Orquestração de cloud-network slices orientada à predição de métricas de serviço a partir do monitoramento da infraestrutura

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2020
Autor(a) principal:	Rezende, Aryadne Guardieiro Pereira
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Dissertação
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	eng
Instituição de defesa:	Universidade Federal de Uberlândia Brasil Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	Orquestração Orchestration Nuvem Cloud Fatias de nuvem Cloud Slice Predição Forecasting Aprendizado de máquina Machine Learning Redes Neurais Recorrentes Recurrent Neural Networks CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Computação
Link de acesso:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32692 https://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.3053
Resumo:	Este projeto de mestrado foi financiado com recursos da 4ª chamada colaborativa BR-EU no contexto do H2020, registrados no acordo 777067 (NECOS - Novel Enablers for Cloud Slicing), que é fomentado pelo Ministério da Ciência e Tecnologia no lado Brasileiro e pela Comissão Europeia de Tecnologia no lado Europeu.

Registros relacionados