使用ISM-ANN减轻可持续云计算挑战的经验研究
Hathal Salamah Alwageed1, Ismail Keshta2, Rafiq Ahmad Khan3
1College of Computer and Information Sciences, Jouf University, Sakaka, Saudi Arabia.
PloS one
|September 30, 2024
概括
这项研究解决了可持续云计算的挑战,并提供了一个实际的缓解模型. 拟议的模型有助于组织估计可持续性努力,并为未来的研发提供基础.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 环境科学 环境科学
- 社会学 社会学 社会学
背景情况:
- 由人工智能驱动的云计算的增长为社会和环境可持续性带来了机遇和威胁.
- 关于广泛,相互连接的计算系统对环境平衡和社会可持续性的影响,存在着未得到回答的问题.
研究的目的:
- 实证地研究云计算在可持续发展方面的伦理挑战和实践.
- 确定和分析可持续云计算挑战 (SCCC) 并开发一个缓解模型 (SCCCMM).
主要方法:
- 系统的文献审查和问卷调查,以确定11个SCCC和66种做法.
- 解释性结构建模 (ISM) 和人工神经网络 (ANN) 来分析SCCC之间的相互关系.
- 使用案例研究开发和测试可持续云计算挑战缓解模型 (SCCCMM).
主要成果:
- 确定了11个SCCC和66个缓解实践.
- 开发了四个主要类别的SCCCMM:要求规范,服务质量 (QoS) 和服务法律协议 (SLA),复杂性和网络安全以及信任.
- SCCCMM有效地帮助估计可持续云计算组织的缓解水平.
结论:
- SCCCMM是实用的,用户友好的,对于云计算中的组织来说是有用的,以提高软件产品的可持续性.
- 该模型为研究人员和从业人员开发新的可持续云计算方法和工具提供了坚实的基础.
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