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J-GLOBAL ID：201702273626690617   整理番号：17A1501301

サービスベースクラウドアプリケーションのための自律リソース提供アプローチ:ハイブリッドアプローチ【Powered by NICT】

An autonomic resource provisioning approach for service-based cloud applications: A hybrid approach

著者 (3件)： Ghobaei-Arani Mostafa (Department of computer engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Jabbehdari Sam (Department of computer engineering, North Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Pourmina Mohammad Ali (Department of computer engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 78  号： P1  ページ： 191-210  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティング環境では,資源を動的に設定するための資源の量は作業負荷変化に応じて実行時に決定するクラウドサービスのためのdemanに設定することができた。クラウドサービスを行うために必要な資源の適切な量の決定些細なことではなく,クラウドサービスの電流負荷に依存する。したがって,クラウドサービスの需要変動に対応するために資源を用意する自動的に将来の需要を予測する必要がある。本論文において,筆者らはオートノミック・コンピューティングの概念と強化学習(RL)の組み合わせに基づいていることをクラウドサービスのためのハイブリッド資源プロビジョニングアプローチを提案した。また,雲層モデルによって触発された自律資源提供のためのフレームワークを提案した。最後に,二種の実世界作業負荷トレースの下で提案アプローチの有効性を評価した。実験結果により,提案アプローチは総コストを50%まで減少させると,他の方法と比較して12%まで資源利用を増加させることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 総原価 ,  強化学習 ,  *ハイブリッド方式 ,  電流 ,  雲層 ,  モデル
準シソーラス用語： 資源利用 ,  需要変動 ,  クラウドサービス ,  クラウドコンピューティング ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラウドコンピューティング ,  クラウドサービス ,  資源提供 ,  自律計算 ,  強化学習

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自律 ,  リソース ,  ハイブリッドアプローチ