Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.40-42
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2004
Access Grid는 상호공동작업을 위하여 대용량의 컨텐츠 파일들을 주고받으며 공유한다. 특별히 중앙의 집중된 관리서버가 없는 Access Grid환경에서는 컨텐츠의 위치추적의 어려움, 부재, 병목 등의 현상이 발생하는데 이를 본 논문에서 1. 중앙 Hybrid서버의 구현 2. 집중컨텐츠의 거점노드복제 3. 중요컨텐츠의 24시간 공유보장 등의 기법으로 해결방안을 제안하였다. 그리고 이에 대한 효율성을 시뮬레이션 자료로 증명하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.1
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pp.283-290
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2016
As the development of recent science and technology, high-performance computing resources is needed to solve complex problems. To reach these requirements, it has been actively studied about grid computing that consist of a huge system which bind a heterogeneous high performance computing resources into on which are geographically dispersed. However, The current research situation which are the process to obtain the best results in the limited resources and the scheduling policy to accurately predict the total execution time of the real-time task are very poor. In this paper, in order to overcome these problems, we suggested a grid computing-based risk management system which derived from the system structure and the process for improving the efficiency of the system, grid computing-based working methodology, risk policy module which can manage efficiently the problem of the work of resources(Agent), scheduling technique and allocation method which can re-allocate the resource allocation and the resources in problem, and monitoring which can manage resources(Agent).
A grid computing consists of the physical resources for processing one of the large-scale jobs. However, due to the recent trends of rapid growing data, the grid computing needs a parallel processing method to process the job. In general, each physical resource divides a requested large-scale task. And a processing time of the task varies with an efficiency and a distance of each resource. Even if some resource completes a job, the resource is standing by until every divided job is finished. When every resource finishes a processing, each resource starts a next job. Therefore, this paper proposes a dynamic resource reallocation scheduling model (DDRSM). DDRSM finds a waiting resource and reallocates an unfinished job with an efficiency and a distance of the resource. DDRSM is an efficient method for processing multiple large-scale jobs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.1
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pp.83-104
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2011
Mobile grid is a combination of grid computing and mobile computing to build grid systems in a wireless mobile environment. The development of network technology is assisting in realizing mobile grid. Mobile grid based on established grid infrastructures needs effective resource management and reliable job scheduling because mobile grid utilizes not only static grid resources but also dynamic grid resources with mobility. However, mobile devices are considered as unavailable resources in traditional grids. Mobile resources should be integrated into existing grid sites. Therefore, this paper presents a mobile grid middleware interconnecting existing grid infrastructures with mobile resources and a mobile service agent installed on the mobile resources. This paper also proposes a mobile resource reliability-based job scheduling model in order to overcome the unreliability of wireless mobile devices and guarantee stable and reliable job processing. In the proposed job scheduling model, the mobile service agent calculates the mobile resource reliability of each resource by using diverse reliability metrics and predicts it. The mobile grid middleware allocated jobs to mobile resources by predicted mobile resource reliability. We implemented a simulation model that simplifies various functions of the proposed job scheduling model by using the DEVS (Discrete Event System Specification) which is the formalism for modeling and analyzing a general system. We also conducted diverse experiments for performance evaluation. Experimental results demonstrate that the proposed model can assist in improving the performance of mobile grid in comparison with existing job scheduling models.
In this paper, we designed and implemented a web-based grid scheduling platform(WGridSP), which can model a system and simulate scheduling scheme in grid computing. WGridSP used GridSim, a grid scheduling toolkit in java-environment, as a tool for simulation and is able to Perform resource modeling, task modeling, algorithm compiling, simulation, and Performance evaluation rapidly in web environment. WGridSP can be applied as a foundation for grid research and can be used to analyze the efficiency of scheduling algorithm.
In this paper, we present AGE(Automatic Grid Environments), which is a middleware system in which Grid resources can automatically participate in a Grid environment. While other existing systems need the configuration of each Grid node to deploy a Grid environment, AGE offers automatic installation and execution of necessary middleware for participating in a Grid environment. And Grid applications in AGE do not need to be pre-installed and pre-configured. When an application is to be executed in participating Grid nodes, this system can download, install, and execute the application automatically. Therefore, AGE provides users with convenience such as deploying a Grid environment, executing the application, and releasing nodes or resources from the Grid environment automatically.
The high-speed network permits Grid computing to handle large problem of management areas and share various computational resources. As there are many resources and changes of them in Grid computing, the resources should be detected effectively and matched correctly with tasks to provide high performance. In this paper, we propose a mechanism that maximizes the performance of Grid computing systems. According to a priority, grade and site of heterogeneous resources, we assign tasks to those resources. Initially, a volunteer's priority and ranking are determined by static information like as CPU speed, RAM size, storage size and network bandwidth. And then, the rank of resources is decided by considering dynamic information such as correctness, response time, and error rate. We find that overall Grid system performance is improved and high correctness using resource reallocation mechanism is achieved.
Grid computing is an application to obtain the most efficient performance from computing resources in terms of cost and convenience. It is also considered as a good method to solve a problem that cannot be settled by conventional computing technologies such as clustering or is requiring supercomputing capability due to its complex and long-running task. In order to run grid computing effectively, it needs to connect high-performance computing resources in real-time which are distributed geographically. Answering to the needs of this grid application, researchers in several universities with Argonne National Laboratory in the USA (ANL) as the main axis have developed Globus. It is noticed, however, that the quality of service (QoS) is not guaranteed when certain jobs are exchanged through networks in the context of Globus. To tackle with this problem, the ANL has invented Globus Architecture for Reservation and Allocation (GARA). The researchers of this paper constructed a testbed for evaluating the ability to reserve resource in the GARA system and implemented the GARA code for it. We analyzed the applied results and discussed future research plans.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.520-522
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2005
본 논문에서는 기존의 그리드 컴퓨팅(Grid Computing)에 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing)기술을 적용한 자율 그리드 컴퓨팅(Autonomic Grid Computing)에 관하여 연구하였다. 자율 그리드 컴퓨팅 기술 중 자기 구성(Self-Configuration)을 기존의 그리드 컴퓨팅에 적용하는 기법을 새롭게 제안하였다. 장시간 수행 되어야 하는 과학기술 분야의 연산 작업은 연산시간을 단축하기 위해 새로운 노드의 추가와 같은 시스템의 환경 변화를 자동 감지하여 수행중인 연산 작업에 새로운 노드를 추가할 필요가 있다. 제안한 방법은 새롭게 추가된 노드를 연산 작업에 포함하도록 시스템의 변화를 스스로 구성한다. 기존의 그리드 컴퓨팅 보다 시스템의 변화에 보다 잘 적응한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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