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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Static Power Management

The static power management can be executed on both hardware and software levels. Leakage currents in any active circuits cause static power consumption at the hardware level [7]. SPM uses hardware components such as CPU, memory, disk storage, network devices, and power supply unit efficiently. It consists of all applied optimization methods during design time at logic, circuit, and architectural levels that will he explained in the following section.

• Logic level optimization: At this level, optimization methods attempt to optimize the power of switching activity in both sequential and combinational circuits. Minimizing the switching capacitance improves the dynamic power consumption straightly by reducing the energy per transition on each logic device $[7,41]$.
• Circuit level optimization: Significant challenges at this optimization level are based on efficient pipelining and interconnections between stages and components. Pipelining technique is regularly used to boost throughput in highperformance designs at the expense of reducing energy efficiency, contributing to increasing area and execution time [41].
• Architectural level optimization: Methods include the system’s design considering power optimization technique at an architectural level [7]. Power savings are typically accomplished at the architectural level by optimizing the system components’ balance to prevent wasting power.[41].

Besides the optimization at the hardware level, considering the SPM at the software level is also essential. Even with robust hardware design, it is crucial to be careful about software design inasmuch as weak design conduces to loss of power and performance, even with perfectly designed hardware. Thus, the code generation, the instructions used in the code, and the order of these instructions must be carefully selected, as they affect performance as well as power consumption.

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Dynamic Power Management

This section describes our taxonomy at the dynamic power management level, as shown in Fig. 2.3. DPM is categorized into three levels, including hardware, software, and hybrid. There are various kinds of optimization methods at both the hardware and software levels $[7,42]$. At the hardware level, we can imply techniques such as DVFS, DCD, and sleep states. In addition, the techniques at the software level aree classified into virtualization, migration, consolidation, plus containerization. The dynamic power consumption is induced by the high usage of hardware components (such as CPU, storage, and network devices) and the circuits’ activity. The main reason enabling dynamic power consumption pertain to both system’s components deactivation and tuning the circuit activity. Dynamic power consumption can be reached through different techniques including: (1) diminishing the switching activity, (2) decreasing the physical capacitance that relies on low-level design parameters such as transistors’ sizes, (3) ebbing the supply voltage, and (4) lessening the clock frequency [7].

DPM improves energy consumption by using knowledge gathered from current resources in the system and the workload of applications running in the system [7, 43]. DPM techniques allow dynamic adjustment of power states to occur based on current system loads. It predicts the best action in the future using the data obtained from the system and according to the system’s requirements. DPM techniques are categorized into hardware and software levels. There is another level in our taxonomy, namely hybrid, in which both hardware and software techniques are simultaneously utilized.

1. Hardware-level approaches
   DPM techniques applied at the hardware level reconfigure the system dynamically by adopting methodologies to fulfill the requested services with the minimum number of active components or the minimum load on such components [43]. The DPM techniques at a hardware level can optionally turn off the idle system components or reduce the useless ones’ performance. It is also possible to exchange some components, containing CPU, between either active or idle modes to save energy. The hardware DPM techniques vary for different hardware components, yet usually, they are splitted into dynamic component deactivation (DCD) and dynamic performance scaling (DPS) [44].

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|.静态电源管理

静态电源管理可以在硬件和软件两个层面上执行。任何有源电路中的漏电电流都会导致硬件级的静态功耗[7]。SPM有效地使用硬件组件，如CPU、内存、磁盘存储、网络设备和电源单元。它包含了设计期间在逻辑、电路和体系结构层次上应用的所有优化方法，这些将在下一节中解释

• 逻辑级优化:在这个级别上，优化方法试图优化顺序电路和组合电路中开关活动的功率。最小化开关电容通过减少每个逻辑器件上的每次跃迁能量直接提高了动态功耗$[7,41]$。
• 电路级优化:在这一优化级别上的重大挑战是基于级和组件之间的高效流水线和互连。流水线技术经常被用于提高高性能设计的吞吐量，以降低能源效率为代价，有助于增加面积和执行时间[41]。
• 体系结构级优化:方法包括体系结构级考虑功率优化技术的系统设计[7]。节能通常是通过优化系统组件的平衡在架构级实现的，以防止浪费电力除了硬件层面的优化，考虑软件层面的SPM也是必不可少的。即使有健壮的硬件设计，对软件设计也要小心谨慎，因为即使有完美设计的硬件，薄弱的设计也会导致功率和性能的损失。因此，必须仔细选择代码生成、代码中使用的指令以及这些指令的顺序，因为它们影响性能和功耗
  计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Dynamic Power Management .本节描述了我们在动态电源管理级别的分类，如图2.3所示。DPM分为三个级别，包括硬件、软件和混合。在硬件和软件层面都有各种各样的优化方法$[7,42]$。在硬件级别，我们可以使用DVFS、DCD和睡眠状态等技术。此外，软件级别的技术可以分为虚拟化、迁移、整合和容器化。动态功率消耗是由硬件组件(如CPU、存储和网络设备)和电路活动的高使用率引起的。实现动态功耗的主要原因与两个系统组件的失活和调优电路活动有关。动态功耗可以通过不同的技术实现，包括:(1)降低开关活性，(2)降低物理电容(依赖于低水平的设计参数，如晶体管的尺寸)，(3)降低电源电压，(4)降低时钟频率[7]DPM通过使用从系统中当前资源收集的知识和系统中运行的应用程序的工作负载来提高能耗[7,43]。DPM技术允许根据当前系统负载动态调整电源状态。它利用从系统中获得的数据，根据系统的需求，预测未来的最佳行动。DPM技术分为硬件级和软件级。在我们的分类法中还有另一个层次，即混合分类法，即同时使用硬件和软件技术硬件级方法应用于硬件级的DPM技术通过采用各种方法动态地重新配置系统，以实现所请求的服务，使用最少的活动组件数量或这些组件上的最小负载[43]。硬件级别的DPM技术可以选择关闭空闲的系统组件或降低无用的系统组件的性能。也可以在活动或空闲模式之间交换一些组件，包括CPU，以节省能源。硬件DPM技术因硬件组件的不同而不同，但通常分为动态组件去激活(DCD)和动态性能缩放(DPS) [44].

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Proposed Taxonomy for Energy-Aware Resource

In this section, we present our proposed taxonomy for energy-aware resource management solutions in cloud environments, as shown in Fig. 2.2. In our proposed taxonomy, we consider four items at the highest level. The first level pertains to the goals of energy-efficient resource management in cloud environments. As can be seen, the second level goes back to the dynamism of resource management technique. The third level is the considered type of workload, including arbitrary, High-Performance Computing (HPC), batch, and real-time applications. Finally, the fourth level is the type of resources that are classified into active and passive. The details of this taxonomy are described in the following subsection.

As energy-efficient resource management approaches play a crucial role in cloud data centers these days, there are various kinds of goals in this way. To clarify, Fig. $2.2$ summarizes the components of goals. Indeed, we have considered five targets for this component, such as minimizing power consumption, maximizing performance, load balancing, meeting power budget, plus maximizing business profit. We have also regarded four performance metrics, including response time, SLA violation, throughput, and delay. First and foremost, data centers have significant power cost; thereby, it is an essential requirement for data centers’ operation to meet the power budget coming from the limitation for power usage and observing this limitation [25].

Due to load imbalance, some of the data center resources may become overloaded or underloaded, which leads to performance degradation and resource wastage. Load balancing conduces to maximize resource utilization and achieve the desired QoS in the cloud by employing optimal resource allocation and workload distribution approaches at both schedule and runtime.

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Workload

As a basic definition, the workload is a job that is characterized by release time, worst-case execution time, and deadline. At a high level, the workload is a sequence of jobs and tasks. The computer workload is defined as the amount of work allocated to the system that should be completed in a determined time [4]. A usual system workload comprises tasks and user’s requests submitted to the data center. As stated in [26], understanding the workload is far more important than designing new scheduling algorithms. If the systems are not tested using the correct input’s workloads, the proposed policies or algorithms’ results might not work as expected when applied to real-world scenarios [4]. We consider four workload types in our proposed taxonomy containing arbitrary, batch, HPC, and real-time workload, described as follows:

• Batch processing: Theoretically, batch processing is a processing mode when a sequence of jobs are executed on a batch of inputs [27]. Analyzing data on a large scale and batch processing occurs by utilizing data centers and some distributed and computing frameworks such as Map-Reduce and Hadoop [4]. Map-Reduce programming paradigm is the most practical and efficient solution for batch processing of big data [28].
• HPC: In the early 1990s, clusters of computers became famous in HPC environments owing to their low cost compared to custom supercomputers and mainframes [29]. Also, HPC computers generally take advantage of open source operating systems such as Linux. In the early 2000s, grid computing was linked to the HPC community as a consequence of need to run parallel programs even larger than that was normal in grid environments. Grids provide powerful resources operated by independent administrative domains to users [30]. In the late 2000 s, cloud computing was quickly growing its adolescent level and reputation, and studies started to appear on the viability of executing HPC applications on remote cloud resources [31, 32]. HPC applications are resource-intensive scientific workflows (in terms of data, computation, and communication) that have usually aimed at Grids and customary HPC platforms like super-computing clusters [33]. Both the size and number of HPC data centers have overgrown in recent years, which conduces to an exponential increase in power drastically [34].

• Real-time application: With improved cloud computing infrastructure, realtime computing can be accomplished on cloud infrastructure [35]. In most of the real-time cloud applications, the processing is executed on remote cloud computing nodes. As we meet many real-time systems around us, Cloud’s support plays a crucial role in the real-time system [36]. Their application ranges from small mobile phones to huge industrial controls and from a mini pacemaker to larger nuclear plants. A usual real-time, such as financial analysis, distributed databases, or image processing, includes multiple real-time applications or subtasks service [37]. Real-time systems are implemented by several simultaneous tasks requesting to access hardware resources [24].

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|能源感知资源的建议分类法

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在本节中，我们提出了云环境中感知能源的资源管理解决方案的分类，如图2.2所示。在我们提议的分类法中，我们在最高级别考虑四个项目。第一个层次涉及云环境中节能资源管理的目标。可以看出，第二个层次又回到了资源管理技术的动态性。第三层是考虑的工作负载类型，包括任意的、高性能计算(HPC)、批处理和实时应用程序。最后，第四个层次是资源类型，分为主动资源和被动资源。这个分类的详细信息将在下面的小节中描述

由于节能资源管理方法在云数据中心中起着至关重要的作用，因此在这方面有各种各样的目标。为了说明问题，图$2.2$总结了目标的组成部分。实际上，我们已经为这个组件考虑了五个目标，例如最小化功耗、最大化性能、负载平衡、满足电源预算，以及最大限度地提高业务利润。我们还考虑了四个性能指标，包括响应时间、SLA违反、吞吐量和延迟。首先，数据中心的电力成本很高;因此，满足来自用电限制和遵守用电限制的电力预算是数据中心运行的基本要求。

由于负载不均衡，可能导致数据中心部分资源过载或欠负载，从而导致性能下降和资源浪费。通过在调度和运行时采用最优的资源分配和工作负载分配方法，负载均衡有助于最大限度地利用云中的资源，并实现预期的QoS

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Workload

作为一个基本的定义，工作负载是一个以发布时间、最坏情况执行时间和截止日期为特征的作业。在较高的级别上，工作负载是一系列作业和任务。计算机工作负载定义为分配给系统的工作量，该工作量应在确定的时间[4]内完成。通常的系统工作负载包括提交给数据中心的任务和用户请求。正如[26]中所述，了解工作负载远比设计新的调度算法重要得多。如果没有使用正确的输入工作负载对系统进行测试，则建议的策略或算法的结果在应用于实际场景时可能不会像预期的那样工作[4]。在我们提议的分类法中，我们考虑了四种工作负载类型，包括任意、批处理、HPC和实时工作负载，描述如下

• 批处理:理论上，批处理是在一批输入[27]上执行一系列作业时的一种处理模式。大规模数据分析和批处理是利用数据中心和一些分布式和计算框架，如Map-Reduce和Hadoop[4]。Map-Reduce编程范式是大数据[28]批处理最实用、最高效的解决方案。
• HPC:在20世纪90年代早期，集群计算机因其与定制超级计算机和大型机[29]相比的低成本而在HPC环境中出名。此外，高性能计算计算机通常利用开源操作系统，如Linux。在21世纪初，网格计算与HPC社区联系在一起，因为需要运行比网格环境中正常情况下更大的并行程序。网格为用户[30]提供了由独立管理域操作的强大资源。在2000年代后期，云计算的水平和声誉迅速提高，在远程云资源上执行高性能计算应用的可行性研究开始出现[31,32]。HPC应用程序是资源密集型的科学工作流(就数据、计算和通信而言)，通常针对网格和传统的HPC平台，如超级计算集群[33]。近年来，HPC数据中心的规模和数量都急剧增长，这导致了功率的指数级急剧增长
  

   

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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Motivation and Contribution

With the rapid ever-increasing demand to access diverse information and communication technology services based on the cloud service delivery model, the number of huge energy-hungry cloud data centers is increasing rapidly. Thus, these days energy consumption in cloud environments is a crucial issue. A data center will consume the energy of about 1000TWH in next ten years (2013-2025) [6]. The percentage of energy consumption by the data centers and cooling systems will reach $5 \%$ of the total energy consumption in the world. Energy consumption leads to operational cost and environmental implications such as global warming [7].

This key challenge leads to a rethink about the techniques and research strategies to lessen energy consumption as a crucial matter in the cloud environment. To overwhelm this challenge, there are various solutions that researchers have introduced; among them, resource management techniques play a significant role. Nonetheless, energy efficiency is still a challenge for future researchers [8]. Virtualization technique enables cloud providers to create multiple Virtual Machine(VM) instances on a single physical server, or multiple containers on a VM or a physical server which makes it possible to have servers with higher utilization. The dynamic consolidation of both VMs and containers through live migration is an efficient approaches for saving energy in cloud data centers [9]. Although the recent technological developments and paradigms including High-Performance Computing (HPC), containerization, exascale computing, and processing at network edge appear to yield new opportunities for cloud computing, they are also creating new challenges and demands for new approaches and research strategies.

Container technology has emerged thanks to Docker [10] which has boosted in both academia and industry. It provides a way to package an application that can be run with its dependencies and libraries isolated from other applications. Containers arose as a lightweight alternative of VMs that present better microservice architecture supports. The technology of container is strongly supported by PaaS, IaaS, and Internet Service Providers. Traditional hypervisor-based solutions are virtualized at the hardware level, while containerization provides virtualization at the operating system level. The containers interact with each other via system standard calls and they do not have any information about themselves [11]. Although VM technology needs to have an individual operating system for each VM, only one operating system can serve all containers in container technology. So, container technology provides more lightweight virtual systems which makes it possible to utilize system resources such as CPU, RAM, and network bandwidth more efficiently [10]. This happens owing to Linux kernel’s cgroups and namespaces which are used by docker. Besides, utilizing container technology considerably decreases startup time and the expected resources for each image in comparison with VM technology. To exemplify, a container requires 50 milliseconds to start, while a VM is activated in $30-40$ seconds [12].

Many Internet companies have embraced this technology and containers have become the de-facto standard for creating, publishing, and running applications. On the other side, there are still impediments and challenges in container-based virtualization demanding to be addressed, including security issues, in particular, during migration, dynamic resource allocation, and energy consumption [13].

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Related Work

Energy-efficient resource management approaches in cloud environments are a hot topic which vastly addressed by researchers. Since cloud computing’s research has advanced continuously, there is a need for a systematic review to evaluate, update, and join the existing literature. This section summarizes some of the previous works in the literature similar to our work, the result of which is shown in Table 2.1.
The authors in [15] have conducted a survey on energy-aware resource allocation in cloud data centers. They have reviewed some keywords such as virtualization, allocation of VM, energy efficiency, power consumption, as well as cloud computing. They have discussed various kinds of energy-aware system architectures for the cloud and compared energy efficiency in both traditional and virtual data centers. This chapter has further proposed a taxonomy for energy-saving methods in cloud data centers, which were studied in three levels, such as power management, resource management, and thermal management. The researchers have reviewed previous works based on VM allocation algorithms, VM selection algorithms, and Dynamic Voltage Frequency Scaling(DVFS), which conduced to energy saving. Plus, they have shown that the energy-saving approach became possible using renewable energy that plenty of recent research introduced this strategy.

In [16] the authors have presented a brief survey describing primary energyconserving techniques in the cloud environment. To add, they have classified energy consumption approaches into five categories, including energy-efficient hardware, energy-aware scheduling, consolidation, energy conservation in a cluster of servers, as well as power-efficient networks. Finally, they have evaluated a few papers based on this classification. The researchers further have focused on consolidation techniques in three levels, containing task consolidation, server consolidation, and energy-aware task consolidation.

Researchers in [24] have performed a comprehensive survey on energy-efficient computing, clusters, grids, and clouds. They have reported a number of approaches in the literature which contributed to improve energy efficiency. This chapter has proposed three taxonomies, covering such levels as scheduling, energy-efficient computing, as well as energy-efficient technique at different levels to make data center greener. Plus, [24] studied the energy efficiency of a single system and largescale cloud data centers, storage systems, and networking.

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|动机和贡献

. cloud computing

随着基于云服务交付模型的各种信息通信技术服务访问需求的快速增长，耗能巨大的云数据中心数量正在迅速增加。因此，目前云环境中的能源消耗是一个至关重要的问题。一个数据中心在未来十年(2013-2025年)将消耗约1000TWH的能源。数据中心和冷却系统的能耗占全球总能耗的比例将达到$5 \%$。能源消耗导致运营成本和环境影响，如全球变暖

这一关键挑战促使人们重新思考如何在云环境中减少能源消耗这一关键问题的技术和研究策略。为了应对这一挑战，研究人员提出了各种各样的解决方案;其中，资源管理技术起着重要的作用。尽管如此，能源效率仍然是未来研究人员面临的一个挑战。虚拟化技术使云提供商能够在单个物理服务器上创建多个虚拟机(VM)实例，或在一个VM或物理服务器上创建多个容器，从而使拥有更高利用率的服务器成为可能。通过热迁移对vm和容器进行动态整合是云数据中心[9]节能的有效方法。虽然最近的技术发展和范例，包括高性能计算(HPC)、集装箱化、百亿亿次计算和网络边缘处理似乎为云计算带来了新的机遇，但它们也为新的方法和研究策略带来了新的挑战和需求

容器技术的出现得益于Docker[10]，它在学术界和工业界都得到了促进。它提供了一种打包应用程序的方法，该应用程序可以通过与其他应用程序隔离的依赖项和库运行。容器作为vm的轻量级替代品出现了，它提供了更好的微服务体系结构支持。容器技术得到了PaaS、IaaS和Internet服务提供商的大力支持。传统的基于管理程序的解决方案在硬件级别上进行虚拟化，而容器化在操作系统级别上提供虚拟化。容器通过系统标准调用彼此交互，它们没有关于自身的任何信息[11]。尽管VM技术需要为每个VM拥有单独的操作系统，但在容器技术中，只有一个操作系统可以服务于所有容器。因此，容器技术提供了更轻量级的虚拟系统，使其能够更有效地利用CPU、RAM和网络带宽等系统资源[10]。这是由于Linux内核的cgroup和docker使用的命名空间。此外，与VM技术相比，利用容器技术大大减少了启动时间和每个映像的预期资源。例如，一个容器启动需要50毫秒，而一个虚拟机激活需要$30-40$秒[12]

许多互联网公司已经采用了这种技术，容器已经成为创建、发布和运行应用程序的事实上的标准。另一方面，基于容器的虚拟化仍然存在一些障碍和挑战需要解决，包括安全问题，特别是迁移过程中的安全问题、动态资源分配问题和能源消耗问题

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云环境中的节能资源管理方法是一个备受研究者关注的热点问题。由于云计算的研究不断进步，有必要对现有的文献进行系统的评估、更新和加入。本节总结了文献中一些与我们工作类似的前人工作，其结果如表2.1所示。[15]的作者对云数据中心的能源感知资源分配进行了调查。他们回顾了一些关键词，如虚拟化、VM分配、能源效率、功耗以及云计算。他们讨论了各种用于云计算的能源感知系统架构，并比较了传统数据中心和虚拟数据中心的能源效率。本章进一步提出了云数据中心节能方法的分类，并从电源管理、资源管理和热管理三个层次进行了研究。研究人员回顾了基于虚拟机分配算法、虚拟机选择算法和动态电压频率缩放(DVFS)的节能研究。此外，他们已经表明，使用可再生能源是可能的节能方法，许多最近的研究引入了这一策略

在[16]中，作者简要介绍了云环境中的主要节能技术。此外，他们还将能源消耗方法分为五类，包括节能硬件、能源感知调度、整合、服务器集群的节能以及节能网络。最后，他们根据这个分类对几篇论文进行了评价。研究人员进一步将重点放在三个层次的整合技术上，包括任务整合、服务器整合和能量感知任务整合

[24]的研究人员对节能计算、集群、网格和云进行了全面的调查。他们在文献中报告了一些有助于提高能源效率的方法。本章提出了三个分类，包括调度、节能计算和不同级别的节能技术，使数据中心更绿色。此外，[24]研究了单个系统和大型云数据中心、存储系统和网络的能源效率

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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