Resumen

Con el aumento del uso de la computación en la nube en entornos de producción, tanto para flujos de trabajo científicos como para aplicaciones industriales, el enfoque de los proveedores de aplicaciones se desplaza hacia la optimización de costos de servicio. Una de las formas de lograr minimizar el costo de ejecución del servicio es optimizar la ubicación del servicio en el grupo de recursos de los centros de datos en la nube. Un número creciente de enfoques de investigación se centra en el uso de algoritmos de aprendizaje automático para lidiar con cargas de trabajo en la nube de manera dinámica asignando recursos a los servicios de manera adaptativa. Muchas de estas soluciones están destinadas a proveedores de infraestructura en la nube y tratan solo con tipos específicos de servicios en la nube. En este artículo, presentamos un enfoque basado en modelos dirigido a los proveedores de aplicaciones alojadas en la nube, que es aplicable en las primeras fases del ciclo de vida del servicio y puede ser utilizado para cualquier servicio de aplicación en la nube. Utilizando

• Materias:Sensores Seguridad informática Rendimiento del hardware Matriz
• Subjects:sensors Computer security Hardware performance Matrix
• Palabras claves:Computación en la nube; Optimización de costos de servicio; Algoritmos de aprendizaje automático; Grupo de recursos; Centros de datos en la nube; Ubicación de servicios
• Keywords:Cloud computing; Service cost optimisation; Machine learning algorithms; Resource pool; Cloud data centres; Service placement