Resumen

Almacenar datos extensos en entornos de nube afecta la calidad del servicio, la velocidad de transmisión y el acceso a la información en los sistemas, lo cual se está convirtiendo en un desafío creciente. En la mejora del almacenamiento, la reducción de varios costos y la reducción de la ruta más corta en el almacenamiento de centros de datos en la nube distribuidos son algunos de los temas importantes en el campo de la computación en la nube. En este documento, se utiliza el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO, por sus siglas en inglés) y el autómata de aprendizaje (LA) para minimizar el costo de un centro de datos, que incluye comunicación, transferencia de datos y almacenamiento, así como la optimización de la comunicación entre centros de datos. Para mejorar el almacenamiento en centros de datos distribuidos, se propone un nuevo modelo llamado LAPSO al combinar LA y PSO, en el cual LA mejora el control de partículas al buscar la velocidad y posición de las partículas. En este método

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Datos extensos; Entornos en nube; Mejora del almacenamiento; Centros de datos en nube distribuidos; Optimización por enjambre de partículas; Autómata de aprendizaje.
• Keywords:Extensive data; Cloud environments; Storage improvement; Distributed cloud data centers; Particle swarm optimization; Learning automaton