Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014)

Материал из 0x1.tv

Аннотация

Докладчик
Анатолий Хомоненко.jpg
Анатолий Хомоненко

Для облачных систем предлагается набор вероятностных моделей, учитывающих актуализацию вычислительного контекста в системе.

Эти модели основаны на теории массового обслуживания и расширяют ее применение на многоканальные немарковские системы с разогревом.

Приведены диаграммы переходов и матрицы микросостояний примера облачной системы и схема вычисления вероятностно-временных параметров оперативости системы.

В статье обсуждаются полученные результаты вычислений предлагаемого подхода к моделированию и их применение к оценке работы облачных систем.


Видео

on youtube


Слайды

Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf Вероятностные модели для оценивания оперативности облачных вычислений (Анатолий Хомоненко, SECR-2014).pdf

Примечания и отзывы


Plays:40   Comments:0