der den sigmoidalen neuronalen Aufgabenprädiktor für die Implementierung verwendet. Die Ressourcenbereitstellung im Cloud Computing ist eine wichtige Komponente, die die Leistung eines Cloud-Systems erheblich verbessern kann. Die hohe Dimensionalität und die hohe Variabilität der Cloud-Workloads stellen große Herausforderungen für den Zuweisungsprozess dar. In diesem Teil der Arbeit wird eine Architektur vorgestellt, die die Ressourcenbereitstellung auf der Grundlage von Bedarfsprognosen und bereichsbasierter Ressourcenzuweisung durchführt.

A computação em nuvem é incrivelmente importante nas tecnologias recentes do sector das TI. Vários tipos de serviços e aplicações de computação em nuvem estão disponíveis através de uma ligação à Internet. Como a computação em nuvem serve milhões de utilizadores em simultâneo, deve ter a capacidade de satisfazer todos os pedidos dos utilizadores com elevado desempenho e garantia de qualidade de serviço (QoS). O algoritmo de programação consciente da energia concentra-se tanto no makespan como no consumo de energia. Neste livro é apresentado um novo algoritmo de programação baseado nos factores carga de trabalho e tipo de trabalho para prever o makespan e também o consumo de energia. A motivação deste algoritmo de agendamento é conseguir um agendamento de tarefas ecológico e eficiente em termos energéticos e otimizar o agendador que utiliza o preditor de tarefas neural sigmoide para a implementação. O aprovisionamento de recursos na computação em nuvem é um componente importante que pode melhorar imenso o desempenho de um sistema de nuvem. A elevada dimensionalidade e a grande variabilidade das cargas de trabalho na nuvem colocam grandes desafios no processo de atribuição. Esta parte do trabalho apresenta uma arquitetura que efectua o aprovisionamento de recursos com base na previsão da procura e na atribuição de recursos baseada em intervalos.

La computación en nube es increíblemente importante en las tecnologías recientes del sector de las TI. Hay varios tipos de servicios y aplicaciones de computación en nube disponibles a través de una conexión a internet. Dado que la computación en nube da servicio a millones de usuarios simultáneamente, debe ser capaz de satisfacer todas las peticiones de los usuarios con un alto rendimiento y garantizando la calidad del servicio (QoS). El algoritmo de programación consciente de la energía se centra tanto en el tiempo de ejecución como en el consumo de energía. En este libro se presenta un nuevo algoritmo de programación basado en los factores de carga de trabajo y tipo de trabajo para predecir el tiempo de ejecución y el consumo de energía. La motivación de este algoritmo de programación es lograr una programación de tareas ecológica y energéticamente eficiente y optimizar el programador que utiliza el predictor de tareas neural sigmoide para la implementación. El aprovisionamiento de recursos en la computación en nube es un componente fundamental que puede mejorar enormemente el rendimiento de un sistema en nube. La alta dimensionalidad y la gran variabilidad de las cargas de trabajo en la nube plantean grandes retos en el proceso de asignación. Esta parte del trabajo presenta una arquitectura que realiza el aprovisionamiento de recursos basándose en la predicción de la demanda y la asignación de recursos basada en rangos.

Il cloud computing è incredibilmente significativo nelle recenti tecnologie del settore IT. Vari tipi di servizi e applicazioni di cloud computing sono disponibili tramite una connessione a Internet. Poiché il cloud computing serve milioni di utenti contemporaneamente, deve avere la capacità di soddisfare tutte le richieste degli utenti con prestazioni elevate e garanzia di qualità del servizio (QoS). L'algoritmo di schedulazione energy-aware si concentra sia sul makespan che sul consumo energetico. In questo libro viene presentato un nuovo algoritmo di schedulazione basato sui fattori del carico di lavoro e del tipo di lavoro per prevedere il makespan e il consumo energetico. La motivazione di questo algoritmo di schedulazione è quella di ottenere una schedulazione verde dei compiti efficiente dal punto di vista energetico e di ottimizzare lo scheduler che utilizza il predittore neurale sigmoide per l'implementazione. Il provisioning delle risorse nel cloud computing è un componente importante che può migliorare enormemente le prestazioni di un sistema cloud. L'elevata dimensionalità e l'alta variabilità dei carichi di lavoro nel cloud pongono sfide importanti nel processo di allocazione. Questa parte del lavoro presenta un'architettura che esegue il provisioning delle risorse basandosi sulla previsione della domanda e sull'allocazione delle risorse basata sul range.

Le cloud computing est incroyablement important dans les technologies récentes du secteur informatique. Différents types de services et d'applications de cloud computing sont disponibles via une connexion Internet. Le cloud computing servant simultanément des millions d'utilisateurs, il doit avoir la capacité de répondre à toutes les demandes des utilisateurs avec des performances élevées et une garantie de qualité de service (QoS). L'algorithme de planification soucieux de l'énergie se concentre à la fois sur la durée de vie et sur la consommation d'énergie. Dans ce livre, un nouvel algorithme de planification basé sur les facteurs de charge de travail et de type de travail pour prédire la durée de vie ainsi que la consommation d'énergie. La motivation de cet algorithme de planification est de parvenir à une planification de tâches vertes économe en énergie et d'optimiser le planificateur qui utilise le prédicteur de tâches neuronal sigmoïde pour la mise en ¿uvre. Le provisionnement des ressources dans le cloud computing est un élément majeur qui peut améliorer considérablement les performances d'un système cloud. La grande dimensionnalité et la grande variabilité des charges de travail cloud posent des défis majeurs dans le processus d'allocation. Cette partie du travail présente une architecture qui effectue le provisionnement des ressources basé sur la prévision de la demande et l'allocation des ressources basée sur la plage.