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云计算是通过互联网（”云”）提供计算服务，包括服务器、存储、数据库、网络、软件、分析和智能，以提供更快的创新、灵活的资源和规模经济。

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• 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|Comparing the State of the Art

In this section, we present a comparison among the state of the arts on energyefficient cloud resource management solutions taking advantage of our proposed taxonomy presented in previous section. Tables $2.2$ and $2.3$ present our measurements on selected papers published in 2015 through 2021 at the power management level as well as virtualization level, respectively. Table $2.2$ reveals that the selected papers are compared with each other regarding their considered goals, dynamism, and granted workload and resource types. Table $2.3$ analyzes the selected papers with each other respecting being DVFS-aware, as well as their considered management level, migration types, plus consolidation solution. used the acronyms shown in Tables 2.2, 2.3, and $2.4$ for the considered objects, the migration costs, and considered consolidation subproblems, respectively. Besides, we utilize NM (Not Mentioned) notation in Tables $2.5$ and $2.6$, where the information is not provided in the reviewed paper.

The authors [69] have proposed an energy-aware combinatorial auction-based model for the resource allocation problem in clouds. They have regarded both MEC and MBP as their goals. Besides, at the dynamism level, they have considered virtualization techniques in the software category of DPM. CPU, RAM, Disk, as well as network are the active resources that they have applied in their proposed heuristic methods. The management level in [69] can be referred to as VM, VI, and cloud. Also, they have considered two distributed datacenters and solved VP and VS problems.

The authors [54] have focused on MPC and MPL as their goals. At the dynamism level, they have used DPM techniques, including DPS and virtualization. Also, they have applied the arbitrary types of workload. They further have considered CPU, RAM, and network bandwidth as cloud resources. Their approach is DVFSaware, and their considered management levels are VM, VI, and cloud. The type of migration that they have used is pre-copy. Moreover, they have solved consolidation subproblems OPS, UPS, and VP at the server level.

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Future Scope and Conclusion

This section presents some research issues and challenges concerning energyefficient resource management methods in the cloud environments. Although notable progress has been accomplished in applying containerization to the cloud computing systems and the adaptive management of resources and applications is widely developed; there are still many research gaps and challenges in this area needed to be further investigated as discussed below.

• Multiple system resources: Due to the broad admission of multi-core CPUs, developing energy-efficient resource management approaches plays a crucial role in leveraging such architectures. To optimize a data center’s operation, it is critical to reflect and lessen all energy elements consumption, including the cooling system and power supply units, as passive resources. To add, RAM, disk storage, and network equipment as active resources are usually overlooked by researchers. From the perspective of active resources, current works mostly focus on CPU. More resource types, like memory, network, storage, and GPU need to be regarded as parameters to create more comprehensive resource management.
• Rack consolidation and geographically distributed data center: Many big data analysis applications involve analyzing a large volume of data generated in a geographical-distributed data center. Besides, plenty of data-intensive applications, such as social networks, involve large data sets in multiple geographically distributed cloud data centers. As a case in point, Facebook receives terabytes of text, image, and video data every day from users worldwide. Another noticeable future research direction goes back to the exploration of cloud environment geographically distributed data centers and rack consolidation in addition to server and VM consolidation to make it possible to provide more reliable services in greener data centers.

• System workload: Most of the current papers applied arbitrary workloads in their study; conversely, this is a crucial issue to consider other workload types in addition to arbitrary workloads containing the batch, HPC, plus real-time application workloads.
• Security and privacy: Over the years, the ever-increasing growth of cloud data centers utilized by famous corporations such as Google, Facebook, and Microsoft can result in rise of new different administrative and security. So, addressing the security concerns which are become more and more complicated by development of new containerized services, such as Distributed Denial of Service (DDoS), has become an important issue to be considered in future research directions.
• Cognitive approach contributing to Joint VM and container consolidation: Container consolidation is an evolving technology which has a great deal better performance than VM consolidation in the light of energy consumption and performance loss. Besides, the research in [89] has justified that joint VM and container consolidation outperforms individual VM or container consolidation approaches, regarding energy consumption and QoS. By contrast, applying artificial intelligence, or machine learning, to make a cognitive decision for simultaneous migration of both VM and container is a hot research topic.
• Container security: There are some levels for container ecosystem security including image, registry, orchestrator, container, and host OS. For instance, container technologies like Docker and Kubernetes accelerate the development and deployment of application; hence, their security issues play a notable role in software development and cloud industries. The research in this field can be directed in two levels including protecting a container from the security attacks of its applications and protecting a physical server from the security attacks of its containers.

云计算代考

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|比较技术现状

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在本节中，我们将利用我们在前一节中提出的分类法，对节能云资源管理解决方案的技术现状进行比较。表$2.2$和$2.3$分别展示了我们对2015年至2021年在电源管理级别和虚拟化级别发表的选定论文的测量结果。表$2.2$显示了所选论文之间的比较，包括它们的考虑目标、动态以及授予的工作负载和资源类型。表$2.3$分析了所选论文的dvfs，以及它们考虑的管理级别、迁移类型和整合解决方案。分别使用表2.2、2.3和$2.4$中所示的首字母缩略词来表示考虑的对象、迁移成本和考虑的合并子问题。此外，我们在表$2.5$和$2.6$中使用了NM(未提及)表示法，在审阅的论文中没有提供这些信息

作者[69]为云中的资源分配问题提出了一种基于能量感知的组合拍卖模型。他们把MEC和MBP都视为自己的目标。此外，在动态层，他们考虑了DPM软件类别中的虚拟化技术。在他们提出的启发式方法中，CPU、RAM、磁盘以及网络都是活动资源。[69]中的管理级别可以称为VM、VI和cloud。此外，他们还考虑了两个分布式数据中心，解决了VP和VS问题

作者[54]将MPC和MPL作为他们的目标。在动态层，他们使用了DPM技术，包括DPS和虚拟化。此外，他们还应用了任意类型的工作负载。他们进一步考虑将CPU、RAM和网络带宽作为云资源。他们的方法是dvfaware，考虑的管理级别是VM、VI和云。他们使用的迁移类型是预复制。此外，他们还解决了服务器级的整合子问题OPS、UPS和VP

计算机代写|云计算代写cloud computing代考|Future – Scope -and- Conclusion

本节介绍了关于云环境中节能资源管理方法的一些研究问题和挑战。虽然集装箱化在云计算系统中的应用取得了显著的进展，资源和应用的自适应管理得到了广泛的发展;这一领域仍有许多研究空白和挑战需要进一步研究，如下文所述

• 多系统资源:由于多核cpu的广泛使用，开发节能的资源管理方法在利用这种体系结构方面起着至关重要的作用。为了优化数据中心的运行，反映和减少所有能源元素的消耗是至关重要的，包括作为被动资源的冷却系统和电源供应单元。在添加时，RAM、磁盘存储和网络设备作为活动资源通常被研究人员所忽视。从活动资源的角度来看，目前的工作主要集中在CPU上。更多的资源类型，如内存、网络、存储、GPU等需要作为参数来创建更全面的资源管理。
• 机架整合和地理分布式数据中心:许多大数据分析应用程序都涉及到分析地理分布式数据中心生成的大量数据。此外，许多数据密集型应用程序，如社交网络，涉及多个地理分布的云数据中心中的大型数据集。举个例子，Facebook每天都会从世界各地的用户那里收到数tb的文本、图像和视频数据。另一个值得注意的未来研究方向是回到探索云环境地理分布式数据中心和机架整合，除了服务器和VM整合，使更绿色的数据中心提供更可靠的服务成为可能
  
  
  • 系统工作负载:目前大多数论文在研究中采用任意工作负载;相反，除了包含批处理、HPC和实时应用程序工作负载的任意工作负载之外，考虑其他工作负载类型也是一个关键问题。
  • 安全和隐私:多年来，著名公司如谷歌、Facebook和微软所使用的云数据中心的不断增长导致了新的不同的管理和安全的兴起。因此，解决由于新型集装箱服务(如分布式拒绝服务(DDoS))的发展而变得越来越复杂的安全问题，已成为未来研究方向需要考虑的重要问题。认知方法有助于联合虚拟机和集装箱整合:集装箱整合是一种不断发展的技术，在能耗和性能损失方面比虚拟机整合有更好的性能。此外，文献[89]的研究证明，联合VM和容器整合在能耗和QoS方面优于单独VM或容器整合方法。相比之下，应用人工智能或机器学习对虚拟机和容器的同时迁移进行认知决策是一个热门的研究课题。
  • 容器安全:容器生态系统安全有一些级别，包括镜像、注册表、协调器、容器和主机操作系统。例如，像Docker和Kubernetes这样的容器技术加速了应用程序的开发和部署;因此，它们的安全问题在软件开发和云计算行业中扮演着重要的角色。该领域的研究可以从保护容器免受其应用程序的安全攻击和保护物理服务器免受其容器的安全攻击两个层面进行
    

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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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