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Optimized Cloud Based Scheduling

Optimized Cloud Based Scheduling
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-319-73212-1
Name Tan, Rong Kun Jason ¬[VerfasserIn]¬
Leong, John A. ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Leong, John A. ¬[VerfasserIn]¬
Name Sidhu, Amandeep S. ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Optimized Cloud Based Scheduling
Verlagsort Cham
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2018
2018
Umfang Online-Ressource (XIII, 99 p. 33 illus, online resource)
Reihe Studies in Computational Intelligence ; 759
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-319-73212-1
Printed editionISBN: 978-3-319-73212-1
ISBN ISBN 978-3-319-73214-5
Klassifikation COM004000
UYQ
TEC009000
006.3
Q342
Kurzbeschreibung This book presents an improved design for service provisioning and allocation models that are validated through running genome sequence assembly tasks in a hybrid cloud environment. It proposes approaches for addressing scheduling and performance issues in big data analytics and showcases new algorithms for hybrid cloud scheduling. Scientific sectors such as bioinformatics, astronomy, high-energy physics, and Earth science are generating a tremendous flow of data, commonly known as big data. In the context of growing demand for big data analytics, cloud computing offers an ideal platform for processing big data tasks due to its flexible scalability and adaptability. However, there are numerous problems associated with the current service provisioning and allocation models, such as inefficient scheduling algorithms, overloaded memory overheads, excessive node delays and improper error handling of tasks, all of which need to be addressed to enhance the performance of big data analytics
2. Kurzbeschreibung Introduction -- Background -- Benchmarking -- Computation of Large Datasets -- Optimized Online Scheduling Algorithms
SWB-Titel-Idn 500973393
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-73214-5
Internetseite / Link Volltext
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