Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Optimized Cloud Based Scheduling

Name: Optimized Cloud Based Scheduling
Brand: Springer Nature Switzerland AG
SKU: 21359352
Price: 54.3 EUR
Availability: InStock
Author: John A. Leong
ISBN: 9783030103330

John A. Leong

Amandeep S. Sidhu

Rong Kun Jason Tan

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 21359352

Издателство Springer Nature Switzerland AG, февруари 2019

This book presents an improved design for service provisioning and allocation models that are valida... Цялото описание

Код Либристо: 21359352

132 b

54.30 €

106.21 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Voltaire Et Rousseau Et La Philosophie Du Xviiie Siecle MARTIN-H

С меки корици

17.39 € 34.02 лв

Archiv Des Criminalrechts Carl Joseph Anton Mittermaier

С меки корици

32.52 € 63.60 лв

Nouveau Dict. Des Ouvrages Anonymes Et Pseudonymes (3e Ed) (Ed.1868) Edmond-Denis Manne

С меки корици

37.06 € 72.49 лв

Sanskryt Mejor Marek

С меки корици

20.64 € 40.38 лв

Gunsmith Cats 1 Keniči Sonoda

С меки корици

18.99 € 37.15 лв

Haine de L'Occident (La) Jean Ziegler

С меки корици

28.03 € 54.82 лв

Branka Cyganow Kurnatowski

MP3

2.52 € 4.94 лв

Introduccion a la Teologia Mestiza de San Agustin Aeth Gonzalez Justo L

С меки корици

17.96 € 35.13 лв

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.