Towards a method for risk calculation in multicloud environments

La complejidad y popularidad de la computación en la nube se ha incrementado a lo largo de los años. Es común encontrar aplicaciones con gran demanda y elevadas cargas de trabajo en la nube, utilizando uno o más proveedores. Este escenario ha motivado los investigadores a encontrar nuevos métodos en la selección de configuraciones adecuadas para un conjunto de requerimientos. Diferentes métodos de soporte a la decisión de múltiples criterios (MCDMM) se han desarrollado para cumplir con este fin, y cada uno funciona bien en el dominio en el que son aplicados. Este trabajo construye las bases de un método basado en modelos para calcular el riesgo en ambientes desplegados en la nube, el cual correlaciona los requerimientos técnicos y de negocio e ignora todos los datos que no son relevantes. Se utiliza algoritmos de regresión del campo de machine learning para encontrar los valores óptimos de un modelo de cálculo de riesgo...

• Autores: Tafurth Zuñiga, Juan Camilo
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/61855
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/61855
• Palabra clave: Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Computación en la nube; Sistemas de información en administración
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/