Planowanie zadä w chmurze to proces przypisywania zadä obliczeniowych do zasobów w chmurze - takich jak maszyny wirtualne lub kontenery - w celu optymalizacji wydajno¿ci i osi¿gni¿cia celów zdefiniowanych przez u¿ytkownika, takich jak minimalizacja czasu wykonania (makespan), redukcja kosztów i maksymalizacja wykorzystania zasobów. Bior¿c pod uwag¿ dynamiczny, heterogeniczny i wielkoskalowy charakter ¿rodowisk chmurowych, planowanie zadä jest z¿o¿onym i NP-trudnym problemem.Dziedzina ta ewoluowäa od klasycznej heurystyki (np. FCFS, Min-Min) do zaawansowanych technik, takich jak metaheurystyka (np. algorytmy genetyczne, PSO, ACO) i podej¿cia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie ze wzmocnieniem i g¿¿bokie uczenie. Rzeczywiste frameworki, takie jak Hadoop YARN, Kubernetes i CloudSim, wdräaj¿ te strategie w celu efektywnego zarz¿dzania obci¿¿eniami.Nowoczesne planowanie w chmurze k¿adzie nacisk na optymalizacj¿ wielopodmiotow¿, równowä¿c kompromisy mi¿dzy szybko¿ci¿, kosztami, zu¿yciem energii i sprawiedliwo¿ci¿. Pojawiaj¿ce si¿ trendy obejmuj¿ edge computing, serverless scheduling i green computing, pozycjonuj¿c planowanie zadä jako fundamentalne wyzwanie dla przysz¿o¿ci us¿ug w chmurze.				
				
				
			Bitte wählen Sie Ihr Anliegen aus.
Rechnungen
Retourenschein anfordern
Bestellstatus
Storno







