Optimized cloud based scheduling par tan rong (30 résultats)
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Langue : anglais
Edité par Springer, 2018
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Edité par Springer, 2019
Série : Livre 274 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Paperback. Etat : Brand New. reprint edition. 116 pages. 9.25x6.10x0.43 inches. In Stock.
Optimized Cloud Based Scheduling
Tan, Rong Kun Jason (Author)/ Leong, John A. (Author)/ Sidhu, Amandeep S. (Author)
Langue : anglais
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Hardcover. Etat : Brand New. 99 pages. 9.25x6.25x0.50 inches. In Stock.
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Edité par Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 issue…s 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.
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 bi…g 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.
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Edité par Springer, 2019
Série : Livre 274 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Taschenbuch. Etat : Neu. Optimized Cloud Based Scheduling | Rong Kun Jason Tan (u. a.) | Taschenbuch | xiii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030103330 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Edité par Springer, 2019
Série : Livre 274 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Etat : Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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 performan…ce 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.
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Edité par Springer, 2019
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Edité par Springer, 2018
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Edité par Springer International Publishing Feb 2019, 2019
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 p…erformance 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. 116 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Berlin Springer International Publishing Springer Mrz 2018, 2018
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 performa…nce 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. 99 pp. Englisch.
Langue : anglais
Edité par Springer, 2019
Série : Livre 274 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-UniMajestic Books
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Etat : New. Print on Demand pp. 116.
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Edité par Springer, 2019
Série : Livre 274 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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EUR 77,55
EUR 9,95 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 4 disponible(s)
Etat : New. PRINT ON DEMAND pp. 116.
Langue : anglais
Edité par Springer International Publishing, 2019
Série : Livre 274 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents an improved design for service provisioning and allocation models in a hybrid cloud environmentProposes approaches for addressing scheduling and performance issues in big data analytics Showcases new algorithms f…or hybrid cl.
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Edité par Springer International Publishing, 2018
Série : Livre 274 sur 538 - Studies in Computational Intelligence
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagnemoluna
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EUR 48,99 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : Plus de 20 disponibles
Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents an improved design for service provisioning and allocation models in a hybrid cloud environmentProposes approaches for addressing scheduling and performance issues in big data analytics Showcases new al…gorithms for hybrid cl.
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Edité par Springer, Palgrave Macmillan Feb 2019, 2019
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EUR 60,00 expéditionExpédition depuis Allemagne vers Etats-UnisQuantité disponible : 1 disponible(s)
Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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 perfo…rmance 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 116 pp. Englisch.
