Abstract-Recent expansioner av Internet-of-Things (IoT) tillämpa molndata har ökat i en fenomenal takt. Som en av utvecklingarna har heterogena molntjänster möjliggjort en mängd olika molnbaserade infrastrukturlösningar, såsom multimedia big data. Många tidigare undersökningar har utforskat optimeringar av heterogena minnen. De heterogena molnminnena står dock inför begränsningar på grund av prestandabegränsningar och kostnadsproblem som orsakas av hårdvarudistributioner och manipulativa mekanismer. Att tilldela datauppgifter till distribuerade minnen med olika kapaciteter är ett kombinatoriskt NP-hård problem. Detta dokument fokuserar på denna fråga och föreslår ett nytt tillvägagångssätt, Cost-Aware Heterogenous Cloud Memory Model (CAHCM), som syftar till att tillhandahålla en högpresterande molnbaserad heterogen minnestjänst. Den viktigaste algoritmen som stöder CAHCM är Dynamic Data Allocation Advance (2DA) Algoritm som använder genetisk programmering för att bestämma datatilldelningen på molnbaserade minnen. I vårt föreslagna tillvägagångssätt överväger vi en rad avgörande faktorer som påverkar molnminnenas prestanda, såsom kommunikationskostnader, dataflyttningskostnader, energiprestanda och tidsbegränsningar. Slutligen genomför vi experimentella utvärderingar för att undersöka vår föreslagna modell. De experimentella resultaten har visat att vår strategi är användbar och genomförbar för att vara en kostnadsmedveten molnbaserad lösning.
Gai m.fl. REF presenterade en kostnadsmedveten heterogen molnminnesmodell för att tillhandahålla minnestjänster och beaktad energiprestanda.
Cost-Aware Multimedia Data Allocation for Heterogeneous Memory Using Genetic Algorithm in Cloud Computing
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}