சுருக்கம்

Dynamic Virtual Machine Scheduling for Resource Sharing In the Cloud Environment

Karthika.M

Resource allocation and job scheduling are the core functions of cloud computing. These functions are based on adequate information of available resources. Timely acquiring dynamic resource status information is of great importance in ensuring overall performance of cloud computing. A cloud system for analyzing performance, removing bottleneck, detecting fault, and maintaining dynamic load balancing, thus, to help cloud users obtain desired computing results by efficiently utilizing system resources in terms of minimized cost, maximized performance between cost and performance. To reduce overhead, the aim of designing a dynamic resource allocation and prediction system is to achieve seamless fusion between cloud technologies and efficient resource scheduling and prediction strategies. This work aims at building a distributed system for cloud resource scheduling and prediction. In this project, we present the design and evaluation of system architecture for cloud resource scheduling and prediction. We discuss the key effects for system implementation, including virtual machine learning-based methodologies for modeling and optimization of resource prediction models. Evaluations are executed on a prototype system. Our experimental results suggest that the efficiency and accuracy of our system meet the demand of online system for dynamic resource utilization and prediction.

மறுப்பு: இந்த சுருக்கமானது செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகளைப் பயன்படுத்தி மொழிபெயர்க்கப்பட்டது மற்றும் இன்னும் மதிப்பாய்வு செய்யப்படவில்லை அல்லது சரிபார்க்கப்படவில்லை

குறியிடப்பட்டது

Index Copernicus
கல்வி விசைகள்
CiteFactor
காஸ்மோஸ் IF
RefSeek
ஹம்டார்ட் பல்கலைக்கழகம்
அறிவியல் இதழ்களின் உலக பட்டியல்
சர்வதேச புதுமையான இதழ் தாக்க காரணி (IIJIF)
சர்வதேச அமைப்பு ஆராய்ச்சி நிறுவனம் (I2OR)
காஸ்மோஸ்

மேலும் பார்க்க