kFloWar-Recuperación de información de la nube mediante la migración óptima de datos - Raval, Vishwas
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La técnica kFloWar tiene en cuenta tanto el tiempo de transferencia del cloudlet como el tiempo de transferencia de archivos a la hora de seleccionar los hosts apropiados para el envío de cloudlets (trabajos) en recursos distribuidos con el objetivo de minimizar el tiempo de ejecución y el coste. La computación en nube en sí misma es un paraguas más grande que se fusiona con diferentes tecnologías. Esta compleja integración también está teniendo un mal impacto en el rendimiento del entorno de la nube. Este trabajo tiene como objetivo mejorar el rendimiento del entorno de la nube con el…mehr

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Produktbeschreibung
La técnica kFloWar tiene en cuenta tanto el tiempo de transferencia del cloudlet como el tiempo de transferencia de archivos a la hora de seleccionar los hosts apropiados para el envío de cloudlets (trabajos) en recursos distribuidos con el objetivo de minimizar el tiempo de ejecución y el coste. La computación en nube en sí misma es un paraguas más grande que se fusiona con diferentes tecnologías. Esta compleja integración también está teniendo un mal impacto en el rendimiento del entorno de la nube. Este trabajo tiene como objetivo mejorar el rendimiento del entorno de la nube con el algoritmo de asignación dinámica de recursos mediante la agrupación. Organiza las máquinas virtuales en forma de clúster antes de asignarlas a los centros de datos. Esta disposición proporciona una utilización eficiente de la CPU y el reparto de la carga entre los centros de datos, por lo que el rendimiento se puede mejorar en algunos aspectos. Se ha demostrado mediante experimentos que el algoritmo kFloWar tiene un mejor rendimiento que los algoritmos existentes.
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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.