클라우드 컴퓨팅을 구성하는 자원은 이질적인 자원으로 구성되므로 다양한 요구사항의 작업을 이질적인 자원에 할당하는 것은 중요한 문제이다. 이는 다수의 판단 기준하에 다수의 선택 문제로 정의할 수 있는데 본 연구에서는 AHP (Analytic hierarchy process) 기법을 통해 이 문제를 해결하고자 한다. 본 연구에서는 작업의 특성을 고려한 우선순위기반 스케줄링 기법을 제안하는데 1단계에서는 작업의 중요도에 의해 우선순위를 부여하고 2단계에서는 응답시간, 시스템 이용율, 그리고 비용을 판단기준으로 하여 AHP알고리즘에 의해 최적의 자원에 작업을 할당한다. 제안하는 알고리즘의 분석과 실험을 통해 제안 기법의 효율성을 제시하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5269-5286
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2018
Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1913-1934
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2022
The emergence of technologies like Big data analytics, Industrial Internet of Things, Internet of Things, and applicability of these technologies in various domains leads to increased demand in the underlying execution environment. The demand may be for compute, storage, and network resources. These demands cannot be effectively catered by the conventional cloud environment, which requires an integrated environment. The task of finding an appropriate service provider is tedious for a service consumer as the number of service providers drastically increases and the services provided are heterogeneous in the specification. A service broker is essential to find the service provider for varying service consumer requests. Also, the service broker should be smart enough to make the service providers best fit for consumer requests, ensuring that both service consumer and provider are mutually beneficial. A service broker in an integrated environment named Global Manager is proposed in the paper, which can find an appropriate service provider for every varying service consumer request. The proposed Global Manager is capable of identification of parameters for service negotiation with the service providers thereby making the providers the best fit to the maximum possible extent for every consumer request. The paper describes the architecture of the proposed Global Manager, workflow through the proposed algorithms followed by the pilot implementation with sample datasets retrieved from literature and synthetic data. The experimental results are presented with a few of the future work to be carried out to make the Manager more sustainable and serviceable.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
연속성과 대용량의 특징을 가지는 MPEG을 이용한 비디오 서비스에서는 대용량의 네트워크 대역폭을 필요로 하게 된다. 대부분의 사용자들은 이질적인 네트워크 환경을 가지고 있기 때문에 동일한 비디오 스트림을 이용하여 모든 사용자에게 서비스 한다는 것은 네트워크 자원의 효율성 측면에서 상당한 낭비가 있게 된다. 이를 해결하기 위해 비디오 서비스를 요청한 사용자의 환경을 고려하여 그에 적절한 용량의 비디오 데이터를 전송할 수 있는 기술이 비디오 서비스 시스템에 필요로 하게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 불필요한 네트워크 자원의 낭비를 막으면서 사용자에게 적절한 MPEG 비디오 스트림을 서비스 해주기 위해, TFS기법을 이용하여 MPEG 비디오 스트림을 계층화 시킨 후 네트워크 QoS에 따라 선택적으로 전송하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델을 이질적인 환경을 갖는 망들이 서로 연동되는 인터넷에 적용하여 인터넷 VOD 나 인터넷 방송 등의 서비스에 응용한다면, 대역폭 변화를 동적으로 반영하며 실시간으로 비디오 서비스할 수 있는 환경을 구축할 수 있고, 불필요한 통신 자원의 낭비를 막음으로써 통신 자원의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 이종 네트워크로 구성되어 통신 시간이 상대적으로 길며 또한 지연(delay)이 일정하지 않은 그리드 환경에서 사용되는 MPI의 집합 통신(collective communication)에 관한 연구이다. 일반적으로 효과적인 집합통신에 있어서는 네트워크 정보를 이용한 통신 스케줄을 작성하고 이것에 따라서 실제로 통신하는 전략을 선택하고 있다 전통적인 그리드 집합통신 방식에 있어서도 네트워크 정보가 정확하다는 가정 하에 동일한 접근방식으로 집합통신을 수행하고 있는 상황이다. 하지만 네트워크 환경이 쉽게 변하는 그리드 환경에 있어서는 네트워크 정보가 정확하지 않거나 네트워크 fault가 발생할 경우, 전통적인 방식의 집합 통신은 그 통신 성능이 급격히 감소할 수 있다. 본 논문에서는 그리드에서 집합통신을 위한 스케줄링의 한 방법으로 TTCC(Two-Tree Collective Communication) 알고리즘을 제안한다. TTCC 알고리즘은 서로 다른 에지들로 구성된 두 개의 통신 트리를 이용해 불확실한 네트워크 상태에서도 효과적이고 신뢰성 있는 스케줄링을 제공할 수 있다. TTCC 알고리즘의 효과는 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 시뮬레이션 결과 지연(latency)이 커짐에 따라 나타날 수 있는 성능 감소량이 TTCC를 이용할 경우 종래의 스케줄링 알고리즘을 이용하는 것보다 우수한 것으로 판명되었다.
하드웨어와 소프트웨어의 다양화는 날로 증가하고 있으며, 네트워크 컴퓨팅 환경은 다양해져 가고 있다. 소프트웨어 개발은 이 기종 컴퓨터 집합, 다른 장소에서의 여러 가지 데이터 유형 저장, 운영체제의 비호환성에 의한 작업, 그리고 여러 가지 데이터베이스와 프로토콜 때문에 많은 비용이 들어가는 작업이 되어 가고 있다. CORBA는 분산 컴퓨팅환경과 이기종 분산 환경의 시스템통합을 위한 표준이다. 채?는 효과적인 시스템 통합을 위해 기술적인 이익을 제공하며, 이 기종의 시스템들의 분산 의사소통 환경을 위한 하부구조를 제공한다. 본 논문에서는 분산객체환경, 소프트웨어 재사용 그리고 WWW과의 연결을 위하여 CORBA 기반을 둔 시스템통합 모델은 응용들의 개발과 시스템의 통합을 용이하게 한다. 또한 WWW와의 연결을 위한 게이트웨이를 구현함으로써, WWW으로의 확장이 가능하다. 본 연구에서 제안한 모델를 증명하기 위하여, 원격 교육 시스템을 본 연구에서 제안한 모델에서 제공하는 서비스들을 사용하여 쉽고, 효과적으로 설계하였다.
환자의 CT자료를 기반으로 만들어진 3차원상의 표적물질에 전자 및 광자의 전달 현상을 계산하는 몬테카를로(MC) 도즈계산용 병렬프로그램 (PMCEPT 코드)을 개발하여 베어울프 PC 클러스터에 탑제하였다. 시뮬레이션에서 오차를 최소화하고 코드를 더욱 발전시키기 위해서는 현재의 MC 코드의 한계를 아는 것이 매우 유익하다. 이러한 관점에서 저자는 PMCEPT코드를 이용하여 이질 혹은 동질의 표적물질에서 표준화된 깊이 도즈를 계산하여 잘 알려진 다른 코드들, MCNP5, EGS4, DPM, GEANT4 및 실험결과와 비교를 하였다. PMCEPT결과는 이질 혹은 동질의 표적에서 다른 코드들과 $1{\sim}3%$ 오차 범위 안에서 잘 일치하였다. 계산시간 비교에 있어서도 PMCEPT 코드가 MCNP5 보다는 약 20배, GEANT4코드보다는 약 3배정도 빨랐다. 이러한 결과를 종합하면, PMCEPT코드는 의학물리분야의 시뮬레이션 코드로 사용하기에 매우 좋은 것으로 사료된다.
정보통신 환경이 유비쿼터스 환경으로 발전하면서 이종의 디바이스간의 연동 기술의 필요성이 크게 증가하고 있으며, 이를 해결하기 위한 하나의 대안으로 웹서비스가 주목받고 있다. 최근 디바이스 연동을 위한 선언적인 ICA(Event-Condition-Action) 룰 기반의 프레임워크가 제안되었으며, 이를 WS-ECA(Web Services-ECA) 프레임워크라 한다. 이는 웹서비스를 기반으로 디바이스간의 연동을 선언적으로 정의하는 ICA 기반 룰 언어를 제안하고, 정의된 룰을 기반으로 디바이스간의 연동을 수행할 수 있는 프레임워크를 제안하였다. 본 논문에서는 본 프레임워크가 유비쿼터스 환경의 동적인 특성을 효과적으로 지원하기 위해 반드시 필요한 컴포넌트간의 프로토콜 및 프레임워크 내의 서비스/이벤트 기술을 위한 WSDL 확장 방법을 제안한다.
센서 네트워크를 통한 서비스는 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 수집된 데이터는 분석을 통하여 상황을 인지하고, 서비스 제공자는 이 상황을 이용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다. 그러나 이에 발생하는 데이터는 메타데이터, 규격, 단위 등에서 일치하기는 어렵다. 여러 규격의 센서에서 발생하는 데이터를 효율적으로 이용하기 위해 통합은 필요하다. 이에 따라 우리는 본 논문에서는 기존 센서와 신규 센서에서 발생하는 데이터를 통합할 수 있는 방안으로 온톨로지를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 온톨로지는 기본 항목과 센서의 항목을 매핑하고, 추가적으로 타입과 구조적 차이에 대한 부분도 포함한다. 매핑은 메타데이터 간의 매핑과 데이터 간의 매핑으로 구분한다. 이러한 방법으로 생성된 표준 항목이 서비스 간 데이터 교환의 형식이 됨으로써 센서 발생하는 이질적 문제를 해결할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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