In this paper, we present the model-based autonomic computing framework for a cyber-physical system which provides a self-management and a self-adaptation characteristics. A development process using this framework consists of two phases: a design phase in which a developer models faults, normal status constrains, and goals of the CPS, and an operational phase in which an autonomic computing engine operates monitor-analysis-plan-execute(MAPE) cycle for managed resources of the CPS. We design a hierachical architecture for autonomic computing engines and adopt the Model Reference Adaptive Control(MRAC) as a basic feedback loop model to separate goals and resource management. According to the GroundVehicle example, we demonstrate the effectiveness of the framework.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1265-1278
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2017
Dynamic task scheduling is one of the most popular research topics in the cloud computing field. The cloud scheduler dynamically provides VM resources to variable cloud tasks with different scheduling strategies in cloud computing. In this study, we utilized a valid model to describe the dynamic changes of both computing facilities (such as hardware updating) and request task queuing. We built a novel approach called Policy Iteration Scheduling (PIS) to globally optimize the independent task scheduling scheme and minimize the total execution time of priority tasks. We performed experiments with randomly generated cloud task sets and varied the performance of VM resources using Poisson distributions. The results show that PIS outperforms other popular schedulers in a typical cloud computing environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.1998-2014
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2016
In recent years, cloud computing services based on smart phones and other mobile terminals have been a rapid development. Cloud computing has the advantages of mass storage capacity and high-speed computing power, and it can meet the needs of different types of users, and under the background, mobile cloud computing (MCC) is now booming. In this paper, we have put forward a new classification-based virtual machine placement (CBVMP) algorithm for MCC, and it aims at improving the efficiency of virtual machine (VM) allocation and the disequilibrium utilization of underlying physical resources in large cloud data center. By simulation experiments based on CloudSim cloud platform, the experimental results show that the new algorithm can improve the efficiency of the VM placement and the utilization rate of underlying physical resources.
기업의 computing process에서는 기업의 주요업무 및 전략을 분석 정의하여 이것을 computing resource에 실행한다. 이를 위하여, 일반적으로, 여러 개발자들이 공유개발환경을 통하여 프로세스를 개발하고 이를 운영한다. 현재 Enterprise Computing Environment에서는 Grid Computing이 필연적 과제이다. Grid Computing에서, Grid Portal은 통합사용자인터페이스를 제공하여 주는 중요한 요소이다. 그러나, 현재의 대부분의 Grid Portal들은 Job Submit 처리를 중점적으로 구현하는데 주력하고 있기 때문에, 기업 computing process의 중요한 요소인 통합적 개발환경에 대한 지원이 부족하다. 본 연구에서는, 이런 부족한 부분을 개선하여, Enterprise Grid 환경을 위한 통합개발환경의 Grid Portal의 모델을 제안한다.
Cloud computing is a computing environment in which users borrow as many IT resources as they need to, and use them over the network at any point in time. This is the concept of leasing and using as many IT resources as needed to lower IT resource usage costs and increase efficiency. Recently, cloud computing is emerging to provide stable service and volume of data along with major technological developments such as the Internet of Things, artificial intelligence and big data. However, for a more secure cloud environment, the importance of perimeter security such as shared resources and resulting secure data storage and access control is growing. This paper analyzes security threats in cloud computing environments and proposes a security architecture for effective response.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.238-256
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2016
Modern web services have been broadly deployed on the Internet. Most of these services use multi-tier architecture for flexible scaling and software reusability. However, managing the performance of multi-tier web services under dynamic and unpredictable workload, and different resource demands in each tier is a critical problem for a service provider. When offering quality of service assurance with least resource usage costs, web service providers should adopt self-adaptive resource provisioning in each tier. Recently, a number of rule- and model-based approaches have been designed for dynamic resource management in virtualized data centers. This survey investigates the challenges of resource provisioning and provides a competing assessment on the existing approaches. After the evaluation of their benefits and drawbacks, the new research direction to improve the efficiency of resource management and recommendations are introduced.
Gun-Woo Kim;Seo-Yeon Gu;Seok-Jae Moon;Byung-Joon Park
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.126-133
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2023
Recent advancements in cloud service virtualization technologies have witnessed a shift from a Virtual Machine-centric approach to a container-centric paradigm, offering advantages such as faster deployment and enhanced portability. Container orchestration has emerged as a key technology for efficient management and scheduling of these containers. However, with the increasing complexity and diversity of heterogeneous workloads and service types, resource scheduling has become a challenging task. Various research endeavors are underway to address the challenges posed by diverse workloads and services. Yet, a systematic approach to container orchestration for effective cloud management has not been clearly defined. This paper proposes the DRA-Engine (Dynamic Resource Allocation Engine) for resource scheduling in container orchestration. The proposed engine comprises the Request Load Procedure, Required Resource Measurement Procedure, and Resource Provision Decision Procedure. Through these components, the DRA-Engine dynamically allocates resources according to the application's requirements, presenting a solution to the challenges of resource scheduling in container orchestration.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 물리적인 자원과 분리하여 가상화한 다음 이를 사용자에게 동적으로 제공하기 때문에, 컴퓨팅 자원의 활용도를 높일 수 있고, 사용자의 입장에서 실시간으로 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점들 때문에 세계적으로도 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud, 애플의 iCloud 등과 같이 클라우드 컴퓨팅에 기반한 서비스가 많이 제공되고 있다. 한편, 이처럼 클라우드 컴퓨팅이 활성화되면서 레거시 시스템을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 마이그레이션에 대한 시도들도 증가하고 있다. 레거시 시스템에서 클라우드로 서버를 전환하기 위해서는 Source 서버와 Target 서버 상호간의 아키텍쳐가 호환성이 보장되어야 한다. 그러나 아직까지 이러한 아키텍쳐 간의 호환성을 지원해 주지 못하고 있기 때문에 현장에서는 레거시 시스템과 버추얼 머신간의 전환에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스를 기반으로 이러한 클라우드 전환을 효율적으로 수행할 수 있는 기술과 절차를 제시한다.
Aiming at the problem of service reliability in resource reservation in cloud computing environments, a model of dynamic cloud resource reservation based on trust is proposed. A domain-specific cloud management architecture is designed in which resources are divided into different management domains according to the types of service for easier management. A dynamic resource reservation mechanism (DRRM) is used to test users' reservation requests and reserve resources for users. According to user preference, several resources are chosen to be candidate resources by fuzzy cluster analysis. The fuzzy evaluation method and a two-way trust evaluation mechanism are adopted to improve the availability and credibility of the model. An analysis and simulation experiments show that this model can increase the flexibility of resource reservation and improve user satisfaction.
Recently, Grid is embossed as a new issue according to the need of cooperation related to distributed resources, data sharing, Interaction and so on. It focuses on sharing of large scale resources, high-performance, applications of new paradigms, which improved more than established distributed computing. Because of the environmental specificity distributed geographically and dynamic, the most important problem in grid environment is to share and to allocate distributed grid resources. This paper proposes supply-driven strategies model that is applicable for resource management in grid environment and presents a optimal resource allocation algorithm based on resource demands. Supply-driven strategies model can offer efficient resource management by transaction allocation based on user demand and provider strategy. This paper implements the supply-driven strategies model on the DEVS modeling and simulation environment and shows the efficiency and excellency of this model by comparing with established models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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