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Autor Dong, Hai |
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TÃtulo : Economic Models for Managing Cloud Services Tipo de documento: documento electrónico Autores: Mistry, Sajib, ; Bouguettaya, Athman, ; Dong, Hai, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIX, 141 p. 53 ilustraciones, 12 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-73876-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Software de la aplicacion Red de computadoras Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Operaciones de TI Redes de comunicación informática Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Los autores presentan los modelos económicos cuantitativos y cualitativos como herramientas de optimización para la selección de solicitudes de servicios en la nube a largo plazo. Los modelos económicos se ajustan casi intuitivamente a la forma habitual de hacer negocios y maximizan las ganancias de un proveedor de nube durante un perÃodo a largo plazo. Los autores proponen un nuevo modelo multivariado de Markov oculto y de media móvil integrada autorregresiva (HMM-ARIMA) para predecir varios patrones de utilización de recursos en tiempo de ejecución. Se desarrolla un enfoque de optimización de programación lineal entera (ILP) basado en heurÃstica para maximizar la utilización de recursos en tiempo de ejecución. Implementa una red bayesiana dinámica (DBN) para modelar los precios dinámicos y los costos operativos a largo plazo. Se propone un nuevo algoritmo genético adaptativo hÃbrido (HAGA) que optimiza periódicamente una función de beneficio no lineal para abordar la llegada estocástica de solicitudes. A continuación, los autores exploran la Red de preferencia condicional temporal (TempCP-Net) como modelo económico cualitativo para representar las estrategias comerciales de IaaS de alto nivel. Las preferencias cualitativas temporales se indexan en un árbol kd multidimensional para calcular de manera eficiente la clasificación de preferencias en tiempo de ejecución. Se desarrolla un enfoque tridimensional de Q-learning para encontrar una composición cualitativa óptima utilizando análisis estadÃsticos sobre patrones históricos de solicitudes. Finalmente, los autores proponen un nuevo enfoque multivariado para predecir el desempeño futuro de la Calidad de Servicio (QoS) de los proveedores de servicios pares para configurar de manera eficiente TempCP-Net. Analiza los resultados experimentales y evalúa la eficiencia del marco de composición propuesto utilizando datos de Google Cluster, datos de QoS del mundo real y datos sintéticos. También explora la importancia del enfoque propuesto para crear un mercado de nube económicamente viable y estable. Este libro puede utilizarse como referencia útil para cualquier persona interesada en la teorÃa, la práctica y la aplicación de modelos económicos en la computación en la nube. Este libro será una guÃa invaluable para los pequeños y medianos empresarios que han invertido o planean invertir en infraestructuras y servicios en la nube. En general, este libro es adecuado para una amplia audiencia que incluye estudiantes, investigadores y profesionales que estudian o trabajan en computación orientada a servicios y computación en la nube. . Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Cloud Service Composition: The State of the Art -- 3 Long-term IaaS Composition for Deterministic Requests -- 4 Long-term IaaS Composition for Stochastic Requests -- 5 Long-term Qualitative IaaS Composition -- 6 Service Providers' Long-term QoS Prediction Model -- 7 Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : The authors introduce both the quantitative and qualitative economic models as optimization tools for the selection of long-term cloud service requests. The economic models fit almost intuitively in the way business is usually done and maximize the profit of a cloud provider for a long-term period. The authors propose a new multivariate Hidden Markov and Autoregressive Integrated Moving Average (HMM-ARIMA) model to predict various patterns of runtime resource utilization. A heuristic-based Integer Linear Programming (ILP) optimization approach is developed to maximize the runtime resource utilization. It deploys a Dynamic Bayesian Network (DBN) to model the dynamic pricing and long-term operating cost. A new Hybrid Adaptive Genetic Algorithm (HAGA) is proposed that optimizes a non-linear profit function periodically to address the stochastic arrival of requests. Next, the authors explore the Temporal Conditional Preference Network (TempCP-Net) as the qualitative economic model to represent the high-level IaaS business strategies. The temporal qualitative preferences are indexed in a multidimensional k-d tree to efficiently compute the preference ranking at runtime. A three-dimensional Q-learning approach is developed to find an optimal qualitative composition using statistical analysis on historical request patterns. Finally, the authors propose a new multivariate approach to predict future Quality of Service (QoS) performances of peer service providers to efficiently configure a TempCP-Net. It discusses the experimental results and evaluates the efficiency of the proposed composition framework using Google Cluster data, real-world QoS data, and synthetic data. It also explores the significance of the proposed approach in creating an economically viable and stable cloud market. This book can be utilized as a useful reference to anyone who is interested in theory, practice, and application of economic models in cloud computing. This book will be an invaluable guide for small and medium entrepreneurs who have invested or plan to invest in cloud infrastructures and services. Overall, this book is suitable for a wide audience that includes students, researchers, and practitioners studying or working in service-oriented computing and cloud computing. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Economic Models for Managing Cloud Services [documento electrónico] / Mistry, Sajib, ; Bouguettaya, Athman, ; Dong, Hai, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIX, 141 p. 53 ilustraciones, 12 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-73876-5
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Software de la aplicacion Red de computadoras Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Operaciones de TI Redes de comunicación informática Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Los autores presentan los modelos económicos cuantitativos y cualitativos como herramientas de optimización para la selección de solicitudes de servicios en la nube a largo plazo. Los modelos económicos se ajustan casi intuitivamente a la forma habitual de hacer negocios y maximizan las ganancias de un proveedor de nube durante un perÃodo a largo plazo. Los autores proponen un nuevo modelo multivariado de Markov oculto y de media móvil integrada autorregresiva (HMM-ARIMA) para predecir varios patrones de utilización de recursos en tiempo de ejecución. Se desarrolla un enfoque de optimización de programación lineal entera (ILP) basado en heurÃstica para maximizar la utilización de recursos en tiempo de ejecución. Implementa una red bayesiana dinámica (DBN) para modelar los precios dinámicos y los costos operativos a largo plazo. Se propone un nuevo algoritmo genético adaptativo hÃbrido (HAGA) que optimiza periódicamente una función de beneficio no lineal para abordar la llegada estocástica de solicitudes. A continuación, los autores exploran la Red de preferencia condicional temporal (TempCP-Net) como modelo económico cualitativo para representar las estrategias comerciales de IaaS de alto nivel. Las preferencias cualitativas temporales se indexan en un árbol kd multidimensional para calcular de manera eficiente la clasificación de preferencias en tiempo de ejecución. Se desarrolla un enfoque tridimensional de Q-learning para encontrar una composición cualitativa óptima utilizando análisis estadÃsticos sobre patrones históricos de solicitudes. Finalmente, los autores proponen un nuevo enfoque multivariado para predecir el desempeño futuro de la Calidad de Servicio (QoS) de los proveedores de servicios pares para configurar de manera eficiente TempCP-Net. Analiza los resultados experimentales y evalúa la eficiencia del marco de composición propuesto utilizando datos de Google Cluster, datos de QoS del mundo real y datos sintéticos. También explora la importancia del enfoque propuesto para crear un mercado de nube económicamente viable y estable. Este libro puede utilizarse como referencia útil para cualquier persona interesada en la teorÃa, la práctica y la aplicación de modelos económicos en la computación en la nube. Este libro será una guÃa invaluable para los pequeños y medianos empresarios que han invertido o planean invertir en infraestructuras y servicios en la nube. En general, este libro es adecuado para una amplia audiencia que incluye estudiantes, investigadores y profesionales que estudian o trabajan en computación orientada a servicios y computación en la nube. . Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Cloud Service Composition: The State of the Art -- 3 Long-term IaaS Composition for Deterministic Requests -- 4 Long-term IaaS Composition for Stochastic Requests -- 5 Long-term Qualitative IaaS Composition -- 6 Service Providers' Long-term QoS Prediction Model -- 7 Conclusion. Tipo de medio : Computadora Summary : The authors introduce both the quantitative and qualitative economic models as optimization tools for the selection of long-term cloud service requests. The economic models fit almost intuitively in the way business is usually done and maximize the profit of a cloud provider for a long-term period. The authors propose a new multivariate Hidden Markov and Autoregressive Integrated Moving Average (HMM-ARIMA) model to predict various patterns of runtime resource utilization. A heuristic-based Integer Linear Programming (ILP) optimization approach is developed to maximize the runtime resource utilization. It deploys a Dynamic Bayesian Network (DBN) to model the dynamic pricing and long-term operating cost. A new Hybrid Adaptive Genetic Algorithm (HAGA) is proposed that optimizes a non-linear profit function periodically to address the stochastic arrival of requests. Next, the authors explore the Temporal Conditional Preference Network (TempCP-Net) as the qualitative economic model to represent the high-level IaaS business strategies. The temporal qualitative preferences are indexed in a multidimensional k-d tree to efficiently compute the preference ranking at runtime. A three-dimensional Q-learning approach is developed to find an optimal qualitative composition using statistical analysis on historical request patterns. Finally, the authors propose a new multivariate approach to predict future Quality of Service (QoS) performances of peer service providers to efficiently configure a TempCP-Net. It discusses the experimental results and evaluates the efficiency of the proposed composition framework using Google Cluster data, real-world QoS data, and synthetic data. It also explores the significance of the proposed approach in creating an economically viable and stable cloud market. This book can be utilized as a useful reference to anyone who is interested in theory, practice, and application of economic models in cloud computing. This book will be an invaluable guide for small and medium entrepreneurs who have invested or plan to invest in cloud infrastructures and services. Overall, this book is suitable for a wide audience that includes students, researchers, and practitioners studying or working in service-oriented computing and cloud computing. . Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Service Research and Innovation : 5th and 6th Australasian Symposium, ASSRI 2015 and ASSRI 2017, Sydney, NSW, Australia, November 2–3, 2015, and October 19–20, 2017, Revised Selected Papers / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Beheshti, Amin, ; Hashmi, Mustafa, ; Dong, Hai, ; Zhang, Wei Emma, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: X, 231 p. 58 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-76587-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Software de la aplicacion Servicios de información empresarial TecnologÃa de la información IngenierÃa de software Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Sistemas de Información Empresarial Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Infraestructura de TI empresarial Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro constituye una selección revisada de artÃculos del Simposio de Australasia sobre Investigación e Innovación en Servicios, ASSRI, celebrado en Sydney, Australia. Los 11 artÃculos completos presentados en ASSRI 2017, que tuvo lugar del 19 al 20 de octubre de 2017, fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 26 presentaciones. El volumen también contiene 3 artÃculos de ASSRI 2015, que tuvo lugar del 2 al 3 de noviembre de 2015, y un artÃculo invitado sobre los procesos de desarrollo de software. Las ponencias se organizaron en secciones temáticas denominadas: charla invitada; modelado; diseño; calidad; sociales y de aplicación. Nota de contenido: Invited Talk -- Big Data Analytics Has Little to Do with Analytics -- Modelling -- Accommodating Information Priority Model in Cloudlet Environment -- Learning Planning Model for Semantic Process Compensation -- Design -- Information Systems as a Service (ISaaS): Consumer Co-creation of Value -- Scalable Architecture for Personalized Healthcare Service Recommendation using Big Data Lake -- Declarative Approaches for Compliance by Design -- Quality -- Auction-based Models for Composite Service Selection: A Design Framework -- A Game-theoretic Approach to Quality Improvement in Crowdsourcing Tasks -- Investigating Performance Metrics for Evaluation of Content Delivery Networks -- Social -- Toward Unified Cloud Service Discovery for Enhanced Service Identification -- Predicting issues for resolving in the next release -- Trust and Privacy Challenges in Social Participatory Networks -- Application -- Relating SOA Governance to IT Governance and EA Governance -- Semantic Textual Similarity as a Service -- Logistics and Supply Chain Management Investigation: A Case Study. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the Australasian Symposium on Service Research and Innovation, ASSRI, held in Sydney Australia. The 11 full papers presented from ASSRI 2017, which took place during October 19-20, 2017, were carefully reviewed and selected from 26 submissions. The volume also contains 3 papers from ASSRI 2015, which took place during November 2-3, 2015, and one invited paper on the software development processes. The papers were organized in topical sections named: invited talk; modelling; design; quality; social, and application. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Service Research and Innovation : 5th and 6th Australasian Symposium, ASSRI 2015 and ASSRI 2017, Sydney, NSW, Australia, November 2–3, 2015, and October 19–20, 2017, Revised Selected Papers / [documento electrónico] / Beheshti, Amin, ; Hashmi, Mustafa, ; Dong, Hai, ; Zhang, Wei Emma, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - X, 231 p. 58 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-76587-7
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Software de la aplicacion Servicios de información empresarial TecnologÃa de la información IngenierÃa de software Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Sistemas de Información Empresarial Aplicación Informática en Tratamiento de Datos Administrativos Infraestructura de TI empresarial Clasificación: 005.3 Ciencia de los computadores (Programas) Resumen: Este libro constituye una selección revisada de artÃculos del Simposio de Australasia sobre Investigación e Innovación en Servicios, ASSRI, celebrado en Sydney, Australia. Los 11 artÃculos completos presentados en ASSRI 2017, que tuvo lugar del 19 al 20 de octubre de 2017, fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 26 presentaciones. El volumen también contiene 3 artÃculos de ASSRI 2015, que tuvo lugar del 2 al 3 de noviembre de 2015, y un artÃculo invitado sobre los procesos de desarrollo de software. Las ponencias se organizaron en secciones temáticas denominadas: charla invitada; modelado; diseño; calidad; sociales y de aplicación. Nota de contenido: Invited Talk -- Big Data Analytics Has Little to Do with Analytics -- Modelling -- Accommodating Information Priority Model in Cloudlet Environment -- Learning Planning Model for Semantic Process Compensation -- Design -- Information Systems as a Service (ISaaS): Consumer Co-creation of Value -- Scalable Architecture for Personalized Healthcare Service Recommendation using Big Data Lake -- Declarative Approaches for Compliance by Design -- Quality -- Auction-based Models for Composite Service Selection: A Design Framework -- A Game-theoretic Approach to Quality Improvement in Crowdsourcing Tasks -- Investigating Performance Metrics for Evaluation of Content Delivery Networks -- Social -- Toward Unified Cloud Service Discovery for Enhanced Service Identification -- Predicting issues for resolving in the next release -- Trust and Privacy Challenges in Social Participatory Networks -- Application -- Relating SOA Governance to IT Governance and EA Governance -- Semantic Textual Similarity as a Service -- Logistics and Supply Chain Management Investigation: A Case Study. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the Australasian Symposium on Service Research and Innovation, ASSRI, held in Sydney Australia. The 11 full papers presented from ASSRI 2017, which took place during October 19-20, 2017, were carefully reviewed and selected from 26 submissions. The volume also contains 3 papers from ASSRI 2015, which took place during November 2-3, 2015, and one invited paper on the software development processes. The papers were organized in topical sections named: invited talk; modelling; design; quality; social, and application. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
