Load Balancing in Cloud Computing for Minimization of energy
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,048
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
TEDECE02_129
تاریخ نمایه سازی: 21 شهریور 1395
چکیده مقاله:
In Lately years cloud computing has been considered among better technologies universal. The main cause is the services and sources presentation the users via the clouds. In order to eschew over interplay of the servers and given the Workload and green computations, load balancing in cloud computing is of massive significance need dynamic load repartition in a proportionate manner amongst the servers.Load balancing may decrease the via energy through eschew over interplay between the nodes and vm providing desirable resource utilization. When a system failure, high costs are inflict on server and customer, thus load balancing algorithm requirements good defect tolerance. There are different techniques to increment defect endurance. In this paper task repeat technique was used. To do so ANFIS with an method to fault tolerance for tasks prioritization, virtual prioritization and ANFIS as a target for task repeat were designed. ANFIS approach was selected because the query environment is uncertain and the parameters designation which is carried out by ANFIS approach . In the proposed method by tasks and virtual priority, we could provide a suitable work load repartition. The aim of this paper was to present a method to better load balancing for increasing defect tolerance and reducing energy consumption via ranking the tasks in cloud computing by ANFIS approach.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Soheil Amini
Masters of Azad University, Ashtian Branch Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering
Abbas Karimi
Masters of Azad University, Arak Branch Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :