본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 효율적인 네트워크 가상화 모델을 제안한다. 가상화는 서비스 지향 아키텍처를 구현하기 위한 핵심 기술이다. 즉, IT 인프라를 통해 변화하는 비즈니스 우선 순위에 따라 재사용 또는 결합 가능한 컴포넌트로 통합하는 표준화된 프레임워크이다. 가상화 기술 가운데 네트워크 가상화가 미래 인터넷에서 중요한 기술적 이슈로 부상하고 있으나 아직은 초기단계이기 때문에 네트워크 가상화의 개념과 세부 기술 등이 모호한 상태이다. 따라서 기존의 네트워크 가상화 기술을 분석하여 클라우드 환경을 위한 네트워크 가상화 모델을 제안한다.
Fahim, Youssef;Rahhali, Hamza;Hanine, Mohamed;Benlahmar, El-Habib;Labriji, El-Houssine;Hanoune, Mostafa;Eddaoui, Ahmed
Journal of Information Processing Systems
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제14권3호
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pp.569-589
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2018
Cloud computing, also known as "country as you go", is used to turn any computer into a dematerialized architecture in which users can access different services. In addition to the daily evolution of stakeholders' number and beneficiaries, the imbalance between the virtual machines of data centers in a cloud environment impacts the performance as it decreases the hardware resources and the software's profitability. Our axis of research is the load balancing between a data center's virtual machines. It is used for reducing the degree of load imbalance between those machines in order to solve the problems caused by this technological evolution and ensure a greater quality of service. Our article focuses on two main phases: the pre-classification of tasks, according to the requested resources; and the classification of tasks into levels ('odd levels' or 'even levels') in ascending order based on the meta-heuristic "Bat-algorithm". The task allocation is based on levels provided by the bat-algorithm and through our mathematical functions, and we will divide our system into a number of virtual machines with nearly equal performance. Otherwise, we suggest different classes of virtual machines, but the condition is that each class should contain machines with similar characteristics compared to the existing binary search scheme.
이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
본 논문에서는 양자컴퓨팅 기술을 활용해 유의미한 수준의 현실 문제를 해결하는 데 있어서 응용을 어렵게 하는 요인이 무엇인지 도출하고, 관련 연구 동향과 방향성을 제시한다. 이를 위해, 양자컴퓨팅 기술을 응용하는 일의 어려움을 이해하는 데 필요한 양자 역학의 기본 지식을 컴퓨터공학의 관점에서 정리하고, 현재 상용화된 양자 컴퓨터와 양자 프로그래밍 계층을 문헌을 통해 분석한다. 또한 클라우드 기반 상용 양자컴퓨팅 서비스의 현황과 활용 방안에 대한 분석과정을 통해, 현시점에서 양자컴퓨팅의 실용적 응용을 어렵게 하는 요인으로 양자 컴퓨터 프로그래밍에 대한 진입장벽과 노이즈가 존재하는 중규모 양자 컴퓨터에 대한 제약사항, 아직 성장 중인 오픈소스 생태계, 현실 문제 크기에 대한 시뮬레이션의 어려움의 네 가지 요인을 도출하고 관련 연구에 대한 동향과 방향성을 제시한다. 이를 통해, 양자컴퓨팅 기술의 실용적 응용을 위한 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다.
모바일 및 사물인터넷 기술의 발전, 대용량 빅데이터 처리, 그리고 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전에 힘입어 기존 데이터센터는 클라우드 데이터센터로 변모하고 있다. 클라우드 데이터센터는 ICT 자원들을 가상화하여 운영함으로써 에너지 및 시설 자원을 효율적으로 관리하고 사용자들의 서비스 요구에 빠르게 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 이에 따라 클라우드 데이터센터 네트워크는 가상화된 ICT 자원을 효율적으로 제공할 수 있도록 구성되어야 한다. 본 논문은 클라우드 데이터센터에 적합한 네트워크 구조 및 네트워킹 기술을 분석하고 이를 효과적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다.
클라우드 컴퓨팅은 융통성 있는 연산능력과 대량의 데이터를 분석하는 효과적인 환경을 제공한다. 본 논문에서는 공용 클라우드를 위한 새로운 타입의 자원 배치 구조를 정의하고 이를 PCIA라고 명명한다. 아울러, PCIA 구조에서 서비스 모델에 대해 소개하며, 이를 위한 클라우드 명명 기법도 제시한다. 제안된 클라우드 시스템은 어플리케이션의 다양한 특징에 따라 사용자의 가상 자원 요구에 기반하는 적절한 물리적 자원을 선택하게 된다. 이를 통해 자원 제공의 변화에 따른 성능 변화의 연관성 및 클라우드 시스템의 효과적 구축을 위한 시스템 구성 요소의 영향도를 분석하며, 클라우드 서비스 제공자와 사용자 양쪽 모두에게 중요한 리소스 프로비져닝의 주요 기준을 제시한다.
The core services in cloud computing environment are SaaS (Software as a Service), Paas (Platform as a Service) and IaaS (Infrastructure as a Service). Among these three core services server virtualization belongs to IaaS and is a service technology to reduce the server maintenance expenses. Normally, the primary purpose of sever virtualization is building and maintaining a new well functioning server rather than using several existing servers, and in improving the various system performances. Often times this presents an issue in that there might be a need to increase expenses in order to build a new server. This study intends to use grid service architecture for a form of server virtualization which utilizes the existing servers rather than introducing a new server. More specifically, the proposed system is to enhance system performance and to reduce the corresponding expenses, by adopting a scheduling algorithm among the distributed servers and the constituents for grid computing thereby supporting the server virtualization service. Furthermore, the proposed server virtualization system will minimize power management by adopting the sleep severs, the subsidized servers and the grid infrastructure. The power maintenance expenses for the sleep servers will be lowered by utilizing the ACPI (Advanced Configuration & Power Interface) standards with the purpose of overcoming the limits of server performance.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.166-173
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2022
Recently, studies have been conducted on intelligent transportation systems (ITS) that provide safety and convenience to humans. Systems that compose the ITS adopt architectures that applied the cloud computing which consists of a high-performance general-purpose processor or graphics processing unit. However, an architecture that only used the cloud computing requires a high network bandwidth and consumes much power. Therefore, applying edge computing to ITS is essential for solving these problems. In this paper, we propose an edge artificial intelligence (AI) device based ITS. Edge AI which is applicable to various systems in ITS has been applied to license plate recognition. We implemented edge AI on a field-programmable gate array (FPGA). The accuracy of the edge AI for license plate recognition was 0.94. Finally, we synthesized the edge AI logic with Magnachip/Hynix 180nm CMOS technology and the power consumption measured using the Synopsys's design compiler tool was 482.583mW.
In recent years, technology is rapidly changing to support new service consumption and distribution models in multimedia service systems and hybrid delivery of media services is a key factor for enabling next generation multimedia services. This phenomenon can lead to rapidly increasing network traffic and ultimately has a direct and aggravating effect on the user's quality of service (QOS). To address the issue, we propose a novel system architecture to provide smart hybrid media services efficiently. The architecture is designed to apply the software-defined networking (SDN) method, detect changes in traffic, and combine the data, including user data, service features, and computation node status, to provide a service schedule that is suitable for the current state. To this end, the proposed architecture is based on 2-level scheduling, where Level-1 scheduling is responsible for the best network path and a computation node for processing the user request, whereas Level-2 scheduling deals with individual service requests that arrived at the computation node. This paper describes the overall concept of the architecture, as well as the functions of each component. In addition, this paper describes potential scenarios that demonstrate how this architecture could provide services more efficiently than current media-service architectures.
The concept causing all the fuss is "the utility computing or the usage-based IT service", which now represents the future for IT asset in all aspects of the way they work in business, the commercial and public sector. The core of "utility computing or usage-based IT service" is changing the IT assert from "ownership" to "borrowing", which enables managers to get greater utilization of data-centre resources at lower operating costs. This trend is spreaded in public sector centering the Governmental Internet data Center of Korea(NCIA). So, it has need to make an usage-based IT service model that is suitable for public sector. In this paper, we propose the usage-based IT service model that is composed of IT service framework, service pricing model and IT service architecture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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