Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Design of Scheduling Algorithms for Vehicular Cloud Computing.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Sohan Kumar Pande,Satyabrata Das and Sanjaya Kumar Panda
ISBN: 9786205514955
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 192
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 47257 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 763134
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book's elementary focuses are addressing the various challenges of the vehicular cloud environment and developing scheduling and migration algorithms. Here, we consider various influencing factors like speed, parking time, mobility pattern, vehicles’ energy source, resource utilization, energy consumption, and cost in the algorithms’ development process to achieve better performance. In the beginning, we propose a dynamic service migration (DSM) algorithm for vehicular clouds. The algorithm consists of three phases, estimation, assignment and migration. The performance analysis is carried out through simulationusing two scenarios of six datasets, and compared with three well-known algorithms, namely vehicular VM migration-uniform (VVMM-U), round robin and mobility and destination workload aware migration (MDWLAM) using four performance measures. The comparison results followed by statistical validation using T test show the superiority of the proposed algorithm over the existing algorithms.
Ключевые слова: Cloud Computing, Task scheduling, Vehicular Cloud, load balancing, Virtual machine migration