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dc.contributor.authorBelusso, C. L. M.-
dc.contributor.authorSawicki, S.-
dc.contributor.authorBasto-Fernandes, V.-
dc.contributor.authorFrantz, R. Z.-
dc.contributor.authorRoos-Frantz, F.-
dc.date.accessioned2018-06-08T09:16:08Z-
dc.date.available2018-06-08T09:16:08Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier10.23919/CISTI.2017.7975845en_US
dc.identifier.isbn978-9-8998-4347-9-
dc.identifier.urihttps://ciencia.iscte-iul.pt/id/ci-pub-38577-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/16049-
dc.description.abstractUma 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.isoengpor
dc.publisherIEEEpor
dc.relationUID/MULTI/0446/2013por
dc.rightsopenAccesspor
dc.subjectCloud computingpor
dc.subjectIaaSpor
dc.subjectMathematical modelingpor
dc.subjectPrincing modelpor
dc.titleModelagem de preços de provedores de IaaS utilizando regressão múltiplapor
dc.typeconferenceObjectpor
dc.peerreviewedyespor
dc.journal12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2017en_US
degois.publication.locationLisbonpor
degois.publication.title12th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2017por
dc.date.updated2018-06-08T09:15:18Z-
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion-
dc.identifier.doi10.23919/CISTI.2017.7975845-
Aparece nas coleções:ISTAR-CRI - Comunicações a conferências internacionais

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