Optimierung im Cloud Computing - Lazeb, Abdenour
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Dieses Buch untersucht die Bedeutung der Optimierung beim Cloud Computing, um die Leistung zu verbessern, die Kosten zu senken und die Sicherheit von Computersystemen zu gewährleisten. Es beginnt mit der Definition des Kontexts und der spezifischen Anforderungen an die Optimierung von Cloud-Umgebungen, wobei die Notwendigkeit adaptiver Optimierungsstrategien hervorgehoben wird.Die Grundlagen des Cloud Computing werden erörtert, einschließlich der Bereitstellungsmodelle wie öffentliche, private und hybride Clouds sowie Schlüsselkonzepte wie Selbstbedienung, Ressourcenpooling und Elastizität.…mehr

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Produktbeschreibung
Dieses Buch untersucht die Bedeutung der Optimierung beim Cloud Computing, um die Leistung zu verbessern, die Kosten zu senken und die Sicherheit von Computersystemen zu gewährleisten. Es beginnt mit der Definition des Kontexts und der spezifischen Anforderungen an die Optimierung von Cloud-Umgebungen, wobei die Notwendigkeit adaptiver Optimierungsstrategien hervorgehoben wird.Die Grundlagen des Cloud Computing werden erörtert, einschließlich der Bereitstellungsmodelle wie öffentliche, private und hybride Clouds sowie Schlüsselkonzepte wie Selbstbedienung, Ressourcenpooling und Elastizität. Das Dokument erläutert die wichtigsten Arten von Cloud-Diensten, einschließlich IaaS, PaaS und SaaS, und ihre jeweiligen Vorteile für Unternehmen.Es behandelt auch wichtige Technologien wie die Virtualisierung, die eine effiziente Nutzung von Hardware-Ressourcen ermöglicht, und Optimierungsmethoden einschließlich heuristischer Algorithmen zur Verbesserung der Leistung von Cloud-Systemen.Spezielle Abschnitte befassen sich mit der Optimierung von Ressourcen und Kosten, wobei effiziente Preismodelle und Strategien für die Verwaltung virtueller Maschinen hervorgehoben werden. Sicherheit und
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Autorenporträt
Abdenour Lazeb studierte an der Abteilung für Computerwissenschaften in Oran (Algerien) und erhielt seinen Master an der USTO Universität im Jahr 2016. Er erhält seinen PhD Grad im Jahr 2023 an der Universität Oran 1. Seine Forschungsinteressen sind verteilte Systeme, Cloud Computing, Grid Computing, Scheduling, Replikation, Datenplatzierung, Datenmanagement und Ressourcen .