Verwandte Artikel zu Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative...
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach: From Theory to Practice: Designing and Assessing Energy-Efficient Load Balancing Algorithms for Cloud Computing - Softcover
Inhaltsangabe
Maintaining accuracy in load balancing using metaheuristics poses challenges despite recent hybrid approaches. Optimized metaheuristic methods are employed to balance loads in the cloud efficiently. Multi-objective Quality of Service (QoS) metrics like reduced SLA violations, makespan, high throughput, and low energy consumption are crucial. Cloud applications, being computation-intensive, demand effective load balancing to prevent poor solutions due to exponential memory growth.To enhance load balancing in cloud computing, a new hybrid model is proposed, performing file classification using Filetype formatting. Three algorithms—Ant Colony Optimization using Filetype Formatting (ACOFTF), Data Format Classification using Support Vector Machine (DFC-SVM), and Datatype Formatting DFTF/DTF—are developed.Overall, the proposed hybrid metaheuristic approaches offer promising solutions for enhancing load balancing in cloud computing environments.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Neu kaufen
Diesen Artikel anzeigen
EUR 96,90
EUR 23,00 für den Versand von Deutschland nach USA
Versandziele, Kosten & DauerSuchergebnisse für Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative...
Beispielbild für diese ISBN
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2024, 2024
ISBN 10: 620748729X
ISBN 13: 9786207487295
Neu
Taschenbuch
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 356 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786207487295
Anzahl: 2 verfügbar
Foto des Verkäufers
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach
Verlag:
LAP Lambert Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 620748729X
ISBN 13: 9786207487295
Neu
Softcover
Anbieter: moluna, Greven, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Maintaining accuracy in load balancing using metaheuristics poses challenges despite recent hybrid approaches. Optimized metaheuristic methods are employed to balance loads in the cloud efficiently. Multi-objective Quality of Service (QoS) metrics like redu. Bestandsnummer des Verkäufers 1652553430
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 620748729X
ISBN 13: 9786207487295
Neu
Softcover
Anbieter: Books Puddle, New York, NY, USA
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 26400835710
Anzahl: 4 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 620748729X
ISBN 13: 9786207487295
Neu
Softcover
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. Print on Demand. Bestandsnummer des Verkäufers 395574177
Anzahl: 4 verfügbar
Beispielbild für diese ISBN
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 620748729X
ISBN 13: 9786207487295
Neu
Softcover
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New. PRINT ON DEMAND. Bestandsnummer des Verkäufers 18400835700
Anzahl: 4 verfügbar
Foto des Verkäufers
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing Apr 2024, 2024
ISBN 10: 620748729X
ISBN 13: 9786207487295
Neu
Taschenbuch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Maintaining accuracy in load balancing using metaheuristics poses challenges despite recent hybrid approaches. Optimized metaheuristic methods are employed to balance loads in the cloud efficiently. Multi-objective Quality of Service (QoS) metrics like reduced SLA violations, makespan, high throughput, and low energy consumption are crucial. Cloud applications, being computation-intensive, demand effective load balancing to prevent poor solutions due to exponential memory growth.To enhance load balancing in cloud computing, a new hybrid model is proposed, performing file classification using Filetype formatting. Three algorithms¿Ant Colony Optimization using Filetype Formatting (ACOFTF), Data Format Classification using Support Vector Machine (DFC-SVM), and Datatype Formatting DFTF/DTF¿are developed.Overall, the proposed hybrid metaheuristic approaches offer promising solutions for enhancing load balancing in cloud computing environments.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 356 pp. Englisch. Bestandsnummer des Verkäufers 9786207487295
Anzahl: 2 verfügbar
Foto des Verkäufers
Harnessing Data Types for Energy Efficiency: Innovative Cloud Approach : From Theory to Practice: Designing and Assessing Energy-Efficient Load Balancing Algorithms for Cloud Computing
Verlag:
LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 620748729X
ISBN 13: 9786207487295
Neu
Taschenbuch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Maintaining accuracy in load balancing using metaheuristics poses challenges despite recent hybrid approaches. Optimized metaheuristic methods are employed to balance loads in the cloud efficiently. Multi-objective Quality of Service (QoS) metrics like reduced SLA violations, makespan, high throughput, and low energy consumption are crucial. Cloud applications, being computation-intensive, demand effective load balancing to prevent poor solutions due to exponential memory growth.To enhance load balancing in cloud computing, a new hybrid model is proposed, performing file classification using Filetype formatting. Three algorithms-Ant Colony Optimization using Filetype Formatting (ACOFTF), Data Format Classification using Support Vector Machine (DFC-SVM), and Datatype Formatting DFTF/DTF-are developed.Overall, the proposed hybrid metaheuristic approaches offer promising solutions for enhancing load balancing in cloud computing environments. Bestandsnummer des Verkäufers 9786207487295
Anzahl: 1 verfügbar