Mar, 2024

虚拟机迁移优化的动态资源分配及机器学习

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TL;DR移动终端云计算迁移技术在满足计算机和云计算技术演进需求方面的重要性，以及云计算迁移技术对于扩展云计算服务的贡献，机器学习技术在解决云计算中资源分配和虚拟机迁移挑战方面的重要性。
mobile terminal cloud computing migration technologyefficient data access and storagecloud computing migration technologyexpanding cloud computing servicesmachine learning-based virtual machine migration optimization
发现论文，激发创造
  • 机器学习优化在云计算资源调度和管理中的应用

    本文通过使用机器学习优化技术，提出了一种创新的方法来解决云计算资源调度和管理中的复杂问题，通过对云环境中低资源利用率和负载不平衡等挑战的深入研究，本研究提出了包括深度学习和遗传算法等优化方法在内的全面解决方案，以提高系统性能和效率，从而在云计算资源管理领域带来新的突破和进展。合理分配资源在云计算中起着至关重要的作用。

    Feb, 2024

  • 基于网络的云计算环境中的资源分配：设计挑战

    本篇论文讨论了云计算资源分配的核心问题，对计算资源、网络资源、能源消耗等多方面因素进行细致分析与探讨，为构建全面的、高效的、绿色可持续的云计算数据中心提供了参考。

    Sep, 2013

  • 基于人工智能方法在各种计算范式上资源分配问题的最新综述

    本研究综述了基于人工智能的各种优化分配方法，涵盖云计算、车辆雾计算、物联网、5G 网络、点对点网络、深度强化学习等各种计算环境，并介绍了基于深度学习的资源分配方法。

    Mar, 2022

  • 云移结合 在机器学习中的应用

    通过模型分割和设计调度程序，我们将计算任务在移动设备和云端之间进行灵活而细粒度的分配，从而既减少用户的等待时间，又优化云端的工作负载。

    Jan, 2024

  • 基于深度强化学习的云原生无线网络资源分配

    基于容器虚拟化的云原生无线网络架构，应用深度强化学习算法来监控网络状态和动态分配资源，优化了网络分片和多接入边缘计算等场景的资源分配，大幅提高了网络效率。

    May, 2023

  • 网络分割资源管理的机器学习：综述

    本文综述了多租户网络分片技术在 5G 蜂窝网络中的重要性，其提供了作为一种新类型公共云服务的网络切片，因此增加了服务的灵活性和增强了网络资源效率，并探讨了机器学习在其中的角色。

    Jan, 2020

  • 移动微云中的移动诱导服务迁移

    本文研究了移动微云在分布式计算中的应用，探讨了用户移动时由于不同的基站或接入点附带不同的微云而引起的问题，提出了基于马尔可夫决策过程模型的优化服务迁移算法。

    Mar, 2015

  • 云计算中基于机器学习的安全性综述

    云计算正在革命性地改变 IT 资源交付给用户的方式，减少成本并简化基础设施。然而，伴随云计算的增长而来的安全风险包括可用性、完整性和机密性威胁。为了解决这些挑战，云服务提供商越来越多地使用机器学习来减少对人工干预的需求，以识别和解决安全问题。机器学习能够分析大量数据并进行高准确性预测，因此可以改变云服务提供商对待安全性的方式。本文将研究基于机器学习的云安全领域中的最新研究。我们将对一系列机器学习算法的特征和有效性进行探讨，重点介绍它们的特点和潜在限制。我们的目标是全面了解机器学习在云安全领域的现状，并揭示这个新兴领域所能带来的令人振奋的可能性。

    Sep, 2023

  • 云计算环境下具备信任访问控制的智能资源管理机制

    本文提出了一种云计算工作负载管理范式的概念框架，通过虚拟化创建计算机系统的虚拟实例来共享资源并保证数据安全性，包括资源管理单元、安全的虚拟机管理单元和工作量分析器单元等部分。

    Dec, 2022

  • 跟随我在边缘：面向移动边缘计算的移动感知动态服务部署

    本文研究了移动边缘计算下长期成本预算约束条件下的移动边缘服务性能优化问题，并应用 Lyapunov 优化将问题分解为一系列实时优化问题，提出了一种基于马尔科夫逼近的近似算法和一种基于最佳响应更新技术的分布式逼近方案，理论分析和严格评估证明了这些方法的有效性。

    Sep, 2018