Current researches in the Cloud focus on the appropriate interactions of cloud components in a large-scale system implementation. However, the current designs do not include intelligent methods like grouping the similar service providers based on their properties and integrating adaptive schemes for load distribution which can promote effective sharing of resource. This paper proposes an efficient virtualization of services by grouping the cloud providers to improve the service provisioning. The grouping of cloud service providers based on a cluster analysis collects the similar and related services in one group. The adaptive load balancing supports the service provisioning of the cloud system where it manages the load distribution within the group using an adaptive scheme. The proposed virtualization mechanism (GRALB) showed good results in minimizing message overhead and throughput performance compared to other methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.1
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pp.1-20
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2018
Service composition in the Inter-Cloud raises new challenges that are caused by the different Quality of Service (QoS) requirements of the users, which are served by different geo-distributed Cloud providers. This paper aims to explore how to select and compose such services while considering how to reach high efficiency on cost and response time, low network latency, and high reliability across multiple Cloud providers. A new hybrid multi-objective evolutionary algorithm to perform the above task called LS-NSGA-II-DE is proposed, in which the differential evolution (DE) algorithm uses the adaptive mutation operator and crossover operator to replace the those of the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) to get the better convergence and diversity. At the same time, a Local Search (LS) method is performed for the Non-dominated solution set F{1} in each generation to improve the distribution of the F{1}. The simulation results show that our proposed algorithm performs well in terms of the solution distribution and convergence, and in addition, the optimality ability and scalability are better compared with those of the other algorithms.
Zayyanu Umar;Deborah U. Ebem;Francis S. Bakpo;Modesta Ezema
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.6
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pp.207-215
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2024
Cloud computing is now used by most companies, business centres and academic institutions to embrace new computer technology. Cloud Service Providers (CSPs) are limited to certain services, missing some of the assets requested by their customers, it means that different clouds need to interconnect to share resources and interoperate between them. The clouds may be interconnected in different characteristics and systems, and the network may be vulnerable to volatility or interference. While information technology and cloud computing are also advancing to accommodate the growing worldwide application, criminals use cyberspace to perform cybercrimes. Cloud services deployment is becoming highly prone to threats and intrusions. The unauthorised access or destruction of records yields significant catastrophic losses to organisations or agencies. Human intervention and Physical devices are not enough for protection and monitoring of cloud services; therefore, there is a need for more efficient design for cyber defence that is adaptable, flexible, robust and able to detect dangerous cybercrime such as a Denial of Service (DOS) and Distributed Denial of Service (DDOS) in heterogeneous cloud computing platforms and make essential real-time decisions for forensic investigation. This paper aims to develop a framework for digital forensic for the detection of cybercrime in a joined heterogeneous cloud setup. We developed a Digital Forensics model in this paper that can function in heterogeneous joint clouds. We used Unified Modeling Language (UML) specifically activity diagram in designing the proposed framework, then for deployment, we used an architectural modelling system in developing a framework. We developed an activity diagram that can accommodate the variability and complexities of the clouds when handling inter-cloud resources.
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.
Recently, the number of available cloud services are increasing dramatically because many IT companies have entered into cloud service market. Due to the reason, cloud service brokers are emerging as agents to solve cloud service selection problems and to support cloud service initialization and maintenance of unskilled cloud service users. In this study, NCloud24 case in South Korea and Right Scale case in the USA are analyzed as representative examples of the collaboration between original cloud service providers and cloud service brokers. The business models of two companies are analyzed using Business Model Canvas. The emergence of cloud service brokers are interpreted as unbundling process of IaaS (Infrastructure-as-a-service) cloud service companies. Based on the comparison with the two companies, we prospect future directions of cloud service brokerage.
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.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.2
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pp.337-346
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2012
According to cloud computing service is increasing of using the Internet technology, it's increasing privacy security risks and out of control of security threats. However, the current cloud computing service providers does not provide to solutions of the privacy security management. This paper discusses the privacy security management issue of cloud computing service, and propose solutions to privacy information threats in cloud computing environment.
In Korea, where the world's first cloud computing development law was created, cloud service technology has been developing so far, and the industries to which artificial intelligence and big data technologies can be applied based on this are increasing. It is important for domestic and overseas cloud operators to secure many partners in order to provide optimal services to users. It is also important to systematically develop the partner's technology and discover new partners. In particular, the public, medical, and financial sectors are industrial fields that are difficult for domestic as well as global cloud service providers to expand without the help of partners. This study analyzes partner policies for industries caused by domestic regulations through domestic and foreign cases, and aims to establish partner management policies optimized for the domestic environment.
Cloud storage service has the potential to be a core infrastructure for the future mobile and Internet service; thus related service providers have been investing in it and trying to attract as many users as possible. In addition, those need to find out what motivates the users to keep using their service not only to attract new customers but also to secure their subscribers. Therefore, this study will examine its relationship with user's motivation based on the extended TAM model with external variables for objective research about continuous use of cloud storage service. As a result, it was found that personal innovativeness, self efficacy, functional attributes, and psychological switching cost influence the continuous use of cloud storage service. Also, it is expected they can guide service providers to the right track when setting up their business strategy in the future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.38-57
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2016
Service discovery is one of the major challenges in cloud computing environment with a large number of service providers and heterogeneous services. Non-uniform naming conventions, varied types and features of services make cloud service discovery a grueling problem. With the proliferation of cloud services, it has been laborious to find services, especially from Internet-based service repositories. To address this issue, services are crawled and clustered according to their similarity. The clustered services are maintained as a catalogue in which the data published on the cloud provider's website are stored in a standard format. As there is no standard specification and a description language for cloud services, new efficient and intelligent mechanisms to discover cloud services are strongly required and desired. This paper also proposes a key-value representation to describe cloud services in a formal way and to facilitate matching between offered services and demand. Since naïve users prefer to have a query in natural language, semantic approaches are used to close the gap between the ambiguous user requirements and the service specifications. Experimental evaluation measured in terms of precision and recall of retrieved services shows that the proposed approach outperforms existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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