KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.117-135
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2016
Performance enhancement is one of the most important issues in high performance distributed computing systems. In such computing systems, online users submit their jobs anytime and anywhere to a set of dynamic resources. Jobs arrival and processes execution times are stochastic. The performance of a distributed computing system can be improved by using an effective load balancing strategy to redistribute the user tasks among computing resources for efficient utilization. This paper presents a multi-class load balancing strategy that balances different classes of user tasks on multiple heterogeneous computing nodes to minimize the per-class mean response time. For a wide range of system parameters, the performance of the proposed multi-class load balancing strategy is compared with that of the random distribution load balancing, and uniform distribution load balancing strategies using simulation. The results show that, the proposed strategy outperforms the other two studied strategies in terms of average task response time, and average computing nodes utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3663-3679
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2020
Scheduling plays a dynamic role in cloud computing in generating as well as in efficient distribution of the resources of each task. The principle goal of scheduling is to limit resource starvation and to guarantee fairness among the parties using the resources. The demand for resources fluctuates dynamically hence the prearranging of resources is a challenging task. Many task-scheduling approaches have been used in the cloud-computing environment. Security in cloud computing environment is one of the core issue in distributed computing. We have designed a deep learning-based security model for scheduling tasks in cloud computing and it has been implemented using CloudSim 3.0 simulator written in Java and verification of the results from different perspectives, such as response time with and without security factors, makespan, cost, CPU utilization, I/O utilization, Memory utilization, and execution time is compared with Round Robin (RR) and Waited Round Robin (WRR) algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1520-1542
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2020
Traditional software testing typically uses many physical resources to manually build various test environments, resulting in high resource costs and long test time due to limited resources, especially for small enterprises. Cloud computing can provide sufficient low-cost virtual resources to alleviate these problems through the virtualization of physical resources. However, the provision of various test environments and services for implementing software testing rapidly and conveniently based on cloud computing is challenging. This paper proposes a multilayer cloud testing model based on cloud computing and implements a hybrid cloud testing system based on virtual machines (VMs) and networks. This system realizes the automatic and rapid creation of test environments and the remote use of test tools and test services. We conduct experiments on this system and evaluate its applicability in terms of the VM provision time, VM performance and virtual network performance. The experimental results demonstrate that the performance of the VMs and virtual networks is satisfactory and that this system can improve the test efficiency and reduce test costs through rapid virtual resource provision and convenient test services.
클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이 주목받고 활성화되면서 핵심 기술인 서버 가상화(Server Virutualization)를 이용한 시스템 구성이 인기를 얻고 있다. 이러한 영향으로 운영 중인 시스템에 대한 분석 및 서버 가상화 기술을 이용한 자원의 활용이 크게 각광받고 있다. 본 논문에서는 리눅스 시스템을 기반으로 시스템에 발생되는 부하 확인 방법과 종류, CPU의 자원과 부하와의 관계 분석을 통하여 시스템 유휴자원 활용과 클라우드 컴퓨팅 인프라 구축을 위한 기반 기술을 제공하고자 한다.
클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용자 스스로 관리하지 않고 클라우드 공간내에서 서비스 제공자에 의해 제공되고 이질적인 자원을 가상화하여 자원 사용의 효율성을 제공하여 최근 각광을 받고 있다. 한편 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 워크플로우들이 실행되고 서버는 이질적인 특성을 가지므로 워크플로우 효율적인 스케줄링은 사용자 응답성과 자원 이용률에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 워크플로우의 중요도에 의해 스케줄링하여 비용대비 응답성을 향상시키고 자원 할당시 결정 테이블을 사용하여 워크플로우의 특성에 부합하도록 스케줄링하여 비용대비 가용성을 향상시키는 2단계 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 다양한 실험을 수행하였는데 비교 기법 대비 성능 향상을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4311-4330
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2015
Cloud computing has become a new paradigm by enabling on-demand provisioning of applications, platforms or computing resources for clients. Workflow scheduling has always been treated as one of the most challenging problems in clouds. Commercial clouds have been widely used in scientific research, such as biology, astronomy and weather forecasting. Certainly, it is very important for a cloud service provider to pursue the profits for the commercial essence of clouds. This is also significantly important for the case of providing services to workflow tasks. In this paper, we address the issues of workflow scheduling in commercial clouds. This work takes the communication into account, which has always been ignored. And then, a topology-based workflow-scheduling algorithm named Resource Auction Algorithm (REAL) is proposed in the objective of getting more profits. The algorithm gives a good performance on searching for the optimum schedule for a sample workflow. Also, we find that there exists a certain resource amount, which gets the most profits to help us get more enthusiasm for further developing the research. Experimental results demonstrate that the analysis of the strategies for most profits is reasonable, and REAL gives a good performance on efficiently getting an optimized scheme with low computing complexity.
오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 OpenNebula를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신 임대 서비스를 구현하고 클라우드 자원 관리와 서비스 사용의 편의성을 위하여 웹기반 클라우드 사용자 인터페이스를 구현하였다. OpenNebula의 가상머신 할당 기법은 가상화 소프트웨어의 CPU 할당 스케줄러를 고려하지 않아 성능 저하의 요인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 클러스터 노드의 유휴 CPU 자원의 우선순위와 Xen의 Credit 스케줄러를 고려하여 OpenNebula의 가상머신 할당 스케줄러의 성능을 개선하였다. 실험 결과 제안한 가상머신 할당기법은 기존 방식에 비하여 수용 가능한 가상머신 수와 CPU 자원 할당량에서 향상된 결과를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.2764-2782
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2021
Existing city-level boundary nodes identification methods need to locate all IP addresses on the path to differentiate which IP is the boundary node. However, these methods are susceptible to time-delay, the accuracy of location information and other factors, and the resource consumption of locating all IPes is tremendous. To improve the recognition rate and reduce the locating cost, this paper proposes an algorithm for city-level boundary node identification based on bidirectional approaching. Different from the existing methods based on time-delay information and location results, the proposed algorithm uses topological analysis to construct a set of candidate boundary nodes and then identifies the boundary nodes. The proposed algorithm can identify the boundary of the target city network without high-precision location information and dramatically reduces resource consumption compared with the traditional algorithm. Meanwhile, it can label some errors in the existing IP address database. Based on 45,182,326 measurement results from Zhengzhou, Chengdu and Hangzhou in China and New York, Los Angeles and Dallas in the United States, the experimental results show that: The algorithm can accurately identify the city boundary nodes using only 20.33% location resources, and more than 80.29% of the boundary nodes can be mined with a precision of more than 70.73%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4364-4384
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2021
The dynamic network state and the mobility of the terminals make the service function chain (SFC) orchestration mechanisms based on static and deterministic assumptions hard to be applied in SDN/NFV mobile edge computing networks. Designing dynamic and online SFC orchestration mechanism can greatly improve the execution efficiency of compute-intensive and resource-hungry applications in mobile edge computing networks. In order to increase the overall profit of service provider and reduce the resource cost, the system running time is divided into a sequence of time slots and a dynamic orchestration scheme based on an improved column generation algorithm is proposed in each slot. Firstly, the SFC dynamic orchestration problem is formulated as an integer linear programming (ILP) model based on layered graph. Then, in order to reduce the computation costs, a column generation model is used to simplify the ILP model. Finally, a two-stage heuristic algorithm based on greedy strategy is proposed. Four metrics are defined and the performance of the proposed algorithm is evaluated based on simulation. The results show that our proposal significantly provides more than 30% reduction of run time and about 12% improvement in service deployment success ratio compared to the Viterbi algorithm based mechanism.
Artificial intelligence relies on data-driven analysis, and the data processing performance strongly depends on factors such as memory capacity, bandwidth, and latency. Fast and large-capacity memory can be achieved by composing numerous high-performance memory units connected via high-performance interconnects, such as Compute Express Link (CXL). CXL is designed to enable efficient communication between central processing units, memory, accelerators, storage, and other computing resources. By adopting CXL, a composable computing architecture can be implemented, enabling flexible server resource configuration using a pool of computing resources. Thus, manufacturers are actively developing hardware and software solutions to support CXL. We present a survey of the latest software for CXL memory utilization and the most recent CXL memory emulation software. The former supports efficient use of CXL memory, and the latter offers a development environment that allows developers to optimize their software for the hardware architecture before commercial release of CXL memory devices. Furthermore, we review key technologies for improving the performance of both the CXL memory pool and CXL-based composable computing architecture along with various use cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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