With the broad adoption of the Internet of Things (IoT) in a variety of scenarios and application services, management and orchestration entities require upgrading the traditional architecture and develop intelligent models with ultra-reliable methods. In a heterogeneous network environment, mission-critical IoT applications are significant to consider. With erroneous priorities and high failure rates, catastrophic losses in terms of human lives, great business assets, and privacy leakage will occur in emergent scenarios. In this paper, an efficient resource slicing scheme for optimizing federated learning in software-defined IoT (SDIoT) is proposed. The decentralized support vector regression (SVR) based controllers predict the IoT slices via packet inspection data during peak hour central congestion to achieve a time-sensitive condition. In off-peak hour intervals, a centralized deep neural networks (DNN) model is used within computation-intensive aspects on fine-grained slicing and remodified decentralized controller outputs. With known slice and prioritization, federated learning communications iteratively process through the adjusted resources by virtual network functions forwarding graph (VNFFG) descriptor set up in software-defined networking (SDN) and network functions virtualization (NFV) enabled architecture. To demonstrate the theoretical approach, Mininet emulator was conducted to evaluate between reference and proposed schemes by capturing the key Quality of Service (QoS) performance metrics.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.304-307
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2015
Virtualization lacks capabilities for enabling the application to scale efficiently because of new applications components which are raised to be configured on demand. In this paper, we propose an architecture that affords mobile app based on nomadic smartphone using not only mobile cloud computing-cloudlet architecture but also a dedicated platform that relies on using virtual private mobile networks to provide reliable connectivity through Long Term Evolution (LTE) wireless communication. The design architecture lies with how the cloudlet host discovers service and sends out the cloudlet IP and port while locating the user mobile device. We demonstrate the effectiveness of the proposed architecture by implementing an android application responsible of real time analysis by using a vehicle to applications smart phones interface approach that considers the smartphones to act as a remote users which passes driver inputs and delivers outputs from external applications.
Recently, important information related with smart work such as office and video conference are handled in smart device quite a lot compare with before. Also, execution environment of smart devices is getting developed as open software environment. It brought convenience to download and use any kind of application software. By that, security side of smart devices became vulnerable. This paper will discuss characteristics of smart device security technology based on virtualization that is a mobile device platform with isolated secure execution area based on TEE (Trusted Execution Environment). Also, this paper will suggest an implementation method about safe smart device security platform based on domain separation for application software which can be executed in smart devices. The domain separation based smart device security platform technology in this paper blocks unauthorized access and leakage of sensitive information in device. Also it will be the solution can block transmission and execution of malicious code in various area including variety of IoT devices in internet rather than just smart devices.
As the cloud-based ICT(Information & Communication Technology) infrastructure matures, the existing monolithic software development method is evolving into a micro-service structure based on cloud native computing. To develop and operate the services efficiently under the cloud native environment, DevOps-based application development plans through MSA(Micro Service Architecture) design based are essential. A cloud native environment is an approach to developing and running applications that take advantage of cloud computing models such as automation of source distribution, container-based virtualization, application scalability, resource efficiency, and flexible maintenance through object independence. To implement this approach, the utilization of key elements such as DevOps, continuous delivery, micro service, and containers is essential, but there are not enough previous studies on case analyses or application methods of these key elements. Therefore, in this paper, we analyze the cases of application development in cloud native environment and propose the optimized application development process and development method through small and medium-sized SI projects.
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Categorized as one kind of cloud computing, SaaS is computing resource and software sharing model with can be accessed via the internet. Based on virtualization technology, SaaS is expected to improve the efficiency and quality of the IT service level and performance in company. Therefore this research limited cloud services to SaaS especially focused on collaborative application service, and attempts to identify the factors which impact the performance of collaboration and intention to use. This study adopts technological factors of cloud SaaS services and factors of task characteristics to explore the determinants of collaborative performance and intention to use. An experimental study using student subjects with Google Apps provided empirical validation for our proposed model. Based on 337 data collected from respondents, the major findings are following. First, the characteristics of cloud computing services such as collaboration support, service reliability, and ease of use have positive effects on perceived usefulness of collaborative application while accessability, service reliability, and ease to use have positive effects on intention to use. Second, task interdependence has a positive effects on collaborative performance while task ambiguity factor has not. Third, perceived usefulness of collaborative application have positive effects on intention to use.
Xiong, Gang;Sun, Penghao;Hu, Yuxiang;Lan, Julong;Li, Kan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3474-3497
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2016
Network Function Virtualization (NFV) and Software Defined Networking (SDN) are recently considered as very promising drivers of the evolution of existing middlebox services, which play intrinsic and fundamental roles in today's networks. To address the virtual service deployment issues that caused by introducing NFV or SDN to networks, this paper proposes an optimal solution by combining quantum genetic algorithm with cooperative game theory. Specifically, we first state the concrete content of the service deployment problem and describe the system framework based on the architecture of SDN. Second, for the service location placement sub-problem, an integer linear programming model is built, which aims at minimizing the network transport delay by selecting suitable service locations, and then a heuristic solution is designed based on the improved quantum genetic algorithm. Third, for the service amount placement sub-problem, we apply the rigorous cooperative game-theoretic approach to build the mathematical model, and implement a distributed algorithm corresponding to Nash bargaining solution. Finally, experimental results show that our proposed method can calculate automatically the optimized placement locations, which reduces 30% of the average traffic delay compared to that of the random placement scheme. Meanwhile, the service amount placement approach can achieve the performance that the average metric values of satisfaction degree and fairness index reach above 90%. And evaluation results demonstrate that our proposed mechanism has a comprehensive advantage for network application.
In recent years, IT companies offer various cloud services using hardware-based technologies or software-based technologies. User can access these cloud services without the constraints of location or devices. The technologies are virtualization, provisioning, and big data processing. However, security incidents are constantly occurring even with these techniques. Thus, many companies build and operate private cloud service to prevent the leak of critical data. If virtual environment are different according to user permission, many system are needed, and user should login several virtual system to execute an program. In this paper, I suggest the access control method for application software on virtual operating system using the Open Authentication protocol in the Cloud system.
Park, Mi-Ri;Hong, Cheol-Ho;Yoo, See-Hwan;Yoo, Chuck
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.37
no.1
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pp.35-42
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2010
Guest operating systems running over the virtual machines share a variety of resources. Since CPU is allocated in a time division manner it consequently leads them to having the unknown physical time. It is not regarded as a serious problem in the server virtualization fields. However, it becomes critical in embedded systems because it prevents guest OS from executing real time tasks when it does not occupy CPU. In this paper we propose a hypercall to register a timer service to notify the timer request related real time. It enables hypervisor to schedule a virtual machine which has real time tasks to execute, and allows guest OS to take CPU on time to support real time. The following experiment shows its implementation on Xen-Arm and para-virtualized Linux. We also analyze the real time performance with response time of test application and frames per second of Mplayer.
There are various kinds of applications if one can develop a remote execution system using for legacy 3D APIs. It can be used in implementing a cloud gaming service based on the real-time video streaming technology. Or, it can also be used in implementing a GPU virtualization for simultaneously rendering of many different 3D applications. The OpenGL API consists of independent global functions while the Direct3D API consists of Microsoft COM-based interfaces and their member functions, which makes the implementation of remote rendering system more difficult. The purpose of the paper is to show the applicability of the technology to any legacy 3D API by successfully designing and implementing a remote rendering system using the Direct3D API. It applies the implementation to a sample Direct3D application and also performs a few experimentations to show the technical feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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