文献

J-GLOBAL ID：201702251508594996   整理番号：17A0077342

PCA次元縮小に基づくクラウド資源状態監視データ圧縮技術【JST・京大機械翻訳】

Data Dimension Reduction Method Based on PCA for Monitoring Data of Virtual Resources in Cloud Computing

著者 (5件)： Hong Bin (Beijing Institute of System Engineering) ,  Deng Bo (Beijing Institute of System Engineering) ,  Peng Fuyang (Beijing Institute of System Engineering) ,  Bao Yang (Department of Computer Science and Technology,Tsinghua University) ,  Feng Xuewei (National Key Laboratory of Science and Technology on Information System Security)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 8  ページ： 19-25  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティング資源の状態監視は,クラウドサービスの品質と信頼性のための重要な自動化手段として,多くの種類のクラウド資源の真の状態情報を分析する必要がある。クラウドコンピューティング資源の消費を低減するために,PCA(PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS)に基づく次元縮小と監視技術を提案した。監視データ変換はPCAを用いて次元縮小を行い,元の監視データをいくつかの主成分方向にマッピングし,データ圧縮を実現する。監視データの選択は,オリジナルデータを保持する前提の下で,重要なモニタリング指標を選択して,資源状態を効果的に特性化することに焦点を合わせた。VICCIクラウドサービス実験プラットフォームに基づく実験結果により,提案方法は,多くの監視データから,資源状態のコアデータを迅速に選択することができ,そして,状態監視の効果を保証することができ,そして,監視タスクの必要データ量を,効果的に減少させることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ変換 ,  *データ圧縮 ,  品質 ,  キャラクタリゼーション ,  信頼性 ,  自動化 ,  *次元縮小
準シソーラス用語： データ量 ,  クラウドサービス ,  クラウドコンピューティング ,  *状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Cloud computing ,  State monitoring ,  Dimension reduction ,  Big data ,  PCA

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： PCA ,  次元縮小 ,  クラウド ,  資源 ,  状態監視 ,  データ圧縮