Simulation ResultsEvaluating the pr

Simulation Results
Evaluating the proposed emergency management system involves many influencing factors, and complicated relationships exist among them. In the simulation experiments, we focus on each module’s response delay and the accuracy of the prediction system workload, which are the key factors affecting system performance.Our cloud-based evacuation system includes five machines to process the smartphone and sensor data. We set up a levee collapse context with 150
request senders as smartphone devices with random locations onsite. We treat the multimedia analysis work as MapReduce tasks, assigning one machine, the JobTracker, to read the data from the smartphone and allocate it to the other four machines, or TaskTrackers. At the same time, the 40 strength sensors and 40 water-level sensors placed on the levee report the strength value to the datacenter every 10 seconds. We assign the workload equally to two
machines in parallel.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลการทดลองประเมินระบบการจัดการฉุกเฉินเสนอเกี่ยวข้องกับหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อ และมีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างพวกเขา ในการทดลองจำลอง เราเน้นความล่าช้าในการตอบสนองของแต่ละโมดู และความแม่นยำของการพยากรณ์ระบบปริมาณงาน ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพของระบบ ระบบของเราอพยพตามคลาวด์รวม 5 เครื่องจักรการประมวลผลข้อมูลสมาร์ทโฟนและเซ็นเซอร์ เราตั้งค่าบริบทยุบคันดินธรรมชาติกับ 150 ผู้ส่งคำขอเป็นอุปกรณ์สมาร์ทโฟนมีที่ตำแหน่งต่าง ๆ ภายในโรงแรม เราถือว่างานวิเคราะห์เป็น MapReduce งาน JobTracker อ่านข้อมูลจากสมาร์ทโฟน และการปันส่วนไปอื่น ๆ เครื่องจักร 4, TaskTrackers เครื่องหนึ่งกำหนดให้ ในเวลาเดียวกัน เซนเซอร์แรง 40 และเซนเซอร์ระดับน้ำ 40 วางบนคันดินธรรมชาติรายงานค่าความแข็งแรงของ datacenter ทุก 10 วินาที เรากำหนดปริมาณงานเท่ากับสอง เครื่องพร้อมกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จำลองผลการประเมินระบบการจัดการเหตุฉุกเฉินที่เกี่ยวข้องกับการเสนอหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนอยู่ในหมู่พวกเขา ในการทดลองแบบจำลองที่เรามุ่งเน้นการตอบสนองความล่าช้าของโมดูลแต่ละคนและความถูกต้องของภาระงานระบบการทำนายซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อระบบ performance.Our ระบบการอพยพเมฆรวมถึงห้าเครื่องประมวลผลข้อมูลร์ทโฟนและเซ็นเซอร์ เราตั้งค่าบริบทการล่มสลายเขื่อน 150
ส่งคำขอมาร์ทโฟนเป็นอุปกรณ์ที่มีสถานที่สุ่มในสถานที่ เราปฏิบัติต่อการวิเคราะห์การทำงานมัลติมีเดียงาน MapReduce ที่กำหนดเครื่องหนึ่ง JobTracker เพื่ออ่านข้อมูลจากมาร์ทโฟนและการจัดสรรไปยังอีกสี่เครื่องหรือ TaskTrackers ในเวลาเดียวกัน, 40 เซ็นเซอร์ความแข็งแรงและ 40 เซ็นเซอร์ระดับน้ำที่วางอยู่บนเขื่อนรายงานค่าความแข็งแรงที่จะดาต้าเซ็นเตอร์ทุกๆ 10 วินาที
เรากำหนดภาระงานอย่างเท่าเทียมกันถึงสองเครื่องในแบบคู่ขนาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลการจำลอง
การประเมินเสนอระบบการจัดการภาวะฉุกเฉินหลายปัจจัยที่เกี่ยวข้อง และความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนอยู่ในหมู่พวกเขา ในการทดลองจำลอง เรามุ่งเน้นการตอบสนองของโมดูลแต่ละและความถูกต้อง ภาระงาน ระบบการทำนายที่สำคัญปัจจัยที่มีผลต่อประสิทธิภาพของระบบระบบการอพยพตามเมฆของเรารวมถึงห้าเครื่องประมวลผลสมาร์ทโฟนและข้อมูลเซ็นเซอร์ เราตั้งเขื่อนพังทลายบริบทกับ 150
ขอให้ผู้ส่งเช่นมาร์ทโฟนอุปกรณ์กับสถานที่แบบในโรงแรม เราถือว่าเป็นงานวิเคราะห์งานมัลติมีเดีย mapreduce กำหนดหนึ่งเครื่อง jobtracker เพื่ออ่านข้อมูลจากมาร์ทโฟนและจัดสรรให้อีกสี่เครื่องหรือ tasktrackers . ในเวลาเดียวกัน , 40 แรง เซ็นเซอร์ และ 40 ระดับน้ําเซ็นเซอร์วางไว้บนคันนา รายงานค่าความแข็งแรงให้กับลูกค้าทุก ๆ 10 วินาที เรามอบหมายภาระงานเท่ากันสอง
เครื่องจักรขนาน