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J-GLOBAL ID：201802278919836864   整理番号：18A0846864

グリーンクラウドコンピューティング環境のための3Dニューラルネットワーク予測器を用いたENNEGCC-3Dエネルギー効率の良いスケジューリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

ENNEGCC-3D energy efficient scheduling algorithm using 3-D neural network predictor for Green Cloud Computing environment

著者 (3件)： Carvin L. Benedict (Department of Computer Science St. Joseph’s College (Autonomous), Tiruchirapalli, India) ,  Kumar A Dalvin Vinoth (Department of Computer Science St. Joseph’s College (Autonomous), Tiruchirapalli, India) ,  Arockiam L. (Department of Computer Science St. Joseph’s College (Autonomous), Tiruchirapalli, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICICT  ページ： 1316-1321  発行年： 2017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： クラウドコンピューティングは,デジタル世界で重要な役割を果たす新興の技術である。スケジューリングと負荷バランスはクラウドコンピューティングにおける2つの主要な問題である。スケジューリングはクラウド資源をユーザに割り当てるプロセスであるが,ロードバランスはサーバの効率的な利用であり,クラウドサーバのユーザへの利用可能性を保証する。提案した研究ENNEGCC 3Dは,作業負荷を推定するための新しい3次元ニューラルネットワーク予測モデルを与える。サーバ状態は,アベイラビリティに従って動的に変化する。ENNEGCC 3D作業は,削減電力消費と熱によるグリーンクラウドコンピューティングを強調する。パケットドロップも考慮し,サーバアベイラビリティによりパケット損失を低減した。実験はクラウドSIMツールを用いて6つの異なるプロセッサを用いて行った。ENNEGCC 3Dはサーバの望ましくない状態変化を回避し,電力消費を大幅に低減する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アベイラビリティ ,  電力消費 ,  *エネルギー効率 ,  *スケジューリング ,  パケット損失 ,  予測モデル ,  ディジタル方式 ,  演算プロセッサ ,  負荷分散 ,  *ニューラルネットワーク ,  *三次元
準シソーラス用語： クラウドサーバ ,  *クラウドコンピューティング ,  *スケジューリングアルゴリズム ,  *予測器 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (8件)： グリーン ,  クラウドコンピューティング ,  環境 ,  3D ,  ニューラルネットワーク ,  予測器 ,  エネルギー効率 ,  スケジューリングアルゴリズム