Han Sang Yoon;Kwak Jong Wook;Jhang Seong Tae;Jhon Chu Shik
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.32
no.11_12
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pp.541-556
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2005
The memory access latency of the system has been a primary factor of performance degradation in single-processor system and multi-processor system. The remote memory access latency takes a lot of overhead over the local memory access latency especially in the distributed shared-memory system. To resolve this problem, the multi-level cache architecture that contains a remote cache in the multi-processor system has been proposed. In this paper, we propose a new cache replacement policy that improves the performance of the multi-processor system with the remote cache. If the multi-level cache keeps the multi-level inclusion(MLI) property and uses the LRU(Least Recently Used) cache replacement policy, the LRU information of the higher-level cache(a processor cache) would be different with that of the lower-level cache(a remote cache). In this situation, the replacement of a remote cache line can induce the exchange of a processor cache line that is used by the processor. It is a main factor of performance degradation in a whole system. To alleviate this disadvantage of the LRU replacement polity, the new policy analyses tht processor's remote memory access pattern of each node and uses this information to reduce the number of invalidations of the useful cache line in the higher-level cache. The new replacement policy of the remote cache can improve the performance by $3.5\%$ in maximum and $2.5\%$ in average on SPLASH-2 benchmarks, compared to the general LRU cache replacement policy.
In most existing distributed Web systems, incoming requests are distributed to servers via Domain Name System (DNS). Although such systems are simple to implement, the address caching mechanism easily results in load unbalancing among servers. Moreover, modification of the DNS is necessary to load considering the server's state. In this paper, we propose a new dynamic load balancing method using dynamic DNS update and round-robin mechanism. The proposed method performs effective load balancing without modification of the DNS. In this method, a server can dynamically be added to or removed from the DNS list according to the server's load. By removing the overloaded server from the DNS list, the response time becomes faster. For dynamic scheduling, we propose a scheduling algorithm that considers the CPU, memory, and network usage. We can select a scheduling policy based on resources usage. The proposed system can easily be managed by a GUI-based management tool. Experiments show that modules implemented in this paper have low impact on the proposed system. Furthermore, experiments show that both the response time and the file transfer rate of the proposed system are faster than those of a pure Round-Robin DNS.
These days, there are more and more IT research institutions which foresee cloud services as the predominant IT service in the near future and there, in fact, are actual cloud services provided by some IT leading vendors. Regardless of physical location of the service and environment of the system, cloud service can provide users with storage services, usage of data and software. On the other hand, cloud service has challenges as well. Even though cloud service has its edge in terms of the extent to which the IT resource can be freely utilized regardless of the confinement of hardware, the availability is another problem to be solved. Hence, this paper is dedicated to tackle the aforementioned issues; prerequisites of cloud computing for distributed file system, open source based Hadoop distributed file system, in-memory database technology and high availability database system. Also the author tries to body out the high availability mass distributed data management architecture in cloud service's perspective using currently used distributed file system in cloud computing market.
Caching mechanisms have been studied extensively to buffer the speed gap of hierarchical storages in the context of cache memory, paging system, and buffer management system. As the wide-area distributed environments such as the WWW extend broadly, caching of remote objects becomes more and more important. In the wide-area distributed environments, the cost and the benefit of caching an object is not uniform due to the location of the object; which should be considered in the cache replacement algorithms. For online operation, the time complexity of the replacement algorithm should not be excessive. To date, most replacement algorithms for the wide-area distributed environments do not meet both the non-uniformity of objects and the time complexity constraint. This paper proposes a replacement algorithm which considers the non-uniformity of objects properly; it also allows for an efficient implementation. Trace-driven simulations show that proposed algorithm outperforms existing replacement algorithms.
With mobile devices showing marked improvement in performance in the age of the Internet of Things (IoT), there is demand for rapid processing of the extensive amount of multimedia big data. However, because research on image searching is focused mainly on increasing accuracy despite environmental changes, the development of fast processing of high-resolution multimedia data queries is slow and inefficient. Hence, we suggest a new distributed image search algorithm that ensures both high accuracy and rapid response by using feature extraction of distributed images based on MapReduce, and solves the problem of memory scalability based on BIRCH indexing. In addition, we conducted an experiment on the accuracy, processing time, and scalability of this algorithm to confirm its excellent performance.
Park, Woo-Chan;Lee, Won-Jong;Kim, Hyung-Rae;Kim, Jung-Woo;Han, Tack-Don;Yang, Sung-Bong
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.29
no.10
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pp.582-588
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2002
Scalable displays generate large and high resolution images and provide an immersive environment. Recently, scalable displays are built on the networked clusters of PCs, each of which has a fast graphics accelerator, memory, CPU, and storage. However, the distributed rendering on clusters is a network bound work because of limited network bandwidth. In this paper, we present a new algorithm for reducing the network bandwidth and implement it with a conventional distributed rendering system. This paper describes the algorithm called geometry tracking that avoids the redundant geometry transmission by indexing geometry data. The experimental results show that our algorithm reduces the network bandwidth up to 42%.
Kim Hye-Ju;Huh Eui-Nam;Lee Woong-Jae;Park Hyoung-Woo
Journal of Internet Computing and Services
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v.4
no.6
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pp.13-24
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2003
Grid technology requires use of geographically distributed resources from multiple domains. Resource monitoring services or tools consisting sensors or agents will run on many systems to find static resource information (such as architecture vendor, OS name and version, MIPS rate, memory size, CPU capacity, disk size, and NIC information) and dynamic resource information (CPU usage, network usage(bandwidth, latency), memory usage, etc.). Thus monitoring itself may cause system overhead. This paper proposes the optimal monitoring interval to reduce the cost of monitoring services and the dynamic monitoring interval to measure monitoring events accurately. By employing two features, we find out unnecessary system overhead is significantly reduced and accuracy of events is still acquired.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.11
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pp.2849-2865
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2012
In order to block mobile junk messages automatically, many studies on spam filters have applied machine learning algorithms. Most previous research focused only on the accuracy rate of spam filters from the view point of the algorithm used, not on individual user's preferences. In terms of individual taste, the spam filters implemented on a mobile device have the advantage over spam filters on a network node, because it deals with only incoming messages on the users' phone and generates no additional traffic during the filtering process. However, a spam filter on a mobile phone has to consider the consumption of resources, because energy, memory and computing ability are limited. Moreover, as time passes an increasing number of feature words are likely to exhaust mobile resources. In this paper we propose a spam filter model distributed between a users' computer and smart phone. We expect the model to follow personal decision boundaries and use the uniform resources of smart phones. An authorized user's computer takes on the more complex and time consuming jobs, such as feature selection and training, while the smart phone performs only the minimum amount of work for filtering and utilizes the results of the information calculated on the desktop. Our experiments show that the accuracy of our method is more than 95% with Na$\ddot{i}$ve Bayes and Support Vector Machine, and our model that uses uniform memory does not affect other applications that run on the smart phone.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.8
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pp.60-64
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2007
In this paper, we designed FFT for European DTV and implemented system with Stratix EP1S25F672C6 FPGA At the implemented FFT, we used SIC architecture. SIC architecture is composed of algorithm-specific processing element, RAM memory, registers, and a central or distributed control unit. Designed FFT was acceptable either 2K or 8K point FFT processing, and is selectable guard interval such as 1/4, 1/8, 1/16, 1/32. Consequently, it was suitable for the standard of DVB-T(Digital Terrestrial Video Transmission System) specification. It resulted in 12% of total logic gate and 53% of total memory bit in Stratix device.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.51-58
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2007
The shared-nothing multiprocessor architecture has advantages in scalability, this architecture has been adopted in many multiprocessor database system. But, if the data are not uniformly distributed across the processors, load will be unbalanced. Therefore, the whole system performance will deteriorate. This is the data skew problem, which usually occurs in processing parallel hash join. Balancing the load before performing join will resolve this problem efficiently and the whole system performance can be improved. In this paper, we will present an algorithm using merit of very large memory to reduce disk access overhead in performing load balancing and to efficiently solve the data skew problem. Also, we will present analytical model of our new algorithm and present the result of some performance study we made comparing our algorithm with the other algorithms in handling data skew.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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