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| Themen | Gesellschaft und Sozialwissenschaften Pädagogik / Erziehungswissenschaften Bildungssysteme und -strukturen |
|---|---|
| ISBN | 9786630424966 |
| Sprache | Portugiesisch |
| Erscheinungsdatum | 28.09.2026 |
| Größe | 220 x 150 mm |
| Verlag | Edições Nosso Conhecimento |
| Lieferzeit | Lieferung in 7-14 Werktagen |
| Herstellerangaben | Anzeigen Str. Armeneasca 28/1, office 1 | MD-2012 Chisinau info@omniscriptum.com |
Prever o tempo de execução das tarefas de um fluxo de trabalho num ambiente na nuvem é fundamental para otimizar a utilização dos recursos e cumprir os acordos de nível de serviço (SLAs). Neste estudo, propomos uma abordagem de aprendizagem automática em duas fases para a previsão do tempo de execução das tarefas de um fluxo de trabalho. Na primeira fase, utilizamos um modelo de classificação de tarefas para categorizar as tarefas em grupos com base nos seus tempos de execução previstos (por exemplo, curto, médio, longo). A abordagem em duas fases proposta visa melhorar a precisão e a interpretabilidade da previsão, tirando partido tanto de técnicas de classificação como de regressão. Avaliamos o desempenho do modelo utilizando dados históricos, tendo em conta métricas como a precisão, o erro absoluto médio e o erro quadrático médio. Por fim, discutimos a implementação e a monitorização do modelo num ambiente de nuvem, enfatizando a sua adaptabilidade a infraestruturas e padrões de carga de trabalho em constante evolução. Muitos métodos, incluindo o aprovisionamento de recursos e a programação, dependem da previsão do desempenho das atividades do fluxo de trabalho para dados de entrada variáveis. Por outro lado, produzir tais estimativas na nuvem é um desafio.
| Themen | Gesellschaft und Sozialwissenschaften Pädagogik / Erziehungswissenschaften Bildungssysteme und -strukturen |
|---|---|
| ISBN | 9786630424966 |
| Sprache | Portugiesisch |
| Erscheinungsdatum | 28.09.2026 |
| Größe | 220 x 150 mm |
| Verlag | Edições Nosso Conhecimento |
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