Energy efficient cloud computing using artificial neural networks
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 826444
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Bu yüksek lisans Tezinde, Bu çaba, bulut bilgi işlem altyapılarını iyileştirmek için akıllı, enerji açısından verimli bir bulut mimarisi oluşturmaya odaklanmaktadır. Bulut verilerinin modernizasyon hızı arttı ve bu da çeşitli modernizasyon metodolojilerini ve modellerini karşılaştıran daha fazla inceleme yapılmasına yol açtı. Türkiye de dahil olmak üzere birçok varlıklı ülke, daha karmaşık ve enerji açısından verimli bulut altyapısına geçiş yaptı. Bulut bilgi işlemin bilgi işlem kaynakları ve temiz, yenilenebilir enerji kullanımını en üst düzeye çıkarmak için bir AI çerçevesi kullanan bir Python uygulaması tasarladık. Bu plan, gelecekteki bir sinir ağı tarafından eğitilmiş dijital ekosistem (YSA) için kavramları ana hatlarıyla belirtir. YSA modeli, kısıtlı bir sistemdeki enerji tahmini görevlerini detaylandırır. Tanınmış şirketler, bulut altyapılarını ve dijital varlıklarını güvence altına alacak politikalar tasarlamak için yapay zekayı kullanır. Bulut bilgi işlem sistemleri, dosya formatlarını alarak, normalleştirerek ve dönüştürerek modernize edildi. Bulut tabanlı altyapıların çoğu başarıyla güncellendi. Bu sistemlere dijital uygulamaların hakim olduğu göz önüne alındığında, bu bekleniyordu. AWS, AZURE, GCP ve Digital Ocean'ın enerji tüketimini inceleyeceğiz. 2015'te dosyaların çoğu hala kağıt üzerinde olduğundan, yükseltme sayısı mütevazıydı. 2020 yılına kadar bulut bilişim sistemlerinin büyük bir kısmı, verilerin %80'i ile eğitilip %20'si ile değerlendirildiğinde tüm bulut bilişim sistemleri için %98,68 doğrulukla dijital formata dönüştürülecektir. Akıllı, enerji tasarruflu bulut çözümleri her yıl geleneksel veri merkezlerinin yerini alıyor. Akıllı enerji tasarruflu bulut sistemleri, bulut bilgi işlem sistemlerinin korunmasına yardımcı olur ve bulut platformlarının nasıl modernize edildiğini ve enerji tahmininde nasıl performans gösterdiğini anlar.
Özet (Çeviri)
In this master's Dissertation, This effort focuses on building an intelligent, energy-efficient cloud architecture to improve cloud computing infrastructures. The rate at which cloud data gets modernized has increased, leading to more reviews comparing the various modernization methodologies and models. Several wealthy nations, including Turkey, have upgraded to more complicated and energy-efficient cloud infrastructure. We designed a Python application that uses an AI framework to maximize cloud computing's usage of computing resources and clean, renewable energy. This plan outlines concepts for a future neural network-trained digital ecosystem (ANN). The ANN model details energy forecasting tasks within a constrained system. Prominent corporations use AI to design policies to secure their cloud infrastructures and digital assets. Cloud computing systems were modernized by acquiring, normalizing, and transforming their file formats. Most cloud-based infrastructures were updated successfully. This was expected, given digital implementations dominate these systems. We'll investigate the energy consumption of AWS, AZURE, GCP, and Digital Ocean. Since most files were still on paper in 2015, the number of upgrades was modest. By 2020, a large part of cloud computing systems will be converted to digital format, with 98.68% accuracy for all cloud computing systems when trained on 80% of the data and evaluated on 20% of the data. Smart energy-efficient cloud solutions are replacing traditional data centers year by year. Smart energy-efficient cloud systems help preserve cloud computing systems and understand how cloud platforms are modernized and perform in energy prediction.
Benzer Tezler
- Bir ofis katının yapay zeka destekli doğal & yapay hibrid aydınlatma kontrolü
Artificial intelligence supported natural and artificial hybrid lighting control of an office floor
FARHAD ABDULLAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve TeknolojiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL KIYAK
- Efficient energy management in smart homes using IoT- based low-power wide-area network (lorawan) protocol
Başlık çevirisi yok
BUSHRA FUAAD KHMAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Optimal routing in internet of things networks using artificial intelligence
Başlık çevirisi yok
TAHA HUSSEIN MERIE ALHASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Anlık debi ve basma yüksekliği kullanarak dalgıç pompaların ideal verimlerinin yapay zekâ teknikleri ile tahmini
Prediction of ideal efficiencies of submersible pumps with artificial intelligence techniques using the instant flow rate and head
RİFAT KURBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiEntegre Su Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÜNER
- İstanbul'da bir ofis binası örneğinde elektrokromik pencerelerin performans değerlendirmesi
Performance evaluation of electrochromic windows on a sample of office building in Istanbul
GİZEM SARIŞEN ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASLIHAN ÜNLÜ TAVİL