دیجی سرویس

دیجی سرویس

Digiservice
دیجی سرویس

دیجی سرویس

Digiservice

تحقیق مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا


تحقیق مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا

این تحقیق در مورد مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا در 50 صفحه و در قالب ورد و شامل مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا،معماری سرویس گرا و مدیریت فرایندهای کسب و کار،معماری سرویس گرا، مدیریت فرایندهای کسب و کار،BPM،چرخه عمر و اجزای ،SOA،معماری سرویس گرا،معرفی معماری سرویس گرا ،معماری سرویس گرا و غیره می باشد

دانلود تحقیق مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا

مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا
معماری سرویس گرا و مدیریت فرایندهای کسب و کار
معماری سرویس گرا
مدیریت فرایندهای کسب و کار
BPM
چرخه عمر و اجزای
SOA
معماری سرویس گرا
معرفی معماری سرویس گرا
معماری سرویس گرا
دسته بندی مدیریت
فرمت فایل docx
حجم فایل 133 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 50

این تحقیق در مورد مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا در 50 صفحه و در قالب ورد و شامل مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا،معماری سرویس گرا و مدیریت فرایندهای کسب و کار،معماری سرویس گرا، مدیریت فرایندهای کسب و کار،BPM،چرخه عمر و اجزای ،SOA،معماری سرویس گرا،معرفی معماری سرویس گرا ،معماری سرویس گرا  و غیره می باشد.

فهرست

مقدمه  3

سرویس چیست؟  7

واسط مستقل از نرم افزار  9

معماری اطلاعات Information Architecture9

مدیریت محتوا 10

مدیریت دانش     10

آیا به معماری اطلاعات نیاز داریم ؟  10

فرهنگ جامع طراح   11

قابلیت ترکیب سرویس     14

مروری بر تحقیقات    16

معماری سرویس گرا چیست؟ SOA چیست؟  18

سرویس ها چیستند ؟  22

فواید SOA  برای مشتریان بانکها 27

SOA  و اوراق بهادار  28

تغییر معماری نرم افزاری بانک‌ها کافی است؟  29

SOA  در بانکداری اسلامی   30

تهدیدات مهاجرت به معماری سرویس گرا 31

معماری سرویس گرا چیست    32

  • زیربنای SOA 34

نقل و انتقال (Tranport ) 41

رابطه بین BPM ، SOA و EA   47

منابع  48

 

 

 

مقدمه

معماری سرویس گرا سبکی از سیستم های اطلاعاتی است که بر اتصال سست، قابلیت استفاده مجدد، ترکیب پذیری، پنهان سازی پیاده سازی داخلی و .. تاکید داشته و شامل استانداردهای soap, wsdl, bpel, uddi می شود. از طرف دیگر چگونگی تغییر و تاثیر جنبه های سازمانی (فرایندها، بانک های اطلاعاتی، زیرساخت) در مواجه با معماری سرویس گرا نیاز به توجه بیشتر دارد.

چگونگی ارتباط معماری سرویس گرا با کسب و کار سازمان(خصوصا فرایندها) و تاثیر متقابل آنها جزو موضوعات جذاب و پرطرفدار سالهای اخیر بوده و دهها کتاب و تز دانشگاهی و صدها مستند فنی نیز به این موضوع پرداخته اند که هرکدام از زاویه ای قصد داشته اند ویژگیها و قالبی برای "معماری سرویس گرا سازمانی" ارائه کنند{‌‍لینک 1‍‌‌‌‌‍} {لینک 2‍}. تقریبا اکثر این منابع تاثیر SOA بر جنبه های دیگر سازمان(فرایندها، زیرساخت) را ناچیز دانسته و SOA را غالبا موضوعی "نرم افزاری" به حساب آورده اند. به عبارت واضح تر از دیدگاه آنان، "معماری سرویس گرا" بیشتر از حیث نتایج در لایه نرم افزاری نسبت به سبک های قبلی متفاوت بوده است. این برداشت در طول سالهای 2004 تا 2007 غالب بود و همانگونه که گفته شد اکثر کتب و مستندات معتبر منتشر شده بر این دیدگاه اعتقاد داشتند‍‌‌.

 

اما در کنار دیدگاه اول، به تدریج دیدگاه جدیدتر و کامل تری نیز رشد یافت و در یکی- دو سال اخیر بالغ  شد که معتقد بود "معماری سرویس گرا" بخشی از پارادایم سرویس گرائی(Service-Orientation) است و این پارادایم همانطور که در لایه نرم افزارهای کاربردی منجر به سبک "معماری سرویس گرا"(SOA) می شود، در کسب و کار سازمان نیز می تواند اثربخش بوده و "سازمان سرویس گرا" (SOE) را تعریف کند، همچنین در لایه زیرساخت منجر به "زیرساخت سرویس گرا"(SOI) شود. با این تعریف جدید، پارادایم سرویس گرائی به سه شکل خود را نشان می دهد:

دانلود تحقیق مدیریت فرآیند کسب و کار و معماری سرویس گرا

دانلود مقاله ترجمه شده بهبود انتخاب وب سرویس با کیفیت فازی حفاظت


دانلود مقاله ترجمه شده بهبود انتخاب وب سرویس با کیفیت فازی حفاظت

بهبود انتخاب سرویس وب با استفاده از کیفیت حفاظت فازی

دانلود دانلود مقاله ترجمه شده بهبود انتخاب وب سرویس با کیفیت فازی حفاظت

دانلود بهبود انتخاب سرویس وب با استفاده از کیفیت حفاظت فازی
تحقیق بهبود انتخاب سرویس وب با استفاده از کیفیت حفاظت فازی
مقاله بهبود انتخاب سرویس وب با استفاده از کیفیت حفاظت فازی
دسته بندی کامپیوتر و IT
فرمت فایل pdf
حجم فایل 179 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 19

فایل دانلودی فقط شامل فایل ترجمه شده با پسوند pdf بوده و فایل انگلیسی در آن موجود نمی باشد.

بخشی از ترجمه فارسی مقاله:

5-آسیب پذیری و طبقه بندی وزنی
مجموعه های منطق فازی بر اساس قوانین زبان شناسی می باشند که تخصص تولید کننده را در مدل سازی تهدید لحاظ می کنند. در ذین مدل، روش استنباط ممدانی برای پوشش دادن دانش متخصص به روش بصری و انسانی و برای جمع مقادیر فازی با استفاده از روش مرکز ثقل به منظور غیر فازی سازی استفاده شد. قوانین AND، مقادیر فوق العاده مرتبط با یکدیگر هستند که وابسته به هم می باشند. قواعد OR و ترکیبی از قواعد OR و AND تنها برای متغیر های با ارتباط گسسته استفاده می شوند. تعداد قواعد تحت تصمیم متخصص آشنا به سیستم مورد مدل سازی است. با این حال هیچ متخصصی قابل دسترس نبوده و تعداد وظایف اعضای منتسب به هر کیفیت ورودی به طور تجربی با بررسی داده های ورودی و خروجی مطلوب انتخاب می شود(19). با این حال در مثال ما، مجموعه نسبتا کوچک از قواعد و تنها شش متغیر ورودی و خروجی تغریف می شوند.
قواعد فازی: شش ورودی فازی نظیر کلاهبرداری، دستکاری، تضرر(انکار)، افشای اطلاعات، محرومیت از سرویس، افزایش امتیاز و خروجی فازی، نرخ رتبه بندی اعتماد می باشد. قواعد فازی ذیلا برای مدل STRIDE برای تست هر وب سرویس برای ارزیابی خطر اجرا می شوند.
اگر ( کلاهبرداری پایین باشد) و ( دستکاری پایین باشد) و ( تضرر پایین باشد) و ( محرومیت از سرویس پایین باشد) و ( افزایش امتیاز پایین باشد)، آنگاه ( رتبه اعتماد=بسیار پایین خواهد بود).
6- ارزیابی اعتماد
به منظور ارزیابی قدرت رویکردفازی انتخاب شده، مقایسه ای با رویکرد وزنی برای موارد STRIDE که در جدول 1 ارایه شده است انجام شده که در آن عرضه کنندگان خدمات کاربران را با مقادیر اعتماد اشتباه فریب می دهند( 20). نخستین گام استفاده از ورودی های STRIDE بوده و فازی سازی در برابر مجموعه های فازی زبانی مناسب برای تعیین درجه تعلق ورودی ها به مجموعه فازی مناسب است. این ورودی یک مقدار عددی است. ورودی های فازی شده برای سابقه اپراتور فازی جهت کسب یک تک عددی اعمال می شوند که نشان دهنده نتایج ارزیابی قبلی هستند.
تابع عضویت هر یک از تهدید های بالقوه را بیان می کند که در نهایت به مقدار عضویت بین [0, 1] برای 5 اصطلاح زبانی نقشه یابی شده و برای هر تهدید به صورت بسیار پایین، نسبتا پایین، نسبتا بالا، بالا و بسیار بالا منتسب می شوند. در نهایت مجموعه فازی ورودی یک خروجی فازی از سیستم استنباط فازی را به خروجی اولیه تبدیل می کند.
بر طبق آسیب پذیر یها و طبقه بندی های فوق الذکر اوزان، مقدار تهدید STRIDE یک آسیب پذیری مطلقی است که برای هر وب سرویس اطلاق می شود. بعد از تعیین مجموع اوزان، سطح تهدید نهایی برای هر وب سرویس حاصل می شود. آنگاه، رتبه کلی با تابع عضویت تعیین می شود. فرمول های خاص نشان دهنده مقدار تهدید امنیت وب سرویس هستند و O(R) مقدار رتبه نهایی تهدید است:

دانلود دانلود مقاله ترجمه شده بهبود انتخاب وب سرویس با کیفیت فازی حفاظت

پاورپوینت سرویسهای الکترونیکی


پاورپوینت سرویسهای الکترونیکی

دانلود پاورپوینت با عنوان سرویسهای الکترونیکی در قالب ppt، قابل ویرایش و در حجم 80 اسلاید شامل فناوری اطلاعات، جامعة اطلاعاتی، شاخصهای استقرار جامعة اطلاعاتی، چشم‌انداز جامعه اطلاعاتی، ویژگیهای عصر اطلاعات، توسعه منابع انسانی استراتژی محوری توسعه ICT، اینترنت ابزاری برای جهانی شدن، دولت الکترونیکی، بازآفرینی دولت در جامعه دانائی محور، ابعاد دولت ا

دانلود پاورپوینت سرویسهای الکترونیکی

پاورپوینت سرویسهای الکترونیکی
سرویسهای الکترونیکی
فناوری اطلاعات 
جامعة اطلاعاتی 
شاخصهای استقرار جامعة اطلاعاتی 
چشم‌انداز جامعه اطلاعاتی 
ویژگیهای عصر اطلاعات 
دولت الکترونیکی
مزایای رٲی گیری اینترنتی 
مدلهای تجارت الکترونیکی
دسته بندی الکترونیک و مخابرات
فرمت فایل ppt
حجم فایل 1076 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 80

مشخصات فایل:

عنوان: پاورپوینت سرویسهای الکترونیکی

تعداد اسلاید: 80 اسلاید

فرمت: پاورپوینت

 

فهرست مطالب:

فناوری اطلاعات

جامعة اطلاعاتی

شاخصهای استقرار جامعة اطلاعاتی

چشم‌انداز جامعه اطلاعاتی

ویژگیهای عصر اطلاعات

توسعه منابع انسانی: استراتژی محوری توسعه ICT

اینترنت ابزاری برای جهانی شدن

دولت الکترونیکی

بازآفرینی دولت در جامعه دانائی محور

ابعاد دولت الکترونیکی

مولفه ها

ارتباط دولت و شهروندان(G2C)

ارتباط دولت و کارمندان(G2E)

ارتباط دولت و شرکتها (G2B)

ارتباط دولت و دیگر سازمانهای دولتی (G2G)

بلوغ کشورها در ارائه خدمات الکترونیک به شهروندان

رٲی گیری الکترونیکی E-VOTING

مشکلات رٲی گیری اینترنتی

مزایای رٲی گیری اینترنتی

نکات مورد توجه در پیاده سازی e-voting

شهرهای الکترونیکی

هزینه یک مبادله بانکی؟

آمار E-Commerce

تجارت الکترونیکی

انواع تجارت الکترونیکی

مزایای تجارت الکترونیک از دید خریداران

مزایای تجارت الکترونیک از دید فروشندگان

مدلهای تجارت الکترونیکی

مدل Merchant

مدل همکار (Affiliate)

مدل اشتراک

تجارت سیار(mCommerce)

کاربردهای تجارت سیار

مزایای تجارت سیار

آموزش الکترونیکی

آموزش بکمک کامپیوتر

آموزش مجازی

ویژگیهای آموزش مجازی

محیط آموزش مجازی

استانداردهای آموزش مجازی

بهداشت الکترونیکی

کاربردهای مختلف IT در بیمارستان

تکنولوژیها و سیستمهای اطلاعاتی

موانع گسترش IT در پزشکی

مسائل کلان ایجاد خدمات الکترونیکی

زیرساخت های ارتباطی

زیرساخت های اطلاعاتی

زیرساخت های تجاری

آمادگی الکترونیک(e-readiness)

طبقه بندی مدلهای ارزیابی آمادگی الکترونیک

مدلهای ارزیابی جامعه الکترونیک

مدلهای ارزیابی اقتصاد الکترونیک

رتبه بندی اکونومیست اینتلیجنس

 

قسمتی از متن پاورپوینت:

فناوری اطلاعات شاخه‌ای از فناوری است که با استفاده از سخت‌افزار، نرم‌افزار، شبکه‌افزار‍ وفکرافزار، مطالعه وکاربرد داده وپردازش آن را درزمینه‌های ذخیره‌سازی، دستکاری، انتقال، مدیریت، جابه‌جایی، مبادله، کنترل، سوییچینگ وداده‌آمایی خودکار امکانپذیر می‌سازد.

دانلود پاورپوینت سرویسهای الکترونیکی

دانلود مقاله ترجمه شده مدیریت منابع برای زیرساخت به عنوان یک سرویس (IaaS) در محاسبات ابری


دانلود مقاله ترجمه شده مدیریت منابع برای زیرساخت به عنوان یک سرویس (IaaS) در محاسبات ابری

مدیریت منابع به عنوان یک زیرساخت همانند یک سرویس در محاسبات ابری یک نظرسنجی

دانلود دانلود مقاله ترجمه شده مدیریت منابع برای زیرساخت به عنوان یک سرویس (IaaS) در محاسبات ابری

دانلود مدیریت منابع به عنوان یک زیرساخت همانند یک سرویس در محاسبات ابری یک نظرسنجی
جزوه
مقاله
تحقیق مدیریت منابع به عنوان یک زیرساخت همانند یک سرویس در محاسبات ابری یک نظرسنجی
دسته بندی کامپیوتر و IT
فرمت فایل pdf
حجم فایل 892 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 42

بخشی از ترجمه فارسی مقاله:

5.4 تطبیق منابع
دلیل اصلی اضافه نمودن محاسبات ابری از دیدگاه یک کاربر جابجایی از یک مدل CAPEX به OPEX است که این کار به جای خریداری منابع فناوری اطلاعات صورت می گیرد. در این راستا یک کمپانی به کمپانی دیگر برای منابع استفاده شده پول پرداخت خواهد کرد. جنبه مهم این است که کمپانی به مدت طولانی نیازمند تبلیغ منابع اش نخواد بود. امروزه این حالت معمول است زمانی که یک کمپانی منابع خود را در یک شرکت سرمایه گذاری می کند و در نتیجه مقدار منابع توسعه یافته در زمان اوج به حداکثر نخواهد رسید و یک روند منظم را طی می کند. مفهوم کلیدی چهارچوب بحث شده در Zhuand Agrawal (2010) الگوریتم تطبیق پویای منابع است که مبتنی بر فرضیه کنترل است. یک سیاست کنترل هدایت تقویت یادگیری برای تنظیم پارامترها تطبیق داده می شود به طوری که سود برنامه با استفاده از سربار به حداکثر برسد. چنین مدل کنترلی می تواند سریع و با دقت اموزش داده شود. علاوه بر این یک مدل منبع برای نگاشت هر ترکیبی از مقادیر از پارامترهای تطبیقی با ملزوم ساختن منبع صورت می گیرد تا تضمین نماید هزینه از بودجه موجود تجاوز نکند.
Duong et al (2009) یک چهارچوب انعطاف پذیر را برای ارائه منابع پویا و تطبیق در ابرهای IaaS مطرح کردند. هسته این چهارچوب تنظیم الگوریتم های تطبیقی منابع است که بار کاری را با اطلاعات منبع کاربردی ساخته تا تغییرات تصمیات رادر تغییر تقاضای کاربران پوشش دهد.
Senna et al (2011) یک معماری برای مدیریت و تطبیق شبکه های مجازی بر ابر ارائه دادند. زیرساخت آن ها اجازه ساخت شبکه های مجازی مرتبط با اجرای جریان های کاری را داده و از محیط کاربر حفاظت می کند. شبکه های مجازی استفاده شده در اجرای جریان کاری دارای عملکرد نظارت شده اشان توسط مدیری هستند که نقش پیش گیرانه ای در مورد خرابی عملکرد در زمان الزامات را دارد.
انعطاف پذیری تطبیق راه حل های ابر را برای تمامی کاربران صورت می بخشد تا اطمینان دهد ان ها آن چه را که دقیق می خواهند را دریافت کرده اند. بدین وسیله محاسبه ابری نه تنها راه جدیدی از چگونگی اجرای محاسبات را صورت می بخشند بلکه طیفی از مسائل ICT شناخته شده را در مناطق مختلف آموزش و بهداشت و درمان و… حل می کنند.تطبیق منبع میزبان های مجازی باید به طور پویا برای تقاضاهای به روز شده به خوبی برنامه های collocate حل شود تا صرفه جویی در مصرف انرژی صورت پذیرد. Sclater (2011). از مهم تر تراکنش های منبع ، در طول حجم کار است که باید با توجه به عدم تطابق منابع پیشنهادی به حداقل رسانده شود. یک سیستم که می تواند به طور خودکار مقیاس بندی منابع زیرساختی به اشتراک گذاشته را صورت بخشد در Charalambous (2010) انجام شده است. نظارت های مدیر تطبیق و تخصیص خودکار منابع به کاربران از طریقی پویا صورت می گیرد. با این حال این شیوه متمرکز نمی تواند در آینده متناسب با محیط ابری چند ارائه دهنده باشد. زیرا ارائه دهندگان مختلف ممکن نیست بخواهند توسط چنین مدیریت متمرکزی نظارت شوند. درجه مدیریت منابع ، پیوند منابع API و هماهنگی منابع در چندین ابر در روشی بی نقص صورت گرفته و اهداف عملکردی را حفظ می کند که می تواند بسیار شایسته رسیدگی در آینده باشد. همچنین مقیاس بندی پویای LBS و تاثیراتش بر مقیاس بندی کل برنامه در
Vaquero et al (2011) و سرویس مقیاس بندی خودکار آمازون مطرح شده است. هدف نویسندگان در Baldine et al (2009) مدیریت شبکه اساسی به صورت منابع کلاس اولی است که می تواند زمان بندی و تخصیص همکار گونه را با منابع محاسباتی و ذخیره سازی صورت بخشد تا یک شبکه کامل اماده به ساخت را معرفی نماید.
Jung et al (2008) یک شیوه ترکیبی جدید برای رفتاری خودکار پیشنهاد کردند که از مدل های نظریه صف بندی با تکنیک های بهینه سازی استفاده می کند تا رفتار مدل را پیش بینی کرده و به طور خودکار تنظیمات بهینه سیستم را تولید کند. Marshall) 2010 ) مدیریت منابع را اجرا کرده و بر Nimbus toolkit ساخته شدند و به صورت امن و پویا خوشه های فیزیکی را بر ابر ارائه کردند. رابط های مدیریت الاستیک به طور مستقیم با مدیران محلی در ارتبط اند همانند Torque .
Raghavan et al (2009). طراحی و پیاده سازی محدوده نرخ توزیع شده را با همکاری “نر” کلی تجمیع در گوشه های متفاوت مطرح ساخته و سیاست های ترافیک شبکه مبتنی بر ابر را با ان در همکاری قرار داد و همچنان اطمینان داد که جریان های لایه پاسخ ازدحام رفتار جریان گونه ای خواهند داشت اگر به اشتراک گذاشته شوند.
5.4.1 چالش های حل نشده تطبیق منابع
– تقاضا برای استفاده از سرویس های ابر ارائه شده توسط فروشنده چگونه است؟ آیا این امر ثابت است یا به طور گسترده متغیر است؟
– فرکانس استفاده از منابع ابر چیست؟ مکررا تکرار می شود؟ استفاده مکرر در حقیقت مدل پرداخت پس از برداشت را اقتصادی ترمی کند؟ آیا سرویس های سفارشی سازی شده توسط فروشندگان نیازاند؟ فروشندگان ابر سرویس های سفارشی سازی شده را بیشتر ارائه می کنند و به همین ترتیب قیمت کاری آنها جذاب به نظر نمی رسد.
– آیا ماموریت برنامه مهم است؟ یک ماموریت بحرانی آیا نیازمند قدرت SLAs است که نتواند قادر به رفع نیاز ها نباشد؟
– آیا یک مسئله می تواند در قطعه ای برنامه ما رخ دهد که QoE تحت تاثیر انطباق قرار گیرد یا خیر؟
– آیا مسئله اطلاعات یا ما ارائه دهنده سرویس برنامه ما به اشتراک گذاشته خواهد شد اگر برنامه ما نتواند بطور خودکا خود را کنترل کند؟
– آیا می توان تمام جزئیات فعال و غیر فعال را در اتصال و مسیر انتها به انتها و سطوح دامنه ISP نظارت کنیم؟
– می توان تمام اندازه گیری های مربوط به ارائه آفلاین کاربران QoE را تحلیل نمود؟ برای نمونه شناسایی در زمان وقایع غیرعادی تاثیر گذار بر کاربران QoE .

بخشی از مقاله انگلیسی:

5.4. Resource adaptation

The primary reason for adapting cloud computing from a user perspective is to move from the model of capital expenditure (CAPEX) to operational expenditure(OPEX). Instead of buying IT resources like machines, storage devices etc. and employing personnel for operating, maintaining etc., a company pays another company (the provider) for the actual resources used (pay-as-you-go). An important aspect of this is that a company no longer needs to overprovision its IT resources. It is typical today, when a company invests in its own resources, that the amount of resources invested in corresponds to the maximum amount of resources needed at peak times with the result that much of these resources are not needed at all during regular periods. The key conceptual component of framework discussed in Zhu and Agrawal (2010) is a dynamic resource adaptation algorithm, which is based on control theory. A reinforcement learning guided control policy is applied to adjust the adaptive parameters so that application benefit is maximized within the time constraint using modest overhead. Such a control model can be trained fast and accurately. Furthermore, a resource model is proposed to map any given combination of values of adaptive parameters to resource requirements in order to guarantee that the resource cost stays under the budget. Duong et al. (2009) have proposed an extensible framework for dynamic resource provisioning and adaptation in IaaS clouds. The core of this framework is a set of resource adaptation algorithms which utilize workload and resource information to make informed provisioning decisions in light of dynamically changing users demands. Jung et al. (2010) present Mistral, a holistic optimization system that balances power consumption, application performance, and transient power/performance costs due to adaptation actions and decision making in a single unified framework. By doing so, it can dynamically choose from a variety of actions with differing effects in a multiple application, and dynamic workload environment. Calyam et al. (2011) use OnTimeMeasure-enabled performance intelligence to compare utility-driven resource allocation schemes in virtual desktop clouds. The results from the global environment for network innovations(GENI) infrastructure experiments carried out by the authors demonstrated how performance intelligence enables autonomic nature of FI (Future Internet) applications to mitigate the costly resource overprovisioning and user QoE (Quality of Experience) guesswork, which are common in the current Internet. Senna et al. (2011) present an architecture for management and adaptation of virtual networks on clouds. Their infrastructure allows the creation of virtual networks on demand, associated with the execution of workflows, isolating and protecting the user environment. The virtual networks used in workflow execution has its performance monitored by the manager which acts preemptively in the case of performance dropping below stated requirements. Flexibility enables the adaptation of cloud solutions to all users to ensure that they get exactly what they want and need. By that, cloud computing not only introduces a new way of how to perform computations over the Internet, but some observers also observed that it holds the potential to solve a range of ICT (information and communications technology) problems identi- fied within disparate areas such as education, healthcare, climate change, terrorism, economics etc. as per Schubert (2010). Resource adaptation of the virtual hosts should dynamically scale to the updated demands (cloud computing) as well as colocate applications to save on energy consumption (green computing) as per Sclater (2011). Most importantly, resource transitions during workload surges should occur while minimizing the expected loss due to mismatches of the resource predictions and actual workload demands. A system that can automatically scale its share of infrastructure resources is designed in Charalambous (2010). The adaptation manager monitors and autonomically allocates resources to users in a dynamic way. However, this centralized approach cannot fit in the future multiprovider cloud environment, since different providers may not want to be controlled by such a centralized manager. There have been great advances towards automatically managing collections of inter-related and context-dependent VMs (i.e. a service) in a holistic manner by using policies and rules. The degree of resource management, the bonding to the underlying API and coordinating resources spread across several clouds in a seamless manner while maintaining the performance objectives are major concerns that deserve further study. Also, dynamically scaling LBS (location based services) and its effects on whole application scalability are reported in Vaquero et al. (2011) and Amazon auto scaling service. The goal of authors in Baldine et al. (2009) is to manage the network substrate as a first-class resource that can be co-scheduled and co-allocated along with compute and storage resources, to instantiate a complete built-to-order network slice hosting a guest application, service, network experiment, or software environment. The networked cloud hosting substrate can incorporate network resources from multiple transit providers and server hosting or other resources from multiple edge sites (a multi-domain substrate). Jung et al. (2008) propose a novel hybrid approach for enabling autonomic behavior that uses queuing theoretic models along with optimization techniques to predict system behavior and automatically generate optimal system configurations. Marshall et al. (2010) have implemented a resource manager, built on the Nimbus toolkit to dynamically and securely extend existing physical clusters into the cloud. The elastic site manager interfaces directly with local resource managers, such as Torque. Raghavan et al. (2009) present the design and implementation of distributed rate limiters, which work together to enforce a global rate limit across traffic aggregates at multiple sites, enabling the coordinated policing of a cloud-based service network traffic. This abstraction not only enforces a global limit, but also ensures that congestion-responsive transport-layer flows behave as if they traversed a single, shared limiter. Table 10 summarizes some of the resource adaptation schemes. Table 11 lists out the performance metrics of the resource adaptation schemes.

5.4.1. Open challenges in resource adaptation How is the demand for using the cloud services provided by the vendor? Is it mostly constant or widely varying? What is the frequency of usage of cloud resources? Is it highly frequent? Very frequent usage in fact makes less economic sense to go for cloud based pay-as-you-go model. Do we need highly customized services/API (application programming interfaces) to be exposed by the vendor? Cloud vendors would not find it economically attractive to provide highly customized services and hence price for enterprise (users of cloud) might also be not very attractive. Is the application mission critical? A mission critical application would need very stringent SLAs, which cloud vendors could not be able to satisfy as yet. An industry or application with highly stringent compliance requirements might still not find it suitable to consume key services from a vendor due to inherent risks involved. Can a problem occurence in our slice environment that impacts our QoE be identified and notified to our application to adapt and heal? Can problem information also be shared with us and our application service provider if our application cannot automatically heal itself? Can we monitor all the detailed active (e.g., Ping, traceroute, iperf) and passive (e.g., TCP dump, netow, router-interface statistics) measurements at end-to-end hop, link, path and slice levels across multiple federated ISP domains? Can we analyze all the measurements to offline provision adequate resources to deliver satisfactory user QoE, and online i.e., real-time identify anomalous events impacting user QoE?

دانلود دانلود مقاله ترجمه شده مدیریت منابع برای زیرساخت به عنوان یک سرویس (IaaS) در محاسبات ابری

طرح لایه باز فاکتور گالری مبل (تولید و عرضه انواع مبلمان راحتی و استیل بورس انواع ویترین و سرویس خواب)


دسته بندی فایل های لایه باز و PSD
فرمت فایل zip
حجم فایل 273 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 1

طرح لایه باز فاکتور گالری مبل (تولید و عرضه انواع مبلمان راحتی و استیل بورس انواع ویترین و سرویس خواب)

psd

قابل ویرایش

حالت gray

اندازه A5

کیفیت رزولیشن 300

مناسب برای چاپ دستگاه ریسو و دستگاه های دیگر

دانلود طرح لایه باز فاکتور گالری مبل (تولید و عرضه انواع مبلمان راحتی و استیل بورس انواع ویترین و سرویس خواب)