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)
Sprache: Englisch
Verlag: Cham, Springer., 2018
Serie: Buch 274 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
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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: Engl…isch.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Buch 274 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
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Optimized Cloud Based Scheduling
Tan, Rong Kun Jason (Author)/ Leong, John A. (Author)/ Sidhu, Amandeep S. (Author)
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Buch 274 von 538 - Studies in Computational Intelligence
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2018
Serie: Buch 274 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2018
Serie: Buch 274 von 538 - Studies in Computational Intelligence
- Hardcover
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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.
