Optimized Cloud Based Scheduling
ଫେବୃଆରୀ 2018 · Studies in Computational Intelligence 759 ବହି · Springer
ଇବୁକ୍
99
ପୃଷ୍ଠାଗୁଡ଼ିକ
reportରେଟିଂ ଓ ସମୀକ୍ଷାଗୁଡ଼ିକୁ ଯାଞ୍ଚ କରାଯାଇନାହିଁ ଅଧିକ ଜାଣନ୍ତୁ
ଏହି ଇବୁକ୍ ବିଷୟରେ
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.
ଏହି ଇବୁକ୍କୁ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କରନ୍ତୁ
ଆପଣ କଣ ଭାବୁଛନ୍ତି ତାହା ଆମକୁ ଜଣାନ୍ତୁ।
ପଢ଼ିବା ପାଇଁ ତଥ୍ୟ
ସ୍ମାର୍ଟଫୋନ ଓ ଟାବଲେଟ
Google Play Books ଆପ୍କୁ, Android ଓ iPad/iPhone ପାଇଁ ଇନଷ୍ଟଲ୍ କରନ୍ତୁ। ଏହା ସ୍ଵଚାଳିତ ଭାବେ ଆପଣଙ୍କ ଆକାଉଣ୍ଟରେ ସିଙ୍କ ହୋଇଯିବ ଏବଂ ଆପଣ ଯେଉଁଠି ଥାଆନ୍ତୁ ନା କାହିଁକି ଆନଲାଇନ୍ କିମ୍ବା ଅଫଲାଇନ୍ରେ ପଢ଼ିବା ପାଇଁ ଅନୁମତି ଦେବ।
ଲାପଟପ ଓ କମ୍ପ୍ୟୁଟର
ନିଜର କମ୍ପ୍ୟୁଟର୍ରେ ଥିବା ୱେବ୍ ବ୍ରାଉଜର୍କୁ ବ୍ୟବହାର କରି Google Playରୁ କିଣିଥିବା ଅଡିଓବୁକ୍କୁ ଆପଣ ଶୁଣିପାରିବେ।
ଇ-ରିଡର୍ ଓ ଅନ୍ୟ ଡିଭାଇସ୍ଗୁଡ଼ିକ
Kobo eReaders ପରି e-ink ଡିଭାଇସଗୁଡ଼ିକରେ ପଢ଼ିବା ପାଇଁ, ଆପଣଙ୍କୁ ଏକ ଫାଇଲ ଡାଉନଲୋଡ କରି ଏହାକୁ ଆପଣଙ୍କ ଡିଭାଇସକୁ ଟ୍ରାନ୍ସଫର କରିବାକୁ ହେବ। ସମର୍ଥିତ eReadersକୁ ଫାଇଲଗୁଡ଼ିକ ଟ୍ରାନ୍ସଫର କରିବା ପାଇଁ ସହାୟତା କେନ୍ଦ୍ରରେ ଥିବା ସବିଶେଷ ନିର୍ଦ୍ଦେଶାବଳୀକୁ ଅନୁସରଣ କରନ୍ତୁ।
