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Dans cet ouvrage, une nouvelle technique, kFloWar, est proposée et testée pour la soumission de tâches dans un environnement de cloud computing. La technique kFloWar prend en compte à la fois le temps de transfert des cloudlets et le temps de transfert des fichiers tout en sélectionnant les hôtes appropriés pour la soumission de cloudlets (tâches) sur des ressources distribuées avec pour objectif de minimiser le temps et le coût d'exécution. L'informatique en nuage est en soi un plus grand parapluie qui est fusionné avec différentes technologies. Cette intégration complexe a également un…mehr

Produktbeschreibung
Dans cet ouvrage, une nouvelle technique, kFloWar, est proposée et testée pour la soumission de tâches dans un environnement de cloud computing. La technique kFloWar prend en compte à la fois le temps de transfert des cloudlets et le temps de transfert des fichiers tout en sélectionnant les hôtes appropriés pour la soumission de cloudlets (tâches) sur des ressources distribuées avec pour objectif de minimiser le temps et le coût d'exécution. L'informatique en nuage est en soi un plus grand parapluie qui est fusionné avec différentes technologies. Cette intégration complexe a également un mauvais impact sur la performance de l'environnement du nuage. Ce travail vise à améliorer la performance de l'environnement de nuage avec l'algorithme d'allocation dynamique des ressources en utilisant la mise en grappe. Il organise les machines virtuelles sous forme de cluster avant de les allouer aux centres de données. Cette disposition permet une utilisation efficace de l'unité centrale et un partage de la charge entre les centres de données, de sorte que les performances peuvent être améliorées sous certains aspects. Il a été prouvé par des expériences que l'algorithme kFloWar a de meilleures performances que les algorithmes existants.
Autorenporträt
Vishwas è professore assistente di informatica e ingegneria presso l'Università M S di Baroda. Ha conseguito un diploma di laurea presso l'Università del Gujarat e un master in ingegneria presso l'IIT di Roorkee. Ha più di 16 anni di esperienza nel campo accademico, della ricerca e dello sviluppo. Ha pubblicato oltre 20 articoli di ricerca nell'area della Computer Vision, dell'Information Retrieval e del Machine Learning.