Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/476604Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Nazatul Aini Abd Majid, Dr. | - |
| dc.contributor.author | Law Siew Xue (P75879) | - |
| dc.date.accessioned | 2023-10-06T09:22:07Z | - |
| dc.date.available | 2023-10-06T09:22:07Z | - |
| dc.date.issued | 2017-12-20 | - |
| dc.identifier.other | ukmvital:121868 | - |
| dc.identifier.uri | https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/476604 | - |
| dc.description | Manfaat pengkomputeran awan yang boleh berubah skalanya dan bersifat pantas membolehkan pengimbangan beban lebih mudah dilakukan untuk memenuhi permintaan beban kerja yang dihala semula dan untuk meningkatkan ketercapaian keseluruhan. Oleh kerana pusat data dalam persekitaran pengkomputeran awan biasanya mengandungi jumlah hos fizikal yang besar untuk menyokong ciri boleh skala, ia adalah sukar untuk menguruskan peruntukan permintaan beban kerja secara manual. Dalam hal ini, kaedah pengimbangan beban yang berbeza telah dicadangkan untuk mengelakkan bebanan yang berlebihan pada hos fizikal dalam pusat data awan. Walau bagaimanapun, kebanyakan kajian hanya memberi tumpuan kepada pengimbangan beban dengan pemprosesan secara tunggal, satu demi satu. Ini mungkin menjejaskan kadar tugas yang berjaya dilaksanakan di pusat data awan. Oleh itu, satu kaedah baru untuk polisi peruntukan iaitu pengimbangan beban berdasarkan teknik Analisis Komponen Utama dan Pengelompokan (PCAC-LB) dicadangkan dalam kajian ini. Objektif kajian ini adalah untuk membangunkan dan menilai model berdasarkan PCA dan pengelompokan untuk mengimbangi beban dengan pemprosesan secara berkelompok dalam pengkomputeran awan. Oleh kerana setiap hos fizikal mengandungi pembolehubah seperti million instructions per second (MIPS), ingatan capaian rawak (RAM), jalur lebar dan storan, PCA digunakan untuk mengurangkan dimensi hos tanpa kehilangan maklumat hos yang terlalu banyak. PCAC-LB dapat mengekstrak sumber pengkomputeran semasa hos fizikal dan mengelompokan hos-hos tersebut berdasarkan ciri-ciri persamaan mereka. Permintaan tugas baru akan ditempatkan kepada mesin maya (VM) yang dipilih. Sumber pengkomputeran daripada VM akan kemudian diekstrak dan dipadankan dengan kelompok hos untuk memilih hos fizikal yang paling sesuai untuk melaksanakan tugas yang diminta. Kajian ini telah dijalankan dalam CloudSim iaitu alat simulasi awan. CloudSim adalah alat yang menyediakan persekitaran untuk menguji dan memahami persekitaran awan. Berbanding dengan kajian yang sedia ada, keputusan simulasi menunjukkan bahawa model yang dicadangkan telah mengurangkan bilangan kegagalan peristiwa penempatan tugas dengan jelas, mengurangkan masa yang digunakan untuk selesai tugas, dan mengoptimumkan prestasi perkhidmatan luaran pusat data awan. Sumbangan utama kerja ini adalah untuk membukti potensi dan manfaat PCAC-LB dalam mengoptimumkan keupayaan perkhidmatan luaran dan penggunaan sumber dari pengkomputeran awan.,Sarjana Teknologi Maklumat,Tesis ini tidak ada Perakuan Tesis Sarjana / Doktor Falsafah"" | - |
| dc.language.iso | may | - |
| dc.publisher | UKM, Bangi | - |
| dc.relation | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat | - |
| dc.rights | UKM | - |
| dc.subject | Cloud computing | - |
| dc.subject | Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations | - |
| dc.subject | Dissertations, Academic -- Malaysia | - |
| dc.title | Model pengimbangan beban berdasarkan teknik analisis komponen utama (PCA) dan pengelompokan dalam persekitaran pengkomputeran awan | - |
| dc.type | theses | - |
| dc.format.pages | 137 | - |
| dc.identifier.callno | QA76.585.L348 2017 3 tesis | - |
| dc.identifier.barcode | 005504(2021)(PL2) | - |
| Appears in Collections: | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| ukmvital_121868+SOURCE1+SOURCE1.0.PDF Restricted Access | 18.3 MB | Adobe PDF |  View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.