Abstract-Det finns olika viktiga frågor i resursallokering, såsom maximal datorprestanda och gröna datorer, drar till sig forskarnas uppmärksamhet nyligen. Hur man kan utföra uppgifter med den lägsta kostnaden har därför blivit en viktig fråga när resursen på jorden blir mindre. Målet med denna forskning är att utforma ett suboptimalt resursfördelningssystem i molndatamiljö. En förutsägelsemekanism realiseras genom att använda Support Vector Reggressions (SVR) för att uppskatta svarstiden under nästa mätperiod, och resurserna omfördelas baserat på aktuell status för alla virtuella maskiner installerade i fysiska maskiner. I synnerhet föreslås i denna studie en resursöverföringsmekanism med hjälp av genetiska algoritmer för att fastställa omfördelning av resurser. De experimentella resultaten visar att det föreslagna systemet uppnår en effektiv konfiguration genom att nå en överenskommelse mellan utnyttjandet av resurser inom fysisk maskin som övervakas av fysisk maskinövervakning och servicenivåavtal (SLA) mellan virtuella maskiners operatör och molntjänstleverantör. Dessutom kan vår föreslagna mekanism fullt ut utnyttja hårdvaruresurser och bibehålla önskvärd prestanda i molnmiljön.
Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslår ett system som optimerar resurstilldelningen i molndata.
Applications of Machine Learning to Resource Management in Cloud Computing
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modeling and Optimization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}