論文の概要: A Next-Generation Approach to Airline Reservations: Integrating Cloud Microservices with AI and Blockchain for Enhanced Operational Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06538v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 17:38:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:17.919837
• Title: A Next-Generation Approach to Airline Reservations: Integrating Cloud Microservices with AI and Blockchain for Enhanced Operational Performance
• Title（参考訳）: Airline Reservationの次世代アプローチ - 運用パフォーマンスの向上を目的としたクラウドマイクロサービスとAIとブロックチェーンの統合
• Authors: Biman Barua, M. Shamim Kaiser,
• Abstract要約: 本研究は、クラウド、分散人工知能モジュール、ブロックチェーン技術を組み込んだ次世代航空会社予約システムを開発し、効率、安全性、顧客満足度を改善することを提案する。 その結果,セキュアなデータ処理の速度が35%向上し,システム応答時間が15%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
• License:
• Abstract: This research proposes the development of a next generation airline reservation system that incorporates the Cloud microservices, distributed artificial intelligence modules and the blockchain technology to improve on the efficiency, safety and customer satisfaction. The traditional reservation systems encounter issues related to the expansion of the systems, the integrity of the data provided and the level of service offered to the customers, which is the main focus of this architecture through the modular and data centric design approaches. This will allow different operations such as reservations, payments, and customer data management among others to be performed separately thereby facilitating high availability of the system by 30% and enhancing performance of the system by 40% on its scalability. Such systems contain AI driven modules that utilize the past booking patterns along with the profile of the customer to estimate the demand and make recommendations, which increases to 25 % of customer engagement. Moreover, blockchain is effective in engaging an incorruptible ledger system for the all transactions therefore mitigating fraud incidences and increasing the clarity by 20%. The system was subjected to analysis using a simulator and using machine learning evaluations that rated it against other conventional systems. The results show that there were clear enhancements in the speed of transactions where the rates of secure data processing rose by 35%, and the system response time by 15 %. The system can also be used for other high transaction industries like logistics and hospitality. This structural design is indicative of how the use of advanced technologies will revolutionize the airline reservation sector. The implications are growing effectiveness, improvement in security and greater customer contentment.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、クラウドマイクロサービス、分散人工知能モジュール、ブロックチェーン技術を組み込んだ次世代航空会社予約システムを開発し、効率、安全性、顧客満足度を改善することを提案する。 従来の予約システムは、システムの拡張、提供されたデータの完全性、顧客に提供するサービスのレベルに関連する問題に直面する。 これにより、予約、支払い、顧客データ管理などのさまざまな操作を個別に行うことができ、システムの可用性が30%向上し、システムのスケーラビリティが40%向上する。 このようなシステムには、過去の予約パターンと顧客のプロファイルを使用して、需要を見積もり、レコメンデーションを行うAI駆動モジュールが含まれており、顧客のエンゲージメントの25%まで増加する。 さらに、ブロックチェーンは不正発生を軽減し、透明性を20%向上させるため、すべてのトランザクションに対して不正な台帳システムを実行するのに有効である。 本システムは,シミュレータを用いて解析を行い,従来のシステムと比較した機械学習評価を用いて評価した。 その結果,セキュアなデータ処理の速度が35%向上し,システム応答時間が15%向上した。 このシステムは、ロジスティクスやホスピタリティといった他の高級取引産業にも利用することができる。 この構造設計は、先進技術の使用が航空会社の予約セクターにどのように革命をもたらすかを示すものである。 その影響は、有効性の向上、セキュリティの向上、顧客満足度の向上にある。

関連論文リスト

• AI-in-the-Loop Sensing and Communication Joint Design for Edge Intelligence [65.29835430845893]
  本稿では,AI-in-the-loopジョイントセンシングと通信によるエッジインテリジェンス向上のためのフレームワークを提案する。 私たちの研究の重要な貢献は、バリデーション損失とシステムのチューニング可能なパラメータとの間に明確な関係を確立することです。 提案手法は, 通信エネルギー消費を最大77%削減し, 試料数で測定した検知コストを最大52%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-14T14:56:58Z)
• Secure Resource Allocation via Constrained Deep Reinforcement Learning [49.15061461220109]
  リソース割り当て、タスクオフロード、セキュリティ、パフォーマンスのバランスをとるフレームワークであるSARMTOを紹介します。 SARMTOは5つのベースラインアプローチを一貫して上回り、最大40%のシステムコスト削減を実現している。 これらの拡張は、複雑な分散コンピューティング環境におけるリソース管理に革命をもたらすSARMTOの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-20T15:52:43Z)
• Microservices-Based Framework for Predictive Analytics and Real-time Performance Enhancement in Travel Reservation Systems [1.03590082373586]
  本稿では,リアルタイム旅行予約システムの性能向上を目的としたアーキテクチャの枠組みを提案する。 私たちのフレームワークには、顧客の需要予測を最適化する機械学習モデルによるリアルタイム予測分析、動的価格設定、システムパフォーマンスが含まれています。 今後は、高度なAIモデルとエッジ処理を調査して、採用するシステムのパフォーマンスと堅牢性をさらに向上する予定である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T07:19:42Z)
• Real-Time Performance Optimization of Travel Reservation Systems Using AI and Microservices [1.03590082373586]
  本研究では、システムのパフォーマンス最適化のために、人工知能とマイクロサービスアプローチを折り畳むハイブリッドフレームワークを提案する。 AIアルゴリズムは需要パターンを予測し、リソースの割り当てを最適化し、マイクロサービスアーキテクチャによって駆動される意思決定を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T16:08:22Z)
• Optimizing Airline Reservation Systems with Edge-Enabled Microservices: A Framework for Real-Time Data Processing and Enhanced User Responsiveness [1.03590082373586]
  本稿では,航空会社におけるエッジコンピューティングの実現のための概念的枠組みについて概説する。 エッジコンピューティングは、座席在庫チェック、予約プロセス、さらにはユーザに近い確認など、特定のアクティビティを可能にするため、全体の応答時間を短縮し、システムの性能を向上させる。 フレームワークの価値には、低レイテンシ、高スループット、高ユーザエクスペリエンスなど、システムのハイパフォーマンスを達成することが含まれるべきです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T16:58:15Z)
• Enhancing Resilience and Scalability in Travel Booking Systems: A Microservices Approach to Fault Tolerance, Load Balancing, and Service Discovery [1.03590082373586]
  本稿では,スケーラブルで信頼性の高い航空会社予約システムの開発におけるモノリシックアーキテクチャの導入について検討する。 従来の予約システムは非常に厳格で集中的であり、ボトルネックや単一障害点の傾向があります。 マイクロサービスは、サービスが互いに依存せず、独立してデプロイできるため、レジリエンスとスケーラビリティが向上します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T17:19:42Z)
• Blockchain-Based Trust and Transparency in Airline Reservation Systems using Microservices Architecture [1.03590082373586]
  本研究は,分散データベースやトランザクションの永久記録,プログラムのコードを通じて実行されるトランザクション条項など,ブロックチェーン技術の主要なコンポーネントについて検討する。 その結果、コンセンサスプロセスと耐性データ生成の結果、予約のバリエーションが30%減少し、データ同期が向上した。 システムのアーキテクチャには1ポイントの障害はなく、信頼性は98%を超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:58:22Z)
• Decentralized Multimedia Data Sharing in IoV: A Learning-based Equilibrium of Supply and Demand [57.82021900505197]
  インターネット・オブ・ビークルズ(IoV)は、道路の安全性を高め、交通渋滞を軽減し、インフォテインメントアプリケーションを通じてユーザーエクスペリエンスを向上させることにより、交通システムを変革する大きな可能性を秘めている。 分散データ共有は、セキュリティ、プライバシ、信頼性を改善し、IoVにおけるインフォテインメントデータの共有を容易にする。 市場における需給バランスを学習するための多知能強化学習に基づく分散型データ共有インセンティブ機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T14:58:28Z)
• A Learning-based Incentive Mechanism for Mobile AIGC Service in Decentralized Internet of Vehicles [49.86094523878003]
  モバイルAIGCサービスアロケーションのための分散インセンティブ機構を提案する。 我々は、AIGCサービスのRSUへの供給と、IoVコンテキスト内のサービスに対するユーザ要求のバランスを見つけるために、マルチエージェントの深層強化学習を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T12:46:07Z)
• Enhancing User' s Income Estimation with Super-App Alternative Data [59.60094442546867]
  これは、これらの代替データソースのパフォーマンスと、業界に受け入れられた局の収入推定器のパフォーマンスを比較します。 本論文は、金融機関がリスクプロファイルの構築に代替データを導入しようとする動機を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T21:34:44Z)
• Knowledge Integration of Collaborative Product Design Using Cloud Computing Infrastructure [65.2157099438235]
  本論文の主な焦点は、クラウドコンピューティングインフラを用いた協調製品設計・開発のための知識統合サービスの提供に関する継続的な研究のコンセプトである。 提案された知識統合サービスは,知識リソースへのリアルタイムアクセスを提供することによってユーザを支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-16T18:44:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。