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http://hdl.handle.net/10071/16049
Registo completo
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Belusso, C. L. M. | - |
dc.contributor.author | Sawicki, S. | - |
dc.contributor.author | Basto-Fernandes, V. | - |
dc.contributor.author | Frantz, R. Z. | - |
dc.contributor.author | Roos-Frantz, F. | - |
dc.date.accessioned | 2018-06-08T09:16:08Z | - |
dc.date.available | 2018-06-08T09:16:08Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier | 10.23919/CISTI.2017.7975845 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-9-8998-4347-9 | - |
dc.identifier.uri | https://ciencia.iscte-iul.pt/id/ci-pub-38577 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10071/16049 | - |
dc.description.abstract | Uma alternativa para usuários reduzirem custos de aquisição e manutenção de infraestrutura computacional para desenvolver, implementar e executar suas aplicações é a computação em nuvem. Os serviços de computação em nuvem são oferecidos por provedores e podem ser classificados em três modalidades: Platform-as-a-Service (PaaS), Software-as-a-Service (SaaS) e Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Em IaaS, os provedores oferecem os serviços divididos em instâncias e o usuário tem à disposição uma máquina virtual com os recursos computacionais que desejar a um determinado valor. O principal desafio enfrentado pelas empresas é escolher, além do provedor, a instância que melhor se adapta as suas necessidades. Frequentemente, estas empresas precisam de uma grande infraestrutura computacional para gerir e aperfeiçoar seus processos de negócio e, diante do alto custo para manter uma infraestrutura local, têm migrado suas aplicações para a nuvem. Este trabalho busca fornecer subsídios capazes de auxiliar as empresas no processo de seleção do melhor provedor/instância para implantar e executar suas soluções de integração na nuvem. Para isso, um estudo preliminar para a elaboração de uma nova proposta de modelagem dos preços das instâncias de máquinas virtuais usando regressão linear é apresentado. Nesta abordagem são considerados os provedores Amazon EC2, Google Compute Engine e Microsoft Windows Azure. | por |
dc.language.iso | eng | por |
dc.publisher | IEEE | por |
dc.relation | UID/MULTI/0446/2013 | por |
dc.rights | openAccess | por |
dc.subject | Cloud computing | por |
dc.subject | IaaS | por |
dc.subject | Mathematical modeling | por |
dc.subject | Princing model | por |
dc.title | Modelagem de preços de provedores de IaaS utilizando regressão múltipla | por |
dc.type | conferenceObject | por |
dc.peerreviewed | yes | por |
dc.journal | 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2017 | en_US |
degois.publication.location | Lisbon | por |
degois.publication.title | 12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2017 | por |
dc.date.updated | 2018-06-08T09:15:18Z | - |
dc.description.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | - |
dc.identifier.doi | 10.23919/CISTI.2017.7975845 | - |
Aparece nas coleções: | ISTAR-CRI - Comunicações a conferências internacionais |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Modelagem de Preços de Provedores de IaaS.pdf | Pós-print | 301,71 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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