Comparing the Supersonic Cloud Computing Model to Enhance the Networking and Security in Traditional Data Centers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The Comparing the supersonic cloud computing model to enhance the networking and security in Traditional Data Centers study aimed to analyse the differences between traditional data centers and cloud computing models. The researchers' findings demonstrate that the supersonic cloud model consists of a number of services and functions that can improve network and security performance across all levels of the data center. Furthermore, the supersonic model offers more options for load balancing through routing protocols and more secure network access. In addition, the supersonic model allows for more flexibility in the resources used, such as virtual servers and storage systems. Lastly, the supersonic model allows for greater scalability through the use of distributed simultaneous networks. These benefits pave the way to the eventual goal of improving existing data center operation and security. The objective of this study was to assess the potential of supersonic cloud computing model (SCC) to improve the networking and security in traditional data centers. The findings indicated that SCC improved the network efficiency by 10.4%, reduced network latency by 11 %, and improved packet delivery rates by 8.6%. The security was also improved, with overall firewall rules increased by 12 %, and 5% fewer security violations. Overall, SCC showed promising performance in improving the networking and security of traditional data centers.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle