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Indetermsoft-set-based D* extra lite framework para aprovisionamiento de recursos en computación en la nube

Autores: Krishnamurthy, Bhargavi; Shiva, Sajjan G.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Indetermsoft-set-based D* extra lite framework para aprovisionamiento de recursos en computación en la nube


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Computación en la nube
Aprovisionamiento de recursos
Incertidumbre
Conjunto Indetermsoft
Algoritmo D* extra lite
Métricas de rendimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 43

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La computación en la nube es una plataforma de computación inmensamente compleja, de gran escala y altamente diversa que permite la implementación de aplicaciones científicas y personales altamente limitadas en recursos. La provisión de recursos en la computación en la nube es difícil debido a la incertidumbre asociada con ella en términos de elasticidad dinámica, cambio rápido de rendimiento, virtualización a gran escala, aplicaciones débilmente acopladas, la escalada elástica de las demandas de los usuarios, etc. Por lo tanto, es necesario desarrollar un marco inteligente que permita una provisión de recursos efectiva bajo incertidumbres. El conjunto Indetermsoft es un modelo matemático prometedor que es una extensión del conjunto suave tradicional diseñado para manejar formas inciertas de datos. El algoritmo D* extra lite es un algoritmo heurístico dinámico que utiliza el historial de conocimiento de la experiencia de búsqueda pasada para llegar a decisiones. En este documento, el algoritmo D* extra lite está habilitado con el conjunto Indetermsoft para realizar una provisión de recursos competente bajo incertidumbre. Los resultados experimentales muestran que el rendimiento del algoritmo propuesto resulta prometedor en métricas de rendimiento como el consumo de energía, la utilización de recursos, el tiempo total de ejecución y la tasa de aprendizaje. El análisis del valor esperado también validó los resultados experimentales obtenidos.

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