• Fri frakt över 249 kr
  • •
  • Snabba leveranser
  • •
  • Billiga böcker
Kundservice

Du är på sajten för privatpersoner.

Företag, bibliotek eller offentlig verksamhet?

Du handlar på classic.bokus.com, där alla dina funktioner finns intakta.
Till classic.bokus.com
Bokus logotyp. Gå till startsidan.
  • Erbjudanden
  • Nyheter
  • Student
  • Topplistor
  • Barn & ungdom
  • Bokus Play
  • E-böcker
  • Pocketböcker
  • Spel & pussel

10% studentrabatt med kod TERM26

Sidfot

Mina sidor

    Hjälp

    • Kundservice
    • Vanliga frågor och svar
    • Frakt och leverans
    • Retur vid ångerrätt
    • Reklamera vara
    • Betalning
    • Köpvillkor
    • Allmänna villkor
    • Information om webbplatsens tillgänglighet

    Om Bokus

    • Om oss
    • Pressrum
    • För studenter
    • För företag
    • För bibliotek och offentlig verksamhet
    • För leverantörer
    • Hållbarhet

    Populärt

    • Aktuella erbjudanden
    • Presentkort
    • Studentlitteratur
    • Nya böcker
    • Topplistor
    • Signerade böcker
    • Engelska böcker

    Inspiration

    • Boktips
    • BookTok
    • Populära bokserier
    • Barnbokskaraktärer
    • Populära författare
    Logotyp för Bokus
    Följ oss på Facebook (extern länk)Följ oss på Instagram (extern länk)Följ oss på YouTube (extern länk)Följ oss på TikTok (extern länk)
    bokus @ CookiesAnpassa cookiesIntegritetspolicyKöpvillkor
    Till Citymail hemsida (extern länk)Till Budbee hemsida (extern länk)Till Postnord hemsida (extern länk)Till Schenker hemsida (extern länk)Till Early Bird hemsida (extern länk)Till Walleys hemsida (extern länk)
    1. Data och IT
    2. Databaser

    Networking for Big Data

    AvShui Yu,Xiaodong Lin

    Häftad, Engelska, 2019

    1 010 kr

    Beställningsvara. Skickas inom 10-15 vardagar. Fri frakt över 249 kr.

    Beskrivning

    Networking for Big Data supplies an unprecedented look at cutting-edge research on the networking and communication aspects of Big Data. Starting with a comprehensive introduction to Big Data and its networking issues, it offers deep technical coverage of both theory and applications.The book is divided into four sections: introduction to Big Data, networking theory and design for Big Data, networking security for Big Data, and platforms and systems for Big Data applications. Focusing on key networking issues in Big Data, the book explains network design and implementation for Big Data. It examines how network topology impacts data collection and explores Big Data storage and resource management.Addresses the virtual machine placement problemDescribes widespread network and information security technologies for Big DataExplores network configuration and flow scheduling for Big Data applicationsPresents a systematic set of techniques that optimize throughput and improve bandwidth for efficient Big Data transfer on the InternetTackles the trade-off problem between energy efficiency and service resiliencyThe book covers distributed Big Data storage and retrieval as well as security, trust, and privacy protection for Big Data collection, storage, and search. It discusses the use of cloud infrastructures and highlights its benefits to overcome the identified issues and to provide new approaches for managing huge volumes of heterogeneous data.The text concludes by proposing an innovative user data profile-aware policy-based network management framework that can help you exploit and differentiate user data profiles to achieve better power efficiency and optimized resource management.

    Produktinformation

    • Utgivningsdatum:2019-09-25
    • Mått:178 x 254 x 23 mm
    • Vikt:453 g
    • Format:Häftad
    • Språk:Engelska
    • Antal sidor:432
    • Förlag:Taylor & Francis Ltd
    • ISBN:9780367377533

    Utforska kategorier

    • Databaser inom Data och IT

    Mer om författaren

    Shui Yu, Xiaodong Lin, Jelena Miši?, Xuemin (Sherman) Shen

    Innehållsförteckning

    • Introduction of Big Data. Networking Theory and Design for Big Data. Networking Security for Big Data. Platforms and System for Big Data Applications.