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J-GLOBAL ID：201802256013084922   整理番号：18A0588946

仮想データセンタの分散ソフトウェアインフラストラクチャにおける経路の適応最適化のためのアプローチ【Powered by NICT】

Approaches for adaptive optimization of routes in a distributed software-defined infrastructure of a virtual data center

著者 (2件)： Bolodurina Irina P. (Department of Applied mathematics, Orenburg State University, Orenburg, Russia) ,  Parfenov Denis I. (Faculty of Distance Learning Technologies, Orenburg State University, Orenburg, Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ELCONRUS  ページ： 9-15  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ネットワーク環境におけるビッグデータを処理するクラウドアプリケーションの最適化交通のためのインテリジェントシステムの記述を提示した。クラウドアプリケーションとサービスへのアクセスを組織化する場合,開発したシステムの特徴は,交通流を管理するための現代の仮想化技術と機械学習法の使用である。開発された解決策は,ハイブリッド法に基づいている。リアルタイムでビッグデータの解析と処理におけるCPUとグラフィックスカード(GPU)の計算能力を組み合わせる。仮想データセンタにおけるクラウドアプリケーションのネットワーク要素とデータセットのための配置の課題解決を可能にした。貯蔵ノード間のデータ転送のための発見最小コスト経路の最小時間を決定する最適化問題を定式化した。この問題は,グラフモデルの形式で定式化し,NP完全であった。多項式時間のための準最適解を見出すために,遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワーク手法を用いることを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *データセンタ ,  交通流 ,  データ転送 ,  定式化 ,  *最適化 ,  ネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  機械学習 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 準最適解 ,  グラフモデル ,  仮想化技術 ,  インテリジェントシステム ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (7件)： 仮想 ,  データセンタ ,  ソフトウェア ,  インフラストラクチャ ,  経路 ,  適応 ,  最適化