Título :	Economic Models for Managing Cloud Services
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Mistry, Sajib, Autor ; Bouguettaya, Athman, Autor ; Dong, Hai, Autor
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.
Palabras clave:	Software de la aplicacion  Red de computadoras  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Operaciones de TI  Redes de comunicación informática
Índice Dewey:	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 período 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 heurística 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 híbrido (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 estadísticos 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 teoría, la práctica y la aplicación de modelos económicos en la computación en la nube. Este libro será una guía 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.
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

Economic Models for Managing Cloud Services [documento electrónico] / Mistry, Sajib, Autor ; Bouguettaya, Athman, Autor ; Dong, Hai, Autor  . -  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.

Palabras clave:	Software de la aplicacion  Red de computadoras  Aplicaciones informáticas y de sistemas de información  Operaciones de TI  Redes de comunicación informática
Índice Dewey:	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 período 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 heurística 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 híbrido (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 estadísticos 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 teoría, la práctica y la aplicación de modelos económicos en la computación en la nube. Este libro será una guía 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.
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