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J-GLOBAL ID：201902265486264279   整理番号：19A0470054

クラウドスポットインスタンスのためのQoS意識発見的プロビジョニング手法【JST・京大機械翻訳】

QoS Aware Heuristic Provisioning Approach for Cloud Spot Instances

著者 (3件)： Mudali Geetika ,  Roy Diptendu Sinha ,  Reddy K Hemant Kumar
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIT  ページ： 73-78  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,計算世界におけるパラダイムムシフトをもたらした。クラウドサービスプロバイダ(CSP)は,それらが提供するサービスのためにいくつかの価格決定モデルを使用する。これらのモデルは,クラウドサービスユーザ(CSU)のための短期的または長期的要件であることができる。本研究の第一の目的は,CSUの需要を満たすための最適資源要件を見出すことにより,総コストを最小化することである。Amazon EC2のようなCSP,サービス(IaaS)プロバイダとしての主要なインフラストラクチャは,その仮想マシン(VM)分布のための予約,オンデマンドスポットインスタンスのような価格決定方式を使用する。本論文では,ジョブ完了時間とコストスポットインスタンスを最小化するためのQoS認識発見的アプローチを提案した。提案したモデルにおいて,発見的手法を用いて,スポットインスタンスを提供し,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて,価格決定スポットインスタンスを予測し,次に,性能を強化し,サービス品質を検証した。提案したモデルの有効性をアマゾンEC2の実価格トレースを用いて試験し,CSUの総コストを異なるアプローチと比較した。Copyright 2019 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： インフラストラクチャー ,  *総原価 ,  有効性 ,  ニューラルネットワーク ,  価格決定 ,  仮想機械システム ,  発見的方法
準シソーラス用語： アマゾン ,  サービス品質 ,  オンデマンド ,  ISP【インターネット】 ,  IaaS ,  クラウドコンピューティング ,  *プロビジョニング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： QOS ,  意識 ,  発見 ,  手法