Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei FAN 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier Sameday 24.00 lei Curier DPD 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Optimized Cloud Based Scheduling

Name: Optimized Cloud Based Scheduling
Brand: Springer Nature Switzerland AG
SKU: 21359352
Price: 285.96 RON
Availability: InStock
Author: John A. Leong
ISBN: 9783030103330

John A. Leong

Amandeep S. Sidhu

Rong Kun Jason Tan

Limba

engleză

Carte Carte broșată

Codul Libristo: 21359352

Editura Springer Nature Switzerland AG, februarie 2019

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

Codul Libristo: 21359352

132 b

285.96 lei

În depozitul extern Expediem în 5-8 zile

30 de zile pentru retur bunuri

Clienții au cumpărat de asemenea

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

Carte broșată

96.22 lei

Archiv Des Criminalrechts Carl Joseph Anton Mittermaier

Carte broșată

179.31 lei

Sanskryt Mejor Marek

Carte broșată

104.24 lei

Gunsmith Cats 1 Keniči Sonoda

Carte broșată

100.07 lei

Haine de L'Occident (La) Jean Ziegler

Carte broșată

141.36 lei

Branka Cyganow Kurnatowski

MP3

12.61 lei

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

Carte broșată

100.28 lei

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

Carte broșată

204.12 lei

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.