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9783319732121 - Optimized Cloud Based Scheduling: 759 (Studies in Computational Intelligence, 759) de Sidhu, Amandeep S.; Leong, John A.; Tan, Rong Kun Jason (14 resultados)
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Optimized Cloud Based Scheduling.
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
Miembro de asociación: GIAQ ILAB VDA
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 52,42
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Optimized Cloud Based Scheduling (Studies in Computational Intelligence, 759)
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Optimized Cloud Based Scheduling (Studies in Computational Intelligence, 759)
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 60,13
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Se envía de Irlanda a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 66,23
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 77,90
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 99 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin, Springer, 2018
ISBN 10: 3319732129 ISBN 13: 9783319732121
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
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Optimized Cloud Based Scheduling (eng)
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Berlin Springer International Publishing Springer Mrz 2018, 2018
ISBN 10: 3319732129 ISBN 13: 9783319732121
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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. 99 pp. Englisch.
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Optimized Cloud Based Scheduling
Libro 274 de 538: Studies in Computational IntelligenceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319732129 ISBN 13: 9783319732121
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents an improved design for service provisioning and allocation models in a hybrid cloud environmentProposes approaches for addressing scheduling and performance issues in big data analytics Showcases new algorithms for hybrid cl.
