مقاله 2015 داده های بزرگ و رایانش ابری

اختصاصی از فایلکو مقاله 2015 داده های بزرگ و رایانش ابری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله فضای ابری

اختصاصی از فایلکو دانلود مقاله فضای ابری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فضای ابری یکی شده قادر است یک گردش کاری را در چندین فضای ابری خصوصی و عمومی صف آرایی کند.با تهسیل خدمات فضای ابری بیرونی برای اجرای زیر وظایف گردش کار،دارندگان گردش کارخدمات می توانند هزینه ی اجرای گردش کار را کاهش دهند،در حالیکه با تقاضای اجرایی مواجه می شود،از این رو این خدمات برپایه فضای ابری می تواند هزینه ی موثر تری باشد و اجرای بهتری نسبت موارد داخلی داشته باشد. با این حال ، به سبب وابستگی درونی بین زیر وظایف،پیچیدگی گردش کار و ناهمگونی فضاهای ابری،این چالش برای دست یابی به توان بهینه بین هزینه و اجرا وجود دارد. این مقاله برنامه ریز جدید گردش کار طراحی شده را برای رسیدن به هزینه و زمان اجرای پایان تا پایان به صورت بهینه باشد،ارائه می دهد،هنگامی که چنین گردش کار های پیچیده ای در گروه های محاسباتی ناهمگون در فضاهای ابری چیده می شوند

مقاله رایانش ابری وکاربرد آن در تلفن های همراه

اختصاصی از فایلکو مقاله رایانش ابری وکاربرد آن در تلفن های همراه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

رایانش ابری یکی از جدیدترین فناوری ها در علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات است

تعداد اسلادها :  38 / تکنولوژی : رایانش ابری / نوع فایل : power point

نوع تکنولوژی : high class / قابلیت ویرایش : دارد

دانلود مقاله ISI طرح پویا تخصیص منابع در رایانش ابری

اختصاصی از فایلکو دانلود مقاله ISI طرح پویا تخصیص منابع در رایانش ابری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی : طرح پویا تخصیص منابع در رایانش ابری

موضوع انگلیسی :Dynamic Resource Allocation Scheme in Cloud Computing 

تعداد صفحه : 7

فرمت فایل :pdf

سال انتشار : 2015

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده

ابر رایانه مقررات محیط زیست عرضه منابع محاسباتی بر اساس تقاضا، به عنوان و
در موقع لزوم. آن را بر پیشرفت مجازی سازی و محاسبات توزیع می سازد به حمایت هزینه استفاده کارآمد از
منابع محاسباتی، تاکید بر مقیاس پذیری منابع و بر روی تقاضا خدمات. این اجازه می دهد نتایج کسب و کار به
مقیاس بالا و پایین منابع خود را در نیازهای است. مدیریت تقاضای مشتری ایجاد چالش های حین
تقاضا تخصیص منابع. ماشین مجازی (VM) فن آوری شده است برای ارائه مجوز به منابع استفاده شده است. این است
انتظار می رود که با استفاده از محیط مجازی به طور متوسط ​​زمان پاسخ کار را کاهش می دهد و همچنین به عنوان وظیفه اجرا
با توجه به در دسترس بودن منابع. از این رو ماشین های مجازی به کاربر بر اساس ویژگی های از کار اختصاص داده است.
استفاده موثر و پویا از منابع در ابر می تواند کمک به تعادل بار و اجتناب از موقعیت های مانند آهسته
اجرا سیستم. این مقاله به طور عمده در تخصیص VM تمرکز به کاربر، بر اساس تجزیه و تحلیل ویژگی های
از کار. اصل اساسی این کار این است که شغل اولویت پایین (مهلت از کار بالا است) باید به تاخیر می اندازد نه
اعدام شغل اولویت بالا (مهلت از کار کم است) و به صورت پویا تخصیص منابع VM برای یک کار کاربران
در مهلت

کلمات کلیدی: ابر رایانه؛ تخصیص منابع؛ مجازی سازی؛ اجاره نوع. اولویت؛ پیش بینی

دانلود مقاله ژورنال انگلیسی 2016 در زمینه توازن بار در در رایانش ابری به کمک مهاجرت ماشین های مجازی – Cloud Load Balancing VM M

اختصاصی از فایلکو دانلود مقاله ژورنال انگلیسی 2016 در زمینه توازن بار در در رایانش ابری به کمک مهاجرت ماشین های مجازی – Cloud Load Balancing VM Migration دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این مطلب یک مقاله انگلیسی ژورنال آی اس آی (ISI) جدید منتشر شده در سال 2016 در زمینه توازن بار (Load Balancing) در رایانش ابری یا محاسبات ابری (Cloud Computing) به کمک مهاجرت ماشین های مجازی (Virtual Machine Migration) برای شما تهیه کرده ایم.

توضیحات مقاله:

تکنیک توازن بار واکنشی مبتنی بر پیش بینی به کمک مهاجرت ماشین های مجازی در رایانش ابری

تعداد صفحه: 12 صفحه دوستونی

سال انتشار: 2016

محل انتشار: ژورنال معتبر مهندسی با کامپیوتر ( Engineering with Computers). مقالات این ژورنال توسط انتشارات اشپرینگر (Springer) و ACM ایندکس میشوند.

ضریب تاثیر (Impact Factor) این ژورنال :1.451

هزینه تقریبی ترجمه با بهترین کیفیت، کاملا تخصصی و تایپ شده: حدود 170 هزار تومان و با کیفیت متوسط حدود 135 هزار تومان

چکیده:

افزایش بیش از پیش پیچیدگی و پویایی سیستم های رایانش ابری باعث نیاز به توازن بار فعال (کنشی) شده است که یک راهبرد موثر برای بهبود مقیاس پذیری سرویس های ابری امروزی است. به منظور مدیریت فعال بودن بار در هنگام اجرای برنامه های کاربردی در کلود، بار باید به کمک روشهای یادگیری ماشین پیش بینی شود و با استفاده از تکنیک های مهاجرت ماشین مدیریت شود. از این رو، این مقاله تلاش ها را برای تمرکز روی یک مسئله پژوهشی به منظور طراحی یک روش مبتنی بر پیش بینی برای تسهیل توازن بار فعال به کمک پیش بینی چندین پارامتر استفاده از منابع در ابر فرموله میکند. این مقاله از دو جنبه به مسئله می پردازد. نخست، روشهای یادگیری ماشین گوناگونی تست میشوند و میزان استفاه بیش از حد و کمتر از میانگین منابع هاست ها در آنها مقایسه میشود. دوم، از میان مدل های آزمایش شده، مدل پیش بینی بار دارای بیشترین دقت، برای پیاده سازی مهاجرت ماشین های مجازی به صورت فعال با استفاده از چندین پارامتر مربوط به میزان استفاده از منابع به کار میرود. همچنین، تکنیک پیشنهادی به کمک پارامترهای ارزیابی کارایی در ابزارهای Cloudsim و Weka اعتبار سنجی شده است. نتایج شبیه سازی به خوبی نشان میدهد که روش پیشنهادی برای مدیریت مهاجرت ماشین های مجازی، کاهش نقض توافقنامه سطح سرویس (SLA)، میانگین زمان اجرا و زمان انحراف معیار موثر است.

کلمات کلیدی: رایانش ابری، محاسبات ابری، مهاجرت ماشین های مجازی، تحمل پذیری خطا، تحمل پذیری عیب، یادگیری ماشین

Abstract The ever-growing intricacy and dynamicity of Cloud Computing Systems has created a need for Proactive Load Balancing which is an effective approach to improve the scalability of today’s Cloud services. In order to manage the load proactively on the Cloud system during application execution, load should be predicted through machine learning approaches and handled through VM migration approaches. Thus, this paper formulates an effort to focus on the research problem of designing a prediction-based approach for facilitating proactive load balancing through the prediction of multiple resource utilization parameters in Cloud. The involvement of this paper is twofold. Firstly, various machine learning approaches have been tested and compared for predicting host overutilization as well as underutilization. Secondly, the load prediction model having maximum accuracy from the tested models has been utilized for implementing the proactive VM migration using multiple resource utilization parameters. Further, the proposed technique has been validated through performance evaluation parameters using CloudSim and Weka toolkits. The simulation results clearly demonstrate that the proposed approach is effective for handling VM migration, reducing SLA Violations, VM migrations, execution mean and standard deviation time.

Keywords Cloud Computing · VM migration · Fault tolerance · Machine learning

کلمات کلیدی:

مقاله 2016 کامپیوتر، مقاله 2016 کلود، مقاله 2016 ابر، مقاله 2016 توازن بار، مقاله 2016 مهاجرت ماشین های مجازی، مقاله جدید رایانش ابری، مقاله 2016 محاسبات ابری، ، مقاله کامپیوتر، مقاله فارسی کامپیوتر، الگوریتم های مهاجرت ماشین های مجازی رایانش ابری، الگوریتم های تثبیت سرور در رایانش ابری، روشهای تحکیم سرور در محاسبات ابری، مقایسه الگوریتم های مهاجرت ماشین های مجازی در رایانش ابری، مقایسه الگوریتم های تحمل پذیری خطا در رایانش ابری، رایانش ابری، محاسبات ابری، کلود، مقاله رایانش ابری، مقاله محاسبات ابری، شبیه سازی رایانش ابری، شبیه سازی محاسبات ابری، کلود سیم، کلود آنالیست، توزان بار در رایانش ابری، توازن بار در محاسبات ابری، زمانبندی در رایانش ابری، زمانبندی در محاسبات ابری، توازن ابر، چالش های توازن بار، الگوریتم های توازن بار ابری، زمابندی کارها، زمانبندی وظایف، مقایسه الگوریتم های زمانبندی در رایانش ابری،  Cloud Computing, cloud computing load balancing, load balancing in cloud computing, cloud scheduling, scheduling in cloud computing, job scheduling, task scheduling, genetic algorithms, honey bee algorithm, virtual machine migration, vm migration, server consolidation, backfill algorithms, cloud analyst, cloud sim،  مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله 2015 رشته کامپیوتر، مقاله انگلیسی 2015، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله رایانش ابری، مقاله محاسبات ابری، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله ترجمه شده، مقاله 2015 ترجمه شده، مقاله و ترجمه، ترجمه مقاله رایانش ابری، ترجمه مقاله isi، خرید ترجمه مقاله، خرید مقاله، دانلود مقاله کامپیوتر، دانلود رابگان مقاله رایانش ابری، مقاله جدید کامپیوتر، زمانبندی رایانش ابری، زمانبندی ماشین های مجازی، رایانش ابری موبایل، رایانش ابری سیار، محاسبات ابری موبایل، محاسبات ابری سیار، چالش های رایانش ابری سیار، چالش های رایانش ابری موبایل، مدل های برنامه نویسی رایانش ابری موبایل، مدل های برنامه نویسی محاسبات ابری سیار، خدمات پلتفرم، خدمات پلت فرم، سرویس های پلت فرم، زمانبندی ماشین های فیزیکی در رایانش ابری، کلود، زمانبندی برای کاهش مصرف انرژی، شبیه سازی رایانش ابری، مقاله 2015 ترجمه شده، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله رایانش ابری ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید رایانش ابری، مقاله ترجمه شده جدید محاسبات ابری، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، زمانبندی vm، زمانبندی ماشین مجازی، مجازی سازی، 2015 Article, ISI Article, Virtualization, Power saving scheduling in cloud computing, context-rich services, presence service مقاله کامپیوتر، مقاله ISI کامپیوتر، مقاله آی اس آی کامپیوتر، مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله ISI 2015 کامپیوتر، رایانش ابری، محاسبات ابری، ابر، کلود، محاسبات گریدی، رایانش گریدی، گرید، شبکه های گریدی، شبکه های ابری، جریان کاری، موازی سازی جریان کار، جریان کاری علمی، داده های بزرگ، کلان داده ها، داده های حجیم، سیستم های توزیع شده، سیستم های موازی، موازی سازی، زمانبندی در ابر، طرح اجرای جریان کاری، دانلود مقاله 2015 کامپیوتر، مقاله 2015 رایگان، دانلود رایگان مقاله 2015 کامپیوتر، Grid Computing, Cloud Computing, Parallel execution, workflow management, parallel workflow execution system, multisite cloud, distributed computing, scheduling

پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.

تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:

[phone]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.