As the increasing use of the cloud computing, virtualization technology have been combined and applied a variety of requirements. Cloud computing has the advantage that the support computing resource by a flexible and scalable to users as they want and it utilized in a variety of distributed computing. To do this, it is especially important to ensure the stability of the cloud computing. In this paper, we analyzed a variety of component measurement using open-source tools for ensuring the performance of the system on the education system to build cloud testbed environment. And we extract the performance that may affect the virtualization environment from processor, memory, cache, network, etc on each of the host machine(Host Machine) and a virtual machine (Virtual Machine). Using this result, we can clearly grasp the state of the system and also it is possible to quickly diagnose the problem. Furthermore, the cloud computing can be guaranteed the SLA(Service Level Agreement).
Park, Ki-Sung;Choi, Jae-Hyun;Kim, Jong-Bae;Park, Jae-Won
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.17-28
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2017
Recently, a study on data has been actively conducted because the value of the data has become more useful. Web crawler that is program of data collection recently spotlighted because it can take advantage of the various fields. Web crawler can be defined as a tool to analyze the web pages and collects the URL by traversing the web server in an automated manner. For the treatment of Big-data, distributed Web crawler is widely used which is based on the Hadoop MapReduce. But, it is difficult to use and has constraints on the performance. Apache spark that is the In-memory computing platform is an alternative to MapReduce. The search engine which is one of the main purposes of web crawler displays the information you search by keyword gathered by web crawler. If search engines implement a spark-based web crawler instead of traditional MapReduce-based web crawler, it would be a more rapid data collection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.12
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pp.1062-1070
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2002
In this paper, variable radix-two multibit coding algorithm is presented and applied in the implementation of discrete cosine transform(DCT) and inverse discrete cosine transform(IDCT). Variable radix-two multibit coding means the 2k SD (signed digit) representation of overlapped multibit scanning with variable shift method. SD represented by 2k generates partial products, which can be easily implemented with shifters and adders. This algorithm is most powerful for the hardware implementation of DCT/IDCT with constant coefficient matrix multiplication. This paper introduces the suggested algorithm, it's proof and the implementation of DCT/IDCT The implemented IDCT chip with 8 PEs(Processing Elements) and one transpose memory runs at a tate of 400 Mpixels/sec at 54MHz frequency for high speed parallel signal processing, and it's verified in HDTV and MPEG decoder.
Apache Spark is a fast and general-purpose cluster computing package. It provides a new abstraction named resilient distributed dataset, which is capable of support for fault tolerance while keeping data in memory. This type of abstraction results in a significant speedup compared to legacy large-scale data framework, MapReduce. In particular, Spark framework is suitable for iterative machine learning applications such as logistic regression and K-means clustering, and interactive data querying. Spark also supports high level libraries for various applications such as machine learning, streaming data processing, database querying and graph data mining thanks to its versatility. In this work, we introduce the concept and programming model of Spark as well as show some implementations of simple statistical computing applications. We also review the machine learning package MLlib, and the R language interface SparkR.
Assuming that different spatial types involves the change of observation time to acquire the spatial information, this study intended to analyze the observation time by interior space types and derive the proper time for spatial evaluation. Coming to the study method, in order to analyze the characteristics of observation time in the image evaluation of interior space by types, it looked into the observation time chosen by the testees during evaluation. The findings of this study are as follows: First, the observation time differed by genders and spatial types: men's average time was longest for modern (93.3 sec.) and natural (89.4 sec.) spaces; women's average time was longest for classic space (110.7 sec.), which was the shortest for men. Second, the intensity of observation time zone differed by spatial types: this finding can imply that different design types require different establishment of observation time for evaluation even if the spatial elements are the same. Third, analyzing the distribution of time zones chosen by most testees showed that men's observation time zones were more intensely distributed than those of women. Fourthly, the observation lime for general space could be derived from the gender-based comparison that excluded the difference by types, but considering that different design types lead to different observation time, it could be seen as proper for evaluation of interior space to establish the difference of observation time by spatial types. Finally, Analysis showed the highest preference to the time '(3)'. However, obtaining information presented is the most highly effective time is '(6). Thus, the preferred time zone is different and effective, according to the results of the analysis.
Many multiprocessing systems have been developed to exploit the parallelism and to improve the performance. However, the naive multiprocessing schemes were not successful as many researchers thought, due to the heavy cost of communication and synchronization resulting from parallelization. In this paper, we will identify the reasons for the poor performance and the compiler requirements for the performance improvement. We realized that the decisions for multiprocessing should be derived by the overhead information. We applied this idea to the automatic parallelizing compiler, SUIF. We substituted the original backend of SUIF with our backend using MPI, and gave it the capability to validate parallelization decisions based on overhead parameters. This backend converts the intermediate code containing spacification of parallelizable regions into the distributed-memory based parallel program with MPI function calls without excessive parallelization that may cause performance degradation.
The log data collected from mobile devices contains diverse meaningful and practical personal information. However, this information is usually ignored because of its limitation of memory capacity, computation power and analysis. We propose a novel method that detects landmarks of meaningful information for users by analyzing the log data in distributed modules to overcome the problems of mobile environment. The proposed method adopts Bayesian probabilistic approach to enhance the inference accuracy under the uncertain environments. The new cooperative modularization technique divides Bayesian network into modules to compute efficiently with limited resources. Experiments with artificial data and real data indicate that the result with artificial data is amount to about 84% precision rate and about 76% recall rate, and that including partial matching with real data is about 89% hitting rate.
The data grid computing provides geographically distributed storage resources to solve computational problems with large-scale data. Unlike cache replacement policies in virtual memory or web-caching replacement, an optimal file replacement policy for data grids is the one of the important problems by the fact that file size is very large. The traditional file replacement policies such as LRU(Least Recently Used), LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) have the problem that they have to predict requests or need additional resources to file replacement. To solve theses problems, this paper propose SBR-k(Sized-based replacement-k) that replaces files based on file size. The proposed policy considers file size to reduce the number of files corresponding to a requested file rather than forecasting the uncertain future for replacement. The results of the simulation show that hit ratio was similar when the cache size was small, but the proposed policy was superior to traditional policies when the cache size was large.
A vacuum control system has been developed for using Ethernet Multi Serial Device Severs (EMSDS) for the Pohang Accelerator Laboratory (PAL) storage ring. There are 124 vacuum ion pumps at the storage ring. It was a very important problem to solve the problem how to control such a big number of vacuum pumps distributed around the ring. After discussions, we decided to develop a serial to ethernet interrace device sever that will be mounted in the control system rack. It has a 32-bits microprocessor embedded Linux, 12 ports RS485 (or RS232) slave interface. one channel 10/100BaseTx ethernet host port, one channel UART host port, and 16 Mbytes large memory buffer. These vacuum pumps are connected to Ion-Pump serial controllers, which chop the AC current so as to control the current in the pumps. The EMSDS connect either 100BaseTx or 10BaseT ethernet networks to asynchronous serial ports for communication with serial device. It can simultaneously control up to 12 ion-pump serial controllers. 12 EMSDS are connected to a personal computer (PC) through the network. The PC can automatically control the EMSDS by sending a set of commands through the TCP/IP network. Upon receiving a command from a PC running under Windows2000 through the network, the EMSDS communicate through the stave serial interrace ports to ion-pump controller. We added some software components on the top of EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System) toolkit.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.1
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pp.51-59
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2003
It is effective to be located in the double nodes in the distributed object replication systems, then object which nodes share is the same contents. The nodes store an access information on their local cache as it access to the system. and then the nodes fetch and use it, when it needed. But with time the coherence Problems will happen because a data carl be updated by other nodes. So keeping the coherence of the system we need a mechanism that we managed the to improve to improve the performance and availability of the system effectively. In this paper to keep coherence in the shared memory condition, we can set the limited parallel performance without the additional cost except the coherence cost using it to keep the object at the proposed adaptive duplication object(ADO) algorithms. Also to minimize the coherence maintenance cost which is the bi99est overhead in the duplication method, we must manage the object effectively for the number of replication and location of the object replica which is the most important points, and then it determines the cos. And that we must study the adaptive duplication object management mechanism which will improve the entire run time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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