MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2125088619 · doi:10.5539/cis.v7n4p39

Disaster Recovery in Cloud Computing: A Survey

2014· article· en· W2125088619 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Ali Khoshkholghi, Azizol Abdullah, Rohaya Latip, Shamala Subramaniam, Мohamed Othman

Notice bibliographique

RevueComputer and Information Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Computing and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCloud computingDisaster recoveryComputer scienceOpen researchComputer securityService (business)Data scienceWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disaster recovery is a persistent problem in IT platforms. This problem is more crucial in cloud computing, because Cloud Service Providers (CSPs) have to provide the services to their customers even if the data center is down, due to a disaster. In the past few years, researchers have shown interest to disaster recovery using cloud computing, and a considerable amount of literature has been published in this area. However, to the best of our knowledge, there is a lack of precise survey for detailed analysis of cloud-based disaster recovery. To fill this gap, this paper provides an extensive survey of disaster recovery concepts and research in the cloud environments. We present different taxonomy of disaster recovery mechanisms, main challenges and proposed solutions. We also describe the cloud-based disaster recovery platforms and identify open issues related to disaster recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueComputer and Information ScienceMême sujetCloud Computing and Resource ManagementTravaux en français237 207