فهرس المقالات رایانش ابری

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - شناسایی و تبیین معیارهای کسب‌وکارهای فناورانه مبتنی بر رایانش ابری با رویکرد دلفی فازی
  احمد فندرسکی
  پژوهش حاضر باهدف شناسایی تبیین معیارهای کسب‌وکارهای فناورانه مبتنی بر رایانش ابری صورت گرفته است. این مقاله از نوع تحقیقات توسعه‌ای و ازنظر ماهیت تحلیلی- اکتشافی است و در گروه پژوهش‌های آمیخته (کیفی-کمی) و جمع‌آوری اطلاعات از طریق پیشینه تحقیقات قبلی، نظر خبرگان، روش گر أکثر

  پژوهش حاضر باهدف شناسایی تبیین معیارهای کسب‌وکارهای فناورانه مبتنی بر رایانش ابری صورت گرفته است. این مقاله از نوع تحقیقات توسعه‌ای و ازنظر ماهیت تحلیلی- اکتشافی است و در گروه پژوهش‌های آمیخته (کیفی-کمی) و جمع‌آوری اطلاعات از طریق پیشینه تحقیقات قبلی، نظر خبرگان، روش گردآوری اطلاعات پرسشنامه و مصاحبه با استفاده از روش دلفی فازی صورت پذیرفته ‌است. در مرحله اول، معیارها و زیر معیارهایی از طریق مصاحبه و پیشینه تحقیقات گذشته شناسایی گردید و در مرحله دوم از تکنیک دلفی فازی نظرات متخصصان گرفته شد. بیشترین توافق خبرگان مربوط به معیارهایی از قبیل دسترسی‌پذیری از هر جا و هر مکان، قابلیت بازیابی اطلاعات، تناسب، عوامل فنی و تخصصی، عوامل اقتصادی که بیشترین حد آستانه را در کسب‌وکارهای فناورانه داشتند دیده می‌شود. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - بهبود عملکرد طبقه‌بند شبکه عصبی چندجمله‌ای با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ
  مهسا معماری عباس حریفی عبدالله خلیلی
  شبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد أکثر

  شبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد. در این تحقیق رویکرد جدیدی در زمینه بهبود کارایی طبقه‌بند شبکه عصبی چندجمله‌ای با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) به نام PNN-WOA پیشنهاد شده که علاوه بر افزایش دقت PNN، زمان و حجم محاسبات قابل تحملی دارد. در رویکرد پیشنهادی، PDها بر اساس ترکیب دوبه‌دوی ویژگی‌ها از نمونه‌های آموزشی در لایه اول تولید می‌شوند. مجموعه‌ای از PDهای تولیدشده در لایه اول، متغیرهای ورودی و بایاس، عصب‌های لایه دوم را تشکیل می‌دهند. در نهایت خروجی شبکه عصبی چندجمله‌ای، توسط مجموع وزن‌دهی شده خروجی‌های لایه دوم به دست می‌آید. با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) بهترین بردار ضرایب وزن‌دهی به گونه‌ای که شبکه PNN بیشترین دقت طبقه‌بندی را داشته باشد، به دست می‌آید. برای ارزیابی روش PNN-WOA از یازده مجموعه داده موجود در پایگاه داده UCI استفاده شد. نتایج نشان می‌دهند که PNN-WOA در مقایسه با روش‌های پیشین از قبیل PNN-RCGA، PNN-MOPPSO، RCPNN-PSO و S-TWSVM عملکرد مناسبی دارد. همچنین نتایج آزمون آماری فریدمن نشان می‌دهند که در مجموع، روش پیشنهادی PNN-WOA نسبت به سایر روش‌های مقایسه‌شده، از نظر آماری عملکرد بهتری (با مقدار P برابر 039/0) داشته است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - ارائه یک مدل آگاه از انرژی و مبتنی بر زنجیره مارکوف به منظور مدیریت پویای ماشین‌های مجازی در مراکز داده ابری
  مهدی رجب زاده ابوالفضل طرقی حقیقت امیرمسعود رحمانی
  استفاده از راهکارهای آگاه از انرژی از موضوعات مهم تحقیقاتی در حوزه رایانش ابری است. با کاربرد مؤثر الگوریتم‌ها‌ی جایگذاری و تجمیع ماشین‌ها‌ی مجازی، تأمین‌کنندگان ابر قادر خواهند بود مصرف انرژی را کاهش دهند. در این مقاله مدل جدیدی ارائه شده که با بهبود در الگوریتم‌ها و ا أکثر

  استفاده از راهکارهای آگاه از انرژی از موضوعات مهم تحقیقاتی در حوزه رایانش ابری است. با کاربرد مؤثر الگوریتم‌ها‌ی جایگذاری و تجمیع ماشین‌ها‌ی مجازی، تأمین‌کنندگان ابر قادر خواهند بود مصرف انرژی را کاهش دهند. در این مقاله مدل جدیدی ارائه شده که با بهبود در الگوریتم‌ها و ارائه روش‌های مناسب، به دنبال رسیدن به نتایج مطلوب است. نظارت دوره‌ای بر وضعیت منابع، تحلیل مناسب داده‌های به دست آمده و پیش‌بینی وضعیت بحرانی سرورها به کمک مدل مارکوف پیشنهادی سبب شده است که تا حد امکان از تعداد مهاجرت‌های غیر ضروری کاسته شود. ترکیب الگوریتم‌های ژنتیک و شبیه‌سازی تبرید در بخش جایگزینی در کنار تعریف زنجیره مارکوف جاذب باعث عملکرد بهتر و سریع‌تر الگوریتم پیشنهادی گردیده است. شبیه‌سازی‌های انجام‌شده در سناریوهای مختلف در کلودسیم نشان می‌دهد که در مقایسه با بهترین الگوریتم مورد مقایسه قرار گرفته، در بار کم، متوسط و زیاد، مصرف انرژی کاهش قابل توجهی داشته و این در حالی است که نقض توافقات سطح سرویس‌دهی نیز به طور متوسط 17 درصد کاهش یافته است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  4 - بهبود امنیت در زیر ساخت رایانش ابر با استفاده از پروتکل بلاکچین
  محسن  گرامی وحید یزدانیان سیاوش نایب اصل
  10.61186/jstpi.34504.19.76.1
  امنیت در رایانش ابری امری بسیار حیاتی بوده، امنیت رایانش ابری مجموعه ای از امنیت کامپیوتر می باشد و امنیت شبکه در حالت کلی تر امنیت اطلاعات به حساب می آید و زمانی که یک وظیفه پردازشی از طریق بکارگیری الگوریتم زمانبندی به ماشین مجازی در ابر جهت پردازش تخلیه بار می شود ا أکثر

  امنیت در رایانش ابری امری بسیار حیاتی بوده، امنیت رایانش ابری مجموعه ای از امنیت کامپیوتر می باشد و امنیت شبکه در حالت کلی تر امنیت اطلاعات به حساب می آید و زمانی که یک وظیفه پردازشی از طریق بکارگیری الگوریتم زمانبندی به ماشین مجازی در ابر جهت پردازش تخلیه بار می شود این ماشین مجازی قادر نخواهد بود کاربر عادی موبایل را از حمله کنندگان تشخیص دهد در نتیجه حریم خصوصی نقض و امنیت داده انتقال یافته تضمین نمی شود ، بنابراین پس از تعیین استراژی تخیله بار می توان از بلاک چین در امنیت اطلاعات بهره برد و اطلاعات هر سرور در قالب یک بلوک کپسوله شده و تخیله بار صورت میگیرد . در این تحقیق یک راهکار پیشنهادی ارایه می شود که همان ترکیب زنجیره بلاک چین و رایانش ابری به منظور افزایش امنیت و کارایی است. راهکار پیشنهادی پیاده سازی و مورد ارزیابی قرار می گیرد تا به نسبت سایر راهکارهای موجود، میزان افزایش کارایی آن بررسی شود. تفاصيل المقالة