رایانش ابری به‌عنوان یکی از زیرساخت‌های اصلی فناوری اطلاعات، امکان دسترسی انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر به منابع محاسباتی را فراهم می‌سازد. با این حال، مدیریت و بهینه‌سازی استفاده از این منابع در مواجهه با بارهای کاری پویا، متنوع و غیرقابل پیش‌بینی، همچنان یک چالش اساسی محسوب می‌شود. تخصیص نامناسب منابع می‌تواند منجر به افزایش هزینه‌های عملیاتی، اتلاف انرژی، کاهش کارایی سیستم و افت کیفیت خدمات شود. از این‌رو، بهره‌گیری از رویکردهای هوشمند برای مدیریت منابع اهمیت فزاینده‌ای یافته است. در این پژوهش، بهینه‌سازی استفاده از منابع رایانش ابری با تکیه بر روش‌های یادگیری ماشین مورد بررسی قرار می‌گیرد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی، با تحلیل داده‌های تاریخی و داده‌های بلادرنگ مربوط به مصرف پردازنده، حافظه، پهنای باند و ذخیره‌سازی، قادر به شناسایی الگوهای رفتاری بار کاری و پیش‌بینی تقاضای آینده هستند. این قابلیت امکان تخصیص پویا، مقیاس‌پذیری خودکار منابع و زمان‌بندی بهینه وظایف را فراهم می‌سازد. نتایج تحقیقات نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین می‌تواند دقت پیش‌بینی بار کاری را افزایش داده و از بروز مشکلاتی نظیر تخصیص بیش‌ازحد منابع یا کمبود منابع جلوگیری کند. همچنین، این رویکرد باعث کاهش مصرف انرژی مراکز داده، بهبود بهره‌وری منابع و افزایش رضایت کاربران نهایی می‌شود. در مجموع، به‌کارگیری یادگیری ماشین در مدیریت منابع رایانش ابری، گامی مؤثر در جهت ایجاد سیستم‌های ابری هوشمند، کارآمد و پایدار به‌شمار می‌آید. مدل پیشنهادی مبتنی بر یادگیری ماشین با تحلیل الگوهای مصرف منابع و پیش‌بینی بار کاری، تخصیص بهینه منابع رایانش ابری را به‌صورت پویا و هوشمند انجام می‌دهد. این مدل با کاهش اتلاف منابع و افزایش بهره‌وری، موجب بهینه‌سازی استفاده از منابع محاسباتی و بهبود کیفیت خدمات در محیط‌های ابری می‌شود.

بهینه سازی رایانش ابری یاگیری ماشین