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9783319732121 - Optimized Cloud Based Scheduling (Studies in Computational Intelligence, 759, Band 759) von Tan, Rong Kun Jason; Leong, John A.; Sidhu, Amandeep S. (5 Ergebnisse)
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Optimized Cloud Based Scheduling.
Buch 274 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Deutschland
Verbandsmitglied: GIAQ ILAB VDA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
25 cm. XIII, 99 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Studies in Computational Intelligence. Volume 759. Sprache: Englisch.
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Optimized Cloud Based Scheduling (Studies in Computational Intelligence, 759)
Buch 274 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Optimized Cloud Based Scheduling
Buch 274 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 99 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Optimized Cloud Based Scheduling
Buch 274 von 538: Studies in Computational IntelligenceAnbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Optimized Cloud Based Scheduling
Buch 274 von 538: Studies in Computational IntelligenceSprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2018
ISBN 10: 3319732129 ISBN 13: 9783319732121
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents an improved design for service provisioning and allocation models that are validated through running genome sequence assembly tasks in a hybrid cloud environment. It proposes approaches for addressing scheduling and performance issues in big data analytics and showcases new algorithms for hybrid cloud scheduling. Scientific sectors such as bioinformatics, astronomy, high-energy physics, and Earth science are generating a tremendous flow of data, commonly known as big data. In the context of growing demand for big data analytics, cloud computing offers an ideal platform for processing big data tasks due to its flexible scalability and adaptability. However, there are numerous problems associated with the current service provisioning and allocation models, such as inefficient scheduling algorithms, overloaded memory overheads, excessive node delays and improper error handling of tasks, all of which need to be addressed to enhance the performance of big data analytics.
