An Adaptive System to Allocate VM in Cloud for Secure Remote Access using Autoregression
Notice bibliographique
Résumé
This thesis proposes an adaptive system to allocate virtual machines in a cloud environment to reduce clients' waiting time while reducing the idle resources for the service provider.Further, the thesis demonstrates the viability of the proposed system via a prototype built using the Citrix XenServer and a machine learning algorithm which makes the system capable of working with minimum human interactions.The proposed architecture is designed in collaboration with and based on the requirements of DLS Technology so that they can migrate their flagship product (vKey) to a cloud environment keeping security and performance as a priority.The incoming requests from clients are handled by a pool manager which takes smart decisions thus making the user experience seamless.A performance analysis of the prototype is carried out to prove the effectiveness of the proposed strategies.I, Jasmeet Singh, take this opportunity to express my deep sense of gratitude to all the people who have developed me in the successful completion of this thesis.As no task is a single man's feat, various factors, situations, and person integrate to provide the background to accomplish a task.Several persons with whom I have interacted significantly helped me to the successful completion of this thesis.I own a deep sense of gratitude to Professor Marc St-Hilaire and Professor Shikharesh Majumdar.I can't convey my thanks in words for there tremendous support, help, and motivation throughout the process.I would like to owe the same gratitude to Eric She, Jordan Kurosky and Sibyl Weng from DLS Technology, Ottawa for believing in me with their confidential work and providing enormous help.I would also like to convey my thanks to Hindal Mirza from Ontario Centers of Excellence
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».