We propose a mechanism for monitoring load in quality of service (QoS)-enabled wireless networks and show how it can be used for network management as well as for dynamic pricing. Mobile network traffic, especially video, has grown exponentially over the last few years and it is anticipated that this trend will continue into the future. Driving factors include the availability of new affordable, smart devices, such as smart-phones and tablets, together with the expectation of high quality user experience for video as one would obtain at home. Although new technologies such as long term evolution (LTE) are expected to help satisfy this demand, the fact is that several other mechanisms will be needed to manage overload and congestion in the network. Therefore, the efficient management of the expected huge data traffic demands is critical if operators are to maintain acceptable service quality while making a profit. In the current work, we address this issue by first investigating how the network load can be accurately monitored and then we show how this load metric can then be used to provide creative pricing plans. In addition, we describe its applications to features like traffic offloading and user satisfaction tracking.
Multicast and Broadcast Service (MBS) provides flexible and efficient transmission of the same information to multiple users using shared radio resources on WiBro network. The advantage of this service is to achieve the most efficient use of radio and network resources as well as to lessen sender's processing load when sending the same information to multiple users. Though radio resources are saved since a multicast or broadcast transport connection is associated with a service flow, it is hard to change MBS service channel dynamically. In this paper, we propose a Radio Resource Management System (RRMS) for supporting dynamic scheduling of MBS service channels. Results show that our proposed scheme using Radio Resource Allocation Table (RRAT) can efficiently support MBS services by providing dynamic schedule for MBS service channels.
Kong, Jong Uk;Min, Seok Hong;Lee, Jae Yong;Kim, Byung Chul
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.9
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pp.1655-1665
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2017
Recently data centers are being constructed actively by many cloud service providers, enterprises, research institutes, etc. Generally, they are built on tree topology using ECMP data forwarding scheme for load balancing. In this paper, we examine data center network topologies like tree topology and fat-tree topology, and load balancing technologies like MLAG and ECMP. Then, we propose a scheduling algorithm to efficiently transmit particular files stored on the hosts in the data center to the destination node outside the data center, where fat-tree topology and OpenFlow protocol between infrastructure layer and control layer are used. We run performance analysis by numerical method, and compare the analysis results with those of ECMP. Through the performance comparison, we show the outperformance of the proposed algorithm in terms of throughput and file transfer completion time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.3
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pp.1-7
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2012
Cognitive radio, a new paradigm for wireless communication, is being recently expected to support various types of multimedia traffics. To guarantee Quality of Service (QoS) from SUs, a static packet priority policy can be considered. However, this approach can easily satisfy Quality of Service of high priority application while that of lower priority applications is being degraded. In the paper, we propose a fuzzy-based dynamic packet scheduling algorithm to support multimedia traffics in which the dynamic packet scheduler modifies priorities of packets according to Fuzzy-rules with the information of priority and delay deadline of each packet, and determines which packet would be transmitted through the channel of the primary user in the next time slot in order to reduce packet loss rate. Our simulation result shows that packet loss rate can be improved through the proposed scheme when overall traffic load is not heavy.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.26
no.1
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pp.17-26
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2000
This paper presents an integrated order scheduling method with the improved DRP concept for multi-echelon distribution system that has the constraint of limited production capacity of producers. The proposed method reflects the dynamic characteristics of inventory level changes in the regional and central distribution center. The simulation is done with two models : the traditional DRP method and the proposed method presented in this paper. From the results, the latter is more efficient than the former in cost, customer's service level as well as balanced production load on each producer.
Wang, Jie;Hang, Siguang;Liu, Jiwei;Chen, Weihao;Hou, Gang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1091-1110
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2016
Hybrid deployment under current cloud data centers is a combination of online and offline services, which improves the utilization of the cluster resources. However, the performance of the cluster is often affected by the online services in the hybrid deployment environment. To improve the response time of online service (e.g. search engine), an effective scheduling algorithm based on Storm is proposed. At the component level, the algorithm dispatches the component with more influence to the optimal performance node. Inside the component, a reasonable resource allocation strategy is used. By searching the compressed index first and then filtering the complete index, the execution speed of the component is improved with similar accuracy. Experiments show that our algorithm can guarantee search accuracy of 95.94%, while increasing the response speed by 68.03%.
This paper presents a QoS-guaranteed traffic control system which supports QoS of realtime packet transmission for the multimedia communication. The traffic control system presented in this paper applies the integrated service model and provides QoS o(packet transmission by means of determining the packet transmission rate with the policy of network manager and the optimal resource allocation according to the end-to-end traffic load. It also provides QoS for the realtime packet transmission through the AWF2Q+ Scheduling algorithm and per-class queuing method.
A cluster of servers is the most promising solution to provide highly scalable and highly available network services with low implementation cost. One of popular solutions is using dispatcher as a request distributor. However this solution has the problem that is can be the bottleneck or single-point of failure point of itself. ONE-IP, the previous work, solves this serious problem by using broadcast message for distributing the request packet in LAN. Using simple scheduling technique, in addition, the overhead due to dispatching the request becomes minimal. However, as ONE-IP using very simple static scheduling algorithm, it would spread the request among servers unevenly and downgrades the cluster performance consequently. In this paper, we propose an improved TCP connection scheduling technique solving this unbalanced distributing problem. Using Round-Robin(RR) scheduling instead of hashing clients IP address, proposed technique can more evenly distribute incoming service requests among the servers. Experiments show average 3.8% improved performance in throughput compared to original ONE-IP technique.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.6
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pp.915-927
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2008
Networked control systems(NCSs) have gained increasing attention in recent years due to their advantages and potential applications. The network Quality-of-Service(QoS) in NCSs always fluctuates due to changes of the traffic load and available network resources. To handle the network QoS variations problem, this paper presents an intelligent scheduling control method for NCSs, where the sampling period and the control parameters are simultaneously scheduled to compensate the effect of QoS variation on NCSs performance. For NCSs with network-induced delays and packet dropouts, a discrete-time switch model is proposed. By defining a sampling-period-dependent Lyapunov function and a common quadratic Lyapunov function, the stability conditions are derived for NCSs in terms of linear matrix inequalities(LMIs). Based on the obtained stability conditions, the corresponding controller design problem is solved and the performance optimization problem is also investigated. Simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed approaches.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.1-8
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2012
Cloud computing has got great popularity in recent times because users can easily access its resources as well as service providers can use efficiently use its resources. By the way, cloud computing are composed of heterogeneous resources and workflows of user application have various characteristics. So, the main goal of this paper is to design new efficient workflow scheduling algorithm, which classifies workflows through their importance degree and allocates resources to each workflow based on QoS metrics such as responsibility, cost and load balancing. Simulation results show that the proposed scheme can improve the responsibility as well as availability of resource.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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