Autonomic Computing in Cloud Resource Management in Industry 4.0 / Choudhury, Tanupriya ; Dewangan, Bhupesh Kumar ; Tomar, Ravi ; Singh, Bhupesh Kumar ; Toe, Teoh Teik ; Nhu, Nguyen Gia  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Autonomic Computing in Cloud Resource Management in Industry 4.0 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Choudhury, Tanupriya, ; Dewangan, Bhupesh Kumar, ; Tomar, Ravi, ; Singh, Bhupesh Kumar, ; Toe, Teoh Teik, ; Nhu, Nguyen Gia, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 409 p. 135 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-71756-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación  Red de computadoras  Procesamiento de la señal  Optimización matemática  Teoría de la codificación  Teoría de la información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Redes de comunicación informática  Procesamiento de señales  voz e imágenes  Mejoramiento  Teoría de la codificación y la información Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro describe la próxima generación de industria (Industria 4.0) y cómo promete una mayor flexibilidad en la fabricación, junto con automatización, mejor calidad y mayor productividad. Los autores analizan cómo permite a las empresas hacer frente a los desafíos de producir productos cada vez más individualizados con un plazo de comercialización más corto y de mayor calidad. Los autores postulan que los servicios inteligentes en la nube y el intercambio de recursos juegan un papel importante en la Cuarta Revolución Industrial anticipada por la Industria 4.0. Este libro aborda los diferentes problemas y desafíos en las técnicas de CRM de gestión de recursos en la nube con la solución adecuada para las organizaciones de TI. El libro presenta capítulos basados ​​en las características de la computación autónoma con su aplicabilidad en CRM. Cada capítulo presenta las técnicas y análisis de cada mecanismo para realizar una mejor gestión de recursos en la nube. Describe un marco autoadaptable para encontrar las mejores técnicas de optimización automáticamente en función de los problemas y las plataformas; Presenta un modelo autooptimizado para encontrar el recurso óptimo del conjunto de recursos; Incluye aplicaciones para diagnosticar y reparar fallas del sistema y proteger contra ataques maliciosos. Nota de contenido: Introduction -- Introduction to Cloud Resource Management -- Autonomic Computing in Cloud -- Model, and Applications -- Issues and challenges in Autonomic computing and resource management -- The architecture of Autonomic Cloud Resource Management -- A self-adaptable framework to find best optimization techniques -- Healing application against resource failure -- Modelling re-installation components to adapt system configuration -- Self-protection application to defend the malicious request -- Resource management system for scheduling -- Comparative Analysis of various autonomic management systems in the cloud -- Applicability of Autonomic computing in resource management -- Conclusion. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Autonomic Computing in Cloud Resource Management in Industry 4.0 [documento electrónico] / Choudhury, Tanupriya, ; Dewangan, Bhupesh Kumar, ; Tomar, Ravi, ; Singh, Bhupesh Kumar, ; Toe, Teoh Teik, ; Nhu, Nguyen Gia,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 409 p. 135 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-71756-8 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Telecomunicación  Red de computadoras  Procesamiento de la señal  Optimización matemática  Teoría de la codificación  Teoría de la información  Ingeniería en Comunicaciones  Redes  Redes de comunicación informática  Procesamiento de señales  voz e imágenes  Mejoramiento  Teoría de la codificación y la información Índice Dewey: 621.382 Ingeniería de comunicaciones Resumen: Este libro describe la próxima generación de industria (Industria 4.0) y cómo promete una mayor flexibilidad en la fabricación, junto con automatización, mejor calidad y mayor productividad. Los autores analizan cómo permite a las empresas hacer frente a los desafíos de producir productos cada vez más individualizados con un plazo de comercialización más corto y de mayor calidad. Los autores postulan que los servicios inteligentes en la nube y el intercambio de recursos juegan un papel importante en la Cuarta Revolución Industrial anticipada por la Industria 4.0. Este libro aborda los diferentes problemas y desafíos en las técnicas de CRM de gestión de recursos en la nube con la solución adecuada para las organizaciones de TI. El libro presenta capítulos basados ​​en las características de la computación autónoma con su aplicabilidad en CRM. Cada capítulo presenta las técnicas y análisis de cada mecanismo para realizar una mejor gestión de recursos en la nube. Describe un marco autoadaptable para encontrar las mejores técnicas de optimización automáticamente en función de los problemas y las plataformas; Presenta un modelo autooptimizado para encontrar el recurso óptimo del conjunto de recursos; Incluye aplicaciones para diagnosticar y reparar fallas del sistema y proteger contra ataques maliciosos. Nota de contenido: Introduction -- Introduction to Cloud Resource Management -- Autonomic Computing in Cloud -- Model, and Applications -- Issues and challenges in Autonomic computing and resource management -- The architecture of Autonomic Cloud Resource Management -- A self-adaptable framework to find best optimization techniques -- Healing application against resource failure -- Modelling re-installation components to adapt system configuration -- Self-protection application to defend the malicious request -- Resource management system for scheduling -- Comparative Analysis of various autonomic management systems in the cloud -- Applicability of Autonomic computing in resource management -- Conclusion. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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