Predição de Utilização de Recursos Computacionais - Pereira, Paulo;Araujo, Jean
26,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
  • Broschiertes Buch

Predição usando séries temporais é uma técnica de estatística muito importante para tomada de decisões. Séries temporais são encontradas em várias áreas, como economia, sociologia, meteorologia, medicina, entre outras. Uma série temporal é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo, que leva a um novo e único problema de modelo estatístico e inferência. Neste livro, foi desenvolvido um framework para predições usando técnicas de séries temporais chamado Predictor. As técnicas são usadas para predições de utilização de recursos computacionais em sistemas distribuídos,…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Predição usando séries temporais é uma técnica de estatística muito importante para tomada de decisões. Séries temporais são encontradas em várias áreas, como economia, sociologia, meteorologia, medicina, entre outras. Uma série temporal é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo, que leva a um novo e único problema de modelo estatístico e inferência. Neste livro, foi desenvolvido um framework para predições usando técnicas de séries temporais chamado Predictor. As técnicas são usadas para predições de utilização de recursos computacionais em sistemas distribuídos, como utilização de memória principal e processamento. Os resultados alcançados neste livro mostram que a predição é extremamente importante para um bom gerenciamento dos recursos computacionais e aumento da disponibilidade de serviços prestados. O Predictor gerou predições que podem auxiliar usuários decidirem quando alguma ação em relação ao consumo dos recursos deve ser tomada, inclusive a ferramenta sugere o momento em que tais recursos podem alcançar um estado crítico.
Autorenporträt
Mestre e doutorando em Ciência da Computação pelo CIn-UFPE. Tem experiência em desenvolvimento de softwares, cloud e fog computing, séries temporais, avaliação de desempenho, cadeias de Markov e redes de Petri. Colaborou com a criação da primeira empresa júnior do Agreste Pernambucano. Foi bolsista PIBIC na UFRPE. Participante do MoDCS Group.