Cloud service has the characteristic that it must be always available and that it must be able to respond immediately to user requests. This study suggests a method for constructing a proactive and autonomous quality and performance management system to meet these characteristics of cloud services. To this end, we identify quantitative measurement factors for cloud service quality and performance management, define a structure for applying a time series framework to cloud service application quality and performance management for proactive management, and then use big data and artificial intelligence for autonomous management. The flow of data processing and the configuration and flow of big data and artificial intelligence platforms were defined to combine intelligent technologies. In addition, the effectiveness was confirmed by applying it to the cloud service quality and performance management system through a case study. Using the methodology presented in this study, it is possible to improve the service management system that has been managed artificially and retrospectively through various convergence. However, since it requires the collection, processing, and processing of various types of data, it also has limitations in that data standardization must be prioritized in each technology and industry.
Cloud services have become the core infrastructure of the digital economy as a basis for collecting, storing, and processing large amounts of data to trigger artificial intelligence-based services and industrial innovation. Recently, cloud services have been spotlighted as a means of responding to corporate crises and changes in the work environment in a national disaster caused by COVID-19. While the cloud is attracting attention, the speed of adoption and diffusion of cloud services is not being actively carried out due to the lack of trust among users and uncertainty about security, performance, and cost. This study compares and analyzes the "Cloud Service Quality and Performance Management System" and the "Cloud Service Certification System" and suggests complementary points and improvement measures for the cloud service quality and performance management system.
In the smart industry where data plays an important role, cloud computing is being used in a complex and advanced way as a convergence technology because it has and fits well with its strengths. Accordingly, in order to utilize artificial intelligence rather than human beings for quality management of cloud computing services, a consistent standardization method of data collected from various nodes in various areas is required. Therefore, this study analyzed technologies and cases for incorporating artificial intelligence into specific services through previous studies, suggested a plan to use artificial intelligence to comprehensively standardize data in quality management of cloud computing services, and then verified it through case studies. It can also be applied to the artificial intelligence learning model that analyzes the risks arising from the data formalization method presented in this study and predicts the quality risks that are likely to occur. However, there is also a limitation that separate policy development for service quality management needs to be supplemented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권12호
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pp.2294-2314
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2011
The key issue in providing fast and reliable access on cloud services is the effective management of resources in a cloud system. However, the high variation in cloud service access rates affects the system performance considerably when there are no default routines to handle this type of occurrence. Adaptive techniques are used in resource management to support robust systems and maintain well-balanced loads within the servers. This paper presents an adaptive resource management for cloud systems which supports the integration of intelligent methods to promote quality of service (QoS) in provisioning of cloud services. A technique of dynamically assigning cloud services to a group of cloud servers is proposed for the adaptive resource management. Initially, cloud services are collected based on the excess cloud services load and then these are deployed to the assigned cloud servers. The assignment function uses the proposed proportional ordering which efficiently assigns cloud services based on its resource consumption. The difference in resource consumption rate in all nodes is analyzed periodically which decides the execution of service assignment. Performance evaluation showed that the proposed dynamic service assignment (DSA) performed best in throughput performance compared to other resource allocation algorithms.
클라우드 서비스가 확대되고 있지만, 많은 이용자들은 클라우드 서비스의 도입에 어려움을 겪고 있다. 이는 이용자 입장에서 어떤 클라우드 서비스를 신뢰할 수 있는지에 대한 정보가 없기 때문이다. 클라우드 서비스수준협약(클라우드 SLA)은 클라우드 서비스를 제공하는 공급자와 이용자간에 서비스의 품질과 성능 등을 포함한 정성적인 지표와 정량적 지표를 이용하여 협의하는 것이다. 이 연구에서는 클라우드 서비스 사업자의 서비스 수준을 향상하고 이용자를 보호하기 위해 국내 클라우드 산업에 적용할 수 있는 클라우드 SLA를 위한 프레임워크 제안하고 이를 이용하여 국내 클라우드 산업에 적용할 수 있는 클라우드 SLA의 세부 구성항목을 도출하고자 한다. 이를 통해 정부의 "클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률" 체계하의 클라우드 서비스 제공자와 이용자간의 신뢰도 향상을 위한 정책적 활용은 물론 궁극적으로 국내 클라우드 서비스의 품질 성능 수준 향상 및 이용자 신뢰기반 조성을 통해 클라우드 서비스의 활성화를 기대한다.
CPU, 메모리 등 모바일 디바이스의 제한된 자원문제를 해결하기 위한 방법으로, 모바일 디바이스의 자원이 아닌 클라우드 서비스 또는 PC등 외부 자원을 사용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC)이 부각되고 있다. 전형적인 MCC 환경(MCC Environment, MCE)은 다른 운영체제 및 플랫폼을 가지는 여러 개의 노드, 모바일 애플리케이션과 서비스들로 구성되어 있고, 중앙관리자는 MCE 전체 품질이 일정 수준 이상을 유지하도록 관리 태스크를 수행한다. 그러나, 노드 수, 모바일 애플리케이션 수, 서비스의 수가 많아지고 서비스 실행빈도가 높아질 경우, 중앙 관리자의 관리 태스크 과중으로 병목현상과 성능저하 문제가 제기될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대규모 MCE의 병목과 성능저하 문제를 해결하고, 전체 품질을 안정화시키기 위한 클러스터링(Clustering) 기반의 최적화 기법을 제안한다. 본 기법을 적용하면 MCE의 전체 품질을 안정화시키기 위한 부하를 최소화하면서, 능동적이며 자율적인 방식으로 품질을 보장할 수 있다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.665-666
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2015
Recently BIM technology has been expanded for using in construction project. However its spread has been delayed than the initial expectations, due to the high-cost of BIM infrastructure development, the lack of regulations, the lack of process and so forth. In construction site phase, especially the analysis of current research trend about IT technologies, virtualization and BIM service, data exchange such as drawing, 3D model, object data, properties using cloud computing and virtual server system is defined as a most successful solution. The purpose of this study is enable the cloud computing BIM server to provide several main function such as edit a model, 3D model viewer and checker, mark-up, snapshot in high-performance quality by proper design of VDI system. Concurrent client connection performance is a main technical index of VDI. Through test-bed server client, developed VDI system's multi-connect control will be evaluated. The performance-test result of BIM server VDI will effect to development direction of cloud computing BIM service for commercialization.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권2호
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pp.1-16
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2021
In recent years, as IT technologies such as cloud computing and mobile payment have evolved and Internet users have increased, the Internet financial market has become intelligent, mobile, and platformed. This study considers the impact of the psychological characteristics of platform systems and users on the performance of fintech platforms. The results of this study are as follows. Information quality affected trust and commitment, service quality affected commitment only, and system quality affected trust and commitment. The perceived risk affected trust and commitment, and the perceived benefit only affected trust and was shown to have an insignificant relationship with immersion. Trust has been shown to have a significant relationship with commitment, and both trust and commitment affected performance. In the validation of mediation effects, trust has shown a partially mediated effect between information quality, system quality, perceived risks, and perceived benefits and performance. There was no mediation effect between service quality and performance. Immersion has been shown to have a partial mediating effect between information quality, service quality, system quality, perceived risk and performance, and there is no mediating effect between perceived benefits and performance. This study showed what are the main factors that affect the performance of the fintech platform and will be used as a useful foundation for increasing the performance of the platform in the future.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.115-122
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2021
In the recent past enormous enterprise applications have migrated into the cloud computing (CC). The researchers have contributed to this ever growing technology and as a result several innovations strengthened to offer the quality of service (QoS) as per the demand of the customer. It was treated that management of resources as the major challenge to offer the QoS while focusing on the trade-offs among the performance, availability, reliability and the cost. Apart from these regular key focuses to meet the QoS other key issues in CC are data integrity, privacy, transparency, security and legal aspects (DIPTSL). This paper aims to carry out the literature survey by reflecting on the prior art of the work with regard to QoS in CC and possible implementation of block chain to implement decentralised CC solutions governing DIPTSL as an integral part of QoS.
본 연구에서는 한국 중소기업 클라우드 컴퓨팅 사용자, 조직구성원들을 대상으로, 혁신확산이론을 토대로 하여 사용자의 개인적 특성을 추가한 확장된 모형으로, 클라우드 컴퓨팅 오피스환경의 확산요인을 마련한 후, 이에 대한 사용자의 지각이 업무성과에 미치는 영향을 파악하였다. 이를 위해, 중소기업 클라우드 컴퓨팅 오피스환경의 확산요인이 업무성과에 영향을 주는지 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 오피스환경 사용자 교육과 지원 서비스에 따른 조절효과를 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 클라우드 컴퓨팅 확산요인과 업무효용성의 관계를 검증한 결과, 클라우드 컴퓨팅 확산요인은 업무효용성에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 업무효용성에 영향을 미치는 클라우드 컴퓨팅 확산요인으로는 시스템사용능력 > 시스템의질 > 정보의질 > 조직의인식 > 시스템사용태도의 순으로 나타났다. 둘째, 클라우드 컴퓨팅 확산요인과 업무능률성의 관계를 검증한 결과, 클라우드 컴퓨팅 확산요인은 업무능률성에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 업무능률성에 영향을 미치는 클라우드 컴퓨팅 확산요인으로는 시스템사용능력 > 시스템의질 > 정보의질 > 시스템사용태도 > 조직의인식의 순으로 나타났다. 셋째, 클라우드 컴퓨팅 확산요인과 업무생산성의 관계를 검증한 결과, 클라우드 컴퓨팅 확산요인은 업무생산성에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 업무생산성에 영향을 미치는 클라우드 컴퓨팅 확산요인으로는 정보의질 > 시스템사용태도 > 조직의인식 > 시스템의질 > 시스템사용능력의 순으로 나타났다. 넷째, 클라우드 컴퓨팅 확산요인이 업무성과에 미치는 영향에 있어서 사용자교육 제공여부 및 전산부서 지원서비스 유무의 조절효과를 검증한 결과, 클라우드 컴퓨팅 확산요인은 사용자교육 제공여부와의 상호작용을 통해 업무성과와 유의한 정(+)의 관계를, 전산부서 지원서비스 유무와의 상호작용을 통해 업무성과와 유의한 정(+)의 관계를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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