최근, 클라우드 컴퓨팅 기술은 다양한 서비스의 형태로 제공이 되며, 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 무엇보다도 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 이러한 기술들은 웹 베이스의 사용자들이 자유롭게 접근하고, 사용자 환경에 맞도록 설치가 가능하게 지원하는 중요한 기술 요소들 중의 하나이다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기술 동향에 대한 분석을 통해 고 가용성 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 그리드 측면에서의 소프트웨어 관련 기술과 아키텍처를 소개 한다.
클라우드 환경에서 복잡한 가상 환경을 관리할 필요 없이 애플리케이션 본연의 작업에 집중하기를 원하는 사용자의 요구는 서버리스 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 모델을 탄생시켰다. 서버리스 컴퓨팅 모델에서 사용자는 서버에서의 자원 할당이나 기타 서버 관리를 서비스 제공자에게 위임하고, 자신은 애플리케이션 코드 개발에만 집중하여 클라우드 서비스를 사용하는 것이 가능해졌다. 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스 사용자의 부담을 감소시킴으로써 클라우드 컴퓨팅의 활용도를 한 단계 업그레이드시켰으며, 향후 클라우드 컴퓨팅의 기반 모델로 자리 잡을 것으로 예상된다. 서버리스 플랫폼은 사용자를 대신하여 클라우드 가상 환경에 대한 관리를 담당하며, 애플리케이션을 구성하는 서버리스 함수를 클라우드 환경에서 실행시키는 역할을 담당한다. 사용하는 자원에 비례하여 사용자 과금이 이루어지는 서버리스 컴퓨팅의 특징을 고려 할 때 서버리스 플랫폼의 효율성은 사용자와 서비스 제공자 모두에게 매우 중요한 요소라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 서버리스 컴퓨팅 성능에 영향을 미치는 다양한 요소를 판별하고, 관련된 최신 연구 동향을 분석하고자 한다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 향후 서버리스 컴퓨팅의 발전 방향과 관련된 연구 방향을 논의한다.
In edge computing, most procedures, including data collection, data processing, and service provision, are handled at edge nodes and not in the central cloud. This decreases the processing burden on the central cloud, enabling fast responses to end-device service requests in addition to reducing bandwidth consumption. However, edge nodes have restricted computing, storage, and energy resources to support computation-intensive tasks such as processing deep neural network (DNN) inference. In this study, we analyze the effect of models with single and multiple local exits on DNN inference in an edge-computing environment. Our test results show that a single-exit model performs better with respect to the number of local exited samples, inference accuracy, and inference latency than a multi-exit model at all exit points. These results signify that higher accuracy can be achieved with less computation when a single-exit model is adopted. In edge computing infrastructure, it is therefore more efficient to adopt a DNN model with only one or a few exit points to provide a fast and reliable inference service.
정형, 비정형의 정보자원의 폭발적인 증가에 따른 빅 데이터 시대의 도래와 함께, 도서관에 있어서 정보자원의 효과적인 저장, 관리 및 보존을 위한 새로운 방법을 요구하고 있다. 또한 디지털 환경에서 도서관 간의 협업의 필요성은 지속적으로 높아져 가고 있다. 이와 같이 도서관을 둘러싼 변화와 도전에 대한 효과적인 해결방안으로써 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구에서는 도서관에서의 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 기존 도서관 시스템에 대한 현황 및 문제점에 대한 분석을 위하여 문헌조사를 수행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 고려사항, 기대효과, 단계별 전략 및 시나리오를 제안하였다. 그리고 현재 도서관 분야에서 클라우드 컴퓨팅을 도입한 사례에 대한 조사 및 분석을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 모델에 따른 도서관 적용 분야 및 접근 전략을 제안하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 접근방법을 통하여 클라우드 컴퓨팅 도입에 따른 시간과 노력을 절감할 수 있으며 도입효과를 극대화 할 수 있을 것이다.
The Internet of Things (IoT) is growing exponentially, with the number of IoT devices multiplying annually. Accordingly, the paradigm is changing from cloud computing to edge computing and even tiny edge computing because of the low latency and cost reduction. Machine learning is also shifting its role from the cloud to edge or tiny edge according to the paradigm shift. However, the fragmented and resource-constrained features of IoT devices have limited the development of artificial intelligence applications. Edge MLaaS (Machine Learning as-a-Service) has been studied to easily and quickly adopt machine learning to products and overcome the device limitations. This paper briefly summarizes what Edge MLaaS is and what element of research it requires.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
유비쿼터스 환경은 가전, 센서, 디바이스 등의 기기들로 연결된 네트워크를 이용해서 사용자에게 다양한 서비스를 통해서 제공될 수 있다. 현재, 홈네트워크 환경과 텔리매틱스등의 분야에서 개방형 서비스 게이트웨이가 이를 위해서 이용되고 있으며, 이 게이트웨이를 통해서 서비스의 설치, 배치 및 실행 환경을 제공한다. 서비스 게이트웨이는 유비쿼터스 환경내의 다양한 디바이스들과 이들 서비스들 간의 중간 연결 역할을 담당하며 서비스들 간의 상호 작용을 지원한다. 유비쿼터스 환경에서는 사용자와 디바이스들은 이동성의 특징을 가지기 때문에 이를 지원하는 서비스는 서비스 게이트웨이간의 이동성을 지원할 수 있어야 한다. 그러나 현재 이용되고 있는 서비스 게이트웨이에서는 서비스의 배포 및 설치 단위인 번들 코드의 다운로드를 통한 원격 설치를 지원하지만, 실행 중인 서비스의 이동을 지원하지 못한다. 본 논문은 개방형 서비스 게이트웨이 프레임워크들 간의 서비스 이동성을 보장하기 위해서 동작되고 있는 서비스의 이동을 관리할 수 있는 시스템을 개발한다 서비스 이동 관리 시스템은 OSGi 프레임워크에서 동작될 수 있기 위해서 OSGi 표준 스펙에 맞게 설계 및 구현하며, 이동성을 갖는 서비스에 대한 관리를 가능하게 함으로써 유비쿼터스 환경에서 서비스의 이동성을 보다 효과적으로 지원할 수 있다.
현재 기업에서는 다양한 인간 친화적 로봇 서비스와 인터넷을 이용해 IT 자원을 필요한 만큼 빌려 쓰는 컴퓨팅 패러다임인 모바일 클라우드 컴퓨팅을 이용한 업무 처리 프로세스가 활발히 진행되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 컴퓨팅 접속시 필요한 인증 서비스와 대용량 분산 처리 기술에 대한 부분은 현재 많은 취약점들을 내포하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델의 인증 서비스 취약점을 분석하고 이러한 문제점을 개선시킨 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델을 구축하여 효율적이고 안전한 업무 처리 프로세스가 가능하도록 하고자 한다. 제안하는 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델은 실시간 비정형 데이터를 분석하고 처리하는 기술에 대한 연구를 함께 진행함으로써 향후 비정형 데이터를 활용한 개개인 맞춤 정보 제공 서비스가 가능하다.
최근에 제시된 서비스 기반 컴퓨팅 패러다임에서의 서비스 기반 소프트웨어 개발을 지원하기 위한 체계적인 프로세스 모델에 대한 요구가 대두되고 있다. 기존에 제시된 Unified Software Development Process, UML Components 등의 방법론은 컴포넌트에 초점을 두고 만들어진 방법으로, 서비스의 정의, 바인딩, BPEL(Business Process Execution Language)을 이용한 서비스의 조합등과 같은 서비스 기반의 개발이 가지고 있는 특징을 반영하지 못하고 있다. 또한 서비스 기반의 개발 방법론으로 제시된 SOUP(Service Oriented Unified Process), SOMA(Service Oriented Modeling and Architecture) 등은 개념적인 절차가 위주로 되어 있지, 구체적인 가이드라인, 산출물 및 접근 방법을 명확히 제시하지 않는다. 그러므로 본 논문에서는 서비스 기반의 개발 패러다임을 지원하기 위한 체계화되고, 간소화된 프로세스 모델을 제시한다. 또한 OMG에서 제시한 SPEM(Software Process Engineering MetaModel)을 적용하여 프로세스 모델을 명시적으로 표현한다. 본 논문에서 제안된 프로세스 모델을 실제 서비스 기반의 개발에 적용함으로써 서비스 기반 소프트웨어 개발의 체계성 및 효율성을 증대시킬 수 있게 된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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