فایل ورد کامل مدیریت منابع ابر: بررسی پیش بینی و مدل های پروفایل

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل مدیریت منابع ابر: بررسی پیش بینی و مدل های پروفایل،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۷ صفحه

۵. نتیجه گیری
این مقاله یک روش آنالیز ویژگی و پیش بینی طبقه بندی را ارائه کرده است، که که دلایل انجام آن و همچنین ویژگی های اصلی آن و چالش ها را توصیف می کند. بنابراین، ما همچنین یخشی را معرفی کردیم که بخشی از لوپ MAPE-K بود که مسئول نظارت و آنالیز داده های جمع آوری شده به منظور تغذیه مراحل طراحی و اجرایی لوپ می باشد.
ما همچنین آنالیز ویژگی ها و مدل های پیش بینی و تکنیک های منتشر شده که تا قبل از این مقاله ناشر از آنها مطلع بوده را توصیف، مقایسه و بحث کردیم. بنابراین، ما هر کدام از مقالات مطرح و بحث شده را در طبقه ای که ارائه شده بود، طبقه بندی کردیم.
به عنوان نتیجه گیری، ما چالش های باز در مورد زمینه های آنالیز ویژگی و مدل های پیش بینی و تکنیک های محیط های ابری ارائه و بحث کردیم. که پویایی ابر یکی از بزرگترین موانعی است که باید با آن سروکار داشت. بنابراین ما بحث کردیم که محاسبه خودکار برای سروکار داشتن با محیط ابر و رشد آن در پیچیدگی و اندازه می تواند سودمند و مفید باشد.

عنوان انگلیسی:Cloud resource management: A survey on forecasting and profiling models~~en~~

۵ Conclusion

The paper presented an application profiling and forecasting taxonomy, describing reasons to perform it as well as their main characteristics and challenges. Thus, we also introduced it was a part of the MAPE-K autonomic loop in which it is responsible to monitor and analyses collected data to feed the planning and execution phases of the loop. We also described, compared and discussed profiling and forecasting models and techniques published known by the authors until the writing of this paper. Thus, we classified each of the discussed and presented paper into the taxonomy that was presented. In conclusion, we presented and discussed open challenges to be faced up on the area of profiling and forecasting models and techniques to cloud environments in which the cloud dynamism is one of the greatest barriers to be dealt with. Thus, we discussed that autonomic computing may come in hand to deal with the dynamic nature of the cloud and its growths in complexity and size.

$$en!!