یکی از مهم‌ترین بخش‌های رسانه‌ای و سرگرمی در دنیاي امروز، صنعت بازی‌های رایانه‌ای است. تعداد کاربران این نوع بازی‌ها به‌صورت مستمر در حال افزایش است و کسب‌وکارهای این صنعت رشد چشمگیري کرده‌اند؛ به‌طوری که این رشد گردش مالی میلیون دلاري را براي شرکت‌های توسعه‌دهنده این ن چکیده کامل
یکی از مهم‌ترین بخش‌های رسانه‌ای و سرگرمی در دنیاي امروز، صنعت بازی‌های رایانه‌ای است. تعداد کاربران این نوع بازی‌ها به‌صورت مستمر در حال افزایش است و کسب‌وکارهای این صنعت رشد چشمگیري کرده‌اند؛ به‌طوری که این رشد گردش مالی میلیون دلاري را براي شرکت‌های توسعه‌دهنده این نوع بازی‌ها به دنبال داشته است. ازاینرو، هدف اصلی این پژوهش ارائه مدلی جهت سنجش کیفیت خدمات بر بستر ابر در صنعت بازی‌های رایانه‌ای است. پژوهش حاضر ازنظر هدف کاربردی-توسعه اي است و جزء تحقيقات کيفی به‌حساب می‌آيد. همچنين اين پژوهش از منظر شیوه گردآوری اطلاعات تحقیق «توصیفی-غيرآزمايشي» محسوب مي‌شود. در این پژوهش براي سنجش کیفیت خدمات صنعت بازی‌های رایانه‌ای بر بستر ابر، پس از بررسی ادبیات نظری پژوهش و مدل‌های موجود و انجام روش دلفي، 52 شاخص در قالب 9 بعد اصلی شناسایی شدند. نتایج پژوهش مدلی جامع برای سنجش کیفیت خدمات صنعت بازی‌های رایانه‌ای بر بستر ابر ارائه می کند که می‌تواند مورداستفاده صنعت گران و پژوهشگران قرار گیرد.
پرونده مقاله
یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ا چکیده کامل
یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ازاینرو خوشهبندي فازي از نوع پیشرفته روشهاي خوشهبندي به شمار ميرود. اما روشهاي خوشهبندي فازي در مواجه با روابط غیرخطي دادهها ناتوانند. روش پیشنهادي این مقاله ميکوشد تا مبتني بر ایدههاي امکان پذیري، از یادگیري چندهستهاي در چارچوب نگاشتکاهش هدوپ براي تشخیص خوشههاي خطيجدایيناپذیر با ساختار کلاندادههاي پیچیده، استفاده کند. مدل یادگیري چندهستهاي قادر به کشف روابط پیچیده بین دادهاي بوده و در عین حال هدوپ ما را قادر خواهد ساخت تا به جاي تعامل با سیستم عامل و پردازنده، با یک کلاستر منطقي از پردازشها و گرههاي انباره داده تعامل داشته باشیم و عمده کار را بر عهده فریمورک بیندازیم. به طور خلاصه مدلسازي روابط غیرخطي دادهها با استفاده از مدل یادگیري چندهستهاي، تعیین مقادیر مناسب براي پارامترهاي فازيسازي و امکانپذیري، و ارائه الگوریتم در مدل نگاشتکاهش هدوپ از دستاوردهاي کلیدي مقاله حاضر ميباشد. آزمایشها برروي یکي از مجموعه دادههاي پر استفاده مخزن یادگیري UCI و همچنین برروي دیتاست شبیهساز CloudSim پیاده سازي شده است و نتایج قابل قبولي به دست آمده است. طبق مطالعات منتشر شده، مخزن یادگیري UCI براي مقاصد رگرسیون و خوشهبندي کلان داده، و مجموعه داده CloudSim براي شبیهسازي موارد مربوط به رایانش ابري، محاسبه تأخیرهاي زماني و زمانبندي انجام وظایف معرفي شدهاند.
پرونده مقاله
افزایش تقاضا براي کاربردهاي مبتني بر ابر و استفاده ناکارآمد از منابع، موجب مصرف بيرویه انرژي در مراکز داده ابري شده است.
مدیریت پویاي منابع در مراکز داده با هدف کاهش مصرف انرژي، از طریق پیشبیني بار کاري ماشین مجازي امکانپذیر است. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي این امکان چکیده کامل
افزایش تقاضا براي کاربردهاي مبتني بر ابر و استفاده ناکارآمد از منابع، موجب مصرف بيرویه انرژي در مراکز داده ابري شده است.
مدیریت پویاي منابع در مراکز داده با هدف کاهش مصرف انرژي، از طریق پیشبیني بار کاري ماشین مجازي امکانپذیر است. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي این امکان را ميدهد که ماشین مجازي متناسب با درخواست کاربران در زمان مناسب مهاجرت کند و در مصرف انرژي موثر باشد و منابع را به کارآمدترین روش تخصیص دهد. پیشبیني بار کاري ماشین مجازي ميتواند بر اساس الگوي درخواست کاربران باشد براي این منظور ميتوان ماشینهاي مجازي را بر اساس پیشبیني مصرف منابع )به عنوان مثال میانگین مصرف پردازنده( در کلاسهاي حساس یا غیر حساس به تأخیر دستهبندي کرد و سپس، ماشینهاي مجازي متناسب با در خواست کاربران را به آنها اختصاص داد. در واقع پیشبیني بار کاري و تحلیل پیشبیني به عنوان یک فرآیند اولیه براي مدیریت منابع )مانند کاهش تعداد مهاجرت در ادغام پویاي ماشین مجازي( باشد. از این رو در این مقاله از ترکیب شبکه عصبي پیچشي و واحد برگشتي دروازهدار بهمنظور پیشبیني بار کاري ماشینهاي مجازي مایکروسافت آزور استفادهشده است. مجموعه داده آزور یک مجموعه داده داراي برچسب است و بار کاري ماشینهاي مجازي در این مجموعه داده در دو برچسب حساس یا غیر حساس به تأخیر قرار دارند. در این مجموعه داده اکثر ماشینهاي مجازي داراي برچسب غیر حساس به تأخیر ميباشند؛ بنابراین بنابراین توزیع نمونهها در این مجموعه داده به صورت نامتوازن است از ین رو براي رفع این چالش از افزایش تصادفي نمونههاي کلاس اقلیت استفاده شده است. طبق نتایج حاصل از آزمایشها، روش پیشنهادي داراي دقت 42 / 94 است که نشاندهنده برتري مدل پیشنهادي نسبت به سایر مدلهاي پیشین است.
پرونده مقاله
استفاده از رایانش ابری در مراکز داده مختلف در سراسر دنیا، منجر به تولید بیشتر گاز دی‌اکسیدکربن می‌شود، که در آن مسئله انرژی و توان یکی از مسائل مهم میباشد. الگوریتم آگاه به انرژی و توان عملیاتی برای زمانبندی جریانهای کاری نمونه - فشرده اینترنت اشیا با پردازش دسته‌ای چکیده کامل
استفاده از رایانش ابری در مراکز داده مختلف در سراسر دنیا، منجر به تولید بیشتر گاز دی‌اکسیدکربن می‌شود، که در آن مسئله انرژی و توان یکی از مسائل مهم میباشد. الگوریتم آگاه به انرژی و توان عملیاتی برای زمانبندی جریانهای کاری نمونه - فشرده اینترنت اشیا با پردازش دسته‌ای در ابرها مورد مطالعه قرارگرفته و روشی جهت زمانبندی جریانهای کاری ابری برای بهینه سازی انرژی، توان عملیاتی و تاخیر ارائه شده است. در روش پیشنهادی نسبت به روش قبلی با ایجاد پارامترهای فاصله، دسته‌بندی ورودی‌ها و همچنین زمان اجرای واقعی، توان عملیاتی، انرژی و تاخیر را بهبود داده‌ایم. روش WSTMOS با درنظرگرفتن پارامترهای شاخص و زمان واقعی، به تابع صلاحیت بهینه‌ای دست یافته است. همچنین روش پیشنهادی پارامتر فاصله زمانی وظیفه، نسبت به ماشینهای مجازی برای کاهش تعداد مهاجرت‌های ماشینهای مجازی، استفاده شده است. روش WSTMOS با دسته‌بندی ورودی‌های جریان کاری به گروههای کم، متوسط و پرحجم و همچنین توزیع بار مناسب بر روی سرورهای مناسب‌تر جهت آستانه پردازندهها، میزان انرژی و هزینه را بهینه نموده و همچنین میزان مصرف انرژی به طور میانگین 4.8 درصد و هزینه 4.4 درصد، نسبت به روش مورد مطالعه کاهش یافته و درنهایت میانگین تأخیر، توان و بار کاری نسبت به روش‌های قبلی بهینه شده است.
پرونده مقاله
