إدارة أعباء العمل في مراكز البيانات السحابية باستخدام تقنيات التعلم الآلي
تفاصيل العمل
هذا العمل يمثل جزءًا من رسالة الدكتوراه الخاصة بي، حيث تناولت فيه تطوير نموذج هجين معتمد على Generative Adversarial Networks (GANs) تحت اسم VTGAN بهدف التنبؤ بأعباء العمل (Workload Prediction) في بيئات الحوسبة السحابية. ركزت الابحاث على: - تحسين إدارة الموارد داخل مراكز البيانات السحابية. - تطوير آلية فعالة لعملية دمج الآلات الافتراضية (VM Consolidation) بما يقلل استهلاك الطاقة ويزيد كفاءة التشغيل. - اختبار النموذج باستخدام بيانات محاكاة واقعية لتحقيق نتائج دقيقة وموثوقة. ساهم هذا البحث في تقديم إطار عمل مبتكر يعزز من استدامة مراكز البيانات السحابية ويقدم قيمة مضافة في مجال Cloud Computing & AI-based Modeling.
مهارات العمل
