Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 34 trang
Dung lượng: 502 KB

Giới thiệu nội dung

Nghiên cứu Ứng Dụng AI Xây Dựng Thuật Toán Dự Báo Các Tác Vụ Trên Đám Mây Nhằm Nâng Cao Hiệu Quả Cân Bằng Tải

Tác giả: Vương Duy Thanh

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng thuật toán dự báo các tác vụ trên môi trường điện toán đám mây. Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả của cơ chế cân bằng tải. Luận văn đề cập đến tính cấp thiết của vấn đề, giới thiệu tổng quan về điện toán đám mây, cân bằng tải, các mô hình dịch vụ và các công trình nghiên cứu liên quan. Đặc biệt, luận văn đề xuất một mô hình nghiên cứu sử dụng thuật toán phân lớp AdaBoost để dự báo các yêu cầu (request) và phân loại chúng dựa trên lịch sử xử lý, bao gồm các yếu tố như mức tiêu thụ năng lượng, sử dụng CPU, RAM và chi phí. Thuật toán đề xuất, tạm đặt tên là ACTPA (AdaBoost Classification of Task-Prediction Algorithm), nhằm mục đích giảm thiểu rủi ro cho hệ thống, giảm thời gian xử lý yêu cầu, hạn chế mất cân bằng tải và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên. Chương cuối cùng trình bày về mô phỏng thuật toán và đánh giá kết quả, so sánh với các thuật toán cân bằng tải khác như Round Robin, MaxMin, MinMin và FCFS.

Mục lục chi tiết:

  • I. Mở đầu
  • II. Nội dung
  • CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG DỰ BÁO CÁC TÁC VỤ TRÊN ĐÁM MÂY NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ CÂN BẰNG TẢI
  • CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN
  • CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN DỰ BÁO TÁC VỤ TRÊN ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ CÂN BẰNG TẢI
  • CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ