Legacy data centers are transforming toward cloud data centers according to the advance of mobile and Internet of Things technology, processing of big data, and development of cloud computing technology. The goal of cloud data centers is to efficiently manage energy and facility, and to rapidly provide service demands to users by operating virtualized ICT(Information and Communication Technology) resources. Accordingly, it requires to configure and operate networks for efficiently providing virtualized ICT resources. This paper analyzes networking technologies suitable for cloud data centers and presents ways to efficiently operate the data center.
최근 대용량 영상데이터로부터 정보 수집, 영상 처리를 위한 클라우드 관련 연구들이 활발하다. 그러나 공개 소프트웨어를 이용한 클라우드 연구의 대부분은 라이브러리 수준이 아닌 단순히 프로그램 수준의 조합으로 작동한다. 이런 이유로 단순 조합에 따른 비효율성에 의한 성능문제는 크게 다루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 비효율성을 해결하는데 중점을 두고 FFmpeg과 Hadoop을 라이브러리 수준으로 결합하여 기존보다 더 나은 성능의 영상클라우드 환경을 구축하였다. C기반의 영상처리 라이브러리인 FFmpeg와 JAVA기반의 클라우드 환경 Hadoop의 결합을 위해 JNI(Java Native Interface)를 이용하였다. 상세구현으로는 HDFS(Hadoop Distributed File System)을 확장하여 Hadoop MapReduce가 직접 FFmpeg을 통한 영상파일 접근이 가능하게 하였다. 이로써 FFmpeg과 Hadoop간 상이한 파일 접근 방식에서 발생하는 불필요한 작업에 의한 시스템의 성능저하를 막았다. 또한 응용의 확장성을 위해 영상작업시 작업영상을 영상처리의 최소단위인 GOP(Group of Pictures)단위로 잘라 클라우드의 노드들에게 분산시켰다. 결과적으로 기존에 존재하는 Hadoop과 FFmpeg을 프로그램적으로 결합한 영상처리 클라우드보다 총 처리시간을 앞당겼고, GOP 단위의 영상 처리는 영상기반 작업에 안정성과 응용의 확장성을 보장해주었다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.7
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pp.219-230
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2014
In the cloud computing environment, cloud service users purchase and use the virtualized resources from cloud resource providers on a pay as you go manner. Typically, there are two billing plans for computing resource allocation adopted by large cloud resource providers such as Amazon, Gogrid, and Microsoft, on-demand and reserved plans. Reserved Virtual Machine(VM) instance is provided to users based on the lengthy allocation with the cheaper price than the one of on-demand VM instance which is based on shortly allocation. With the proper mixture allocation of reserved and on-demand VM corresponding to users' requests, cloud service providers are able to reduce the resource allocation cost. To do this, prior researches about VM allocation scheme have been focused on the optimization approach with the users' request prediction techniques. However, it is difficult to predict the expected demands exactly because there are various cloud service users and the their request patterns are heavily fluctuated in reality. Moreover, the previous optimization processing techniques might require unacceptable huge time so it is hard to apply them to the current cloud computing system. In this paper, we propose the cloud brokering system with the adaptive VM allocation schemes called A3R(Adaptive 3 Resource allocation schemes) that do not need any optimization processes and kinds of prediction techniques. By using A3R, the VM instances are allocated to users in response to their service demands adaptively. We demonstrate that our proposed schemes are able to reduce the resource use cost significantly while maintaining the acceptable Quality of Service(QoS) of cloud service users through the evaluation results.
In recent years, many institutions predict that cloud services and big data will be popular IT trends in the near future. A number of leading IT vendors are focusing on practical solutions and services for cloud and big data. In addition, cloud has the advantage of unrestricted in selecting resources for business model based on a variety of internet-based technologies which is the reason that provisioning and virtualization technologies for active resource expansion has been attracting attention as a leading technology above all the other technologies. Big data took data prediction model to another level by providing the base for the analysis of unstructured data that could not have been analyzed in the past. Since what cloud services and big data have in common is the services and analysis based on mass amount of data, efficient operation and designing of mass data has become a critical issue from the early stage of development. Thus, in this paper, I would like to establish data processing architecture based on technological requirements of mass data for cloud and big data services. Particularly, I would like to introduce requirements that must be met in order for distributed file system to engage in cloud computing, and efficient compression technology requirements of mass data for big data and cloud computing in terms of cost-saving, as well as technological requirements of open-source-based system such as Hadoop eco system distributed file system and memory database that are available in cloud computing.
Cloud of Things (CoT) can provide IoT applications with unlimited storage functions and processing power supported by cloud services. However, in a centralized cloud of things, it can create a single point of failure that can lead to bottleneck problems, outages of the CoT network. In this paper, to solve the problem of centralized cloud of things and interoperate between different service domains, we propose an IoT service interoperability system using distributed fog computing and blockchain technology. Distributed fog is used to provide real-time data processing and services in fog systems located at a geographically close distance to IoT devices, and to enable service interoperability between each fog using smart contracts and distributed ledgers of the blockchain. The proposed system provides services within a region close to the distributed fog entrusted with the service from the cloud, and it is possible to access the services of other fogs without going through the cloud even between fogs. In addition, by sharing a service right token issuance information between the cloud and fog nodes using a blockchain network, the integrity of the token can be guaranteed and reliable service interoperability between fog nodes can be performed.
With the proliferation of cloud computing infrastructures, service providers are able to deploy services in on-demand manner. Recently, microservice architecture has been attracting attention in order to maximize the efficiency of resource expansion in cloud infrastructure. Instead of implementing all of the service functions in a single software, service providers can easily and autonomously implement the necessary services by interconnecting the necessary services through an efficiently designed application programming interface (API). Moreover service developer can freely choice programming languages and define software, and functional structures to meet their functional requirements. In this paper, we propose virtual infrastructure manager service based on microservice architecture and evaluates its performance in scalability perspective.
In this paper, we describe a case of utilizing SaaS technology to build NC Post-processor(WBS) based cloud computing. Developed WPS system was implemented to provide stable and continuous system service by utilizing SCoD methodology. WPS is designed user interface module and control engine module. The interface module is downloaded in a client PC and the control engine is installed in cloud parm area. These modules are connected with computer network. WPS was completed a function test for sheet cutting field and mold manufacturing field, and it is processing a commercial service using with improve the user's convenience and adding a bill charge module.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.4
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pp.811-819
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2012
In this paper, we design searchable image encryption system to provide the privacy and authentication on streaming media based on cloud computing. The searchable encryption system is the matrix of searchable image encryption system by extending the streaming search from text search, the search of the streaming service is available, and supports personal privacy and authentication using encryption/decryption and CBIR technique. In simple simulation of post-cut and image keyword creation, we can verify the possibilities of the searchable image encryption system based on streaming service.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.2
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pp.213-221
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2012
In this paper, a dynamic power management system is proposed to reduce energy consumption for multiple clients in cloud computing environments. The proposed system monitors both keyboard and mouse input from the user, available memory, and CPU usage in the virtual machine. If the system detects no keyboard and mouse input for a certain amount of time and both available memory and CPU usage reach predefined threshold value, the manager in the virtual machine orders the client to shutdown the client machine, which results in significant power save. The developed system is applied to the real university computer lab and the performance of the system is evaluated.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.1
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pp.229-239
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2018
This paper analyzes the problems of existing CCTV and discusses cyber security problems of IP-CCTV in cloud computing environment. In order to reduce the risk of simply removing the risk associated with the provision of cloud services, the risk analysis and counter-measures need to be carried out effectively. Therefore, the STRIDE model as the Threat Risk Modeling is used to analyze the risk factors, and Analytic Hierarchy Process(AHP) is used to measure risk priorities based on the analyzed threats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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