Optimized Cloud Based Scheduling

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Feb 2019, 2019

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Serie: Libro 274 de 538 - Studies in Computational Intelligence

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents an improved design for service provisioning and allocation models that are validated through running genome sequence assembly tasks in a hybrid cloud environment. It proposes approaches for addressing scheduling and performance issues in big data analytics and showcases new algorithms for hybrid cloud scheduling. Scientific sectors such as bioinformatics, astronomy, high-energy physics, and Earth science are generating a tremendous flow of data, commonly known as big data. In the context of growing demand for big data analytics, cloud computing offers an ideal platform for processing big data tasks due to its flexible scalability and adaptability. However, there are numerous problems associated with the current service provisioning and allocation models, such as inefficient scheduling algorithms, overloaded memory overheads, excessive node delays and improper error handling of tasks, all of which need to be addressed to enhance the performance of big data analytics.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 116 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783030103330

Título
Optimized Cloud Based Scheduling
Autor
Rong Kun Jason Tan
Editorial
Springer, Palgrave Macmillan Feb 2019
Año de publicación
2019
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3030103331
ISBN 13
9783030103330
Peso del artículo
189 gramos
Dimensiones
235x155x7 mm
Serie
Libro 274 de 538: Studies in Computational Intelligence

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