Cloud computing emerges as a new computing paradigm which targets reliable and customizable services. The term builds on decades of research in virtual machine, distributed and parallel computing, utility computing, and more recently networking, web service, and software as a service. In this paper, we provide a seamless connection migration of web services. This is useful for cloud computing environment in which many client terminals have mobility. With the wireless internet facility, those mobile users can move place to place during internet communication. Therefore, we provide solutions to the two major problems in current virtualization based migration: communication failure problems and connection re-establishment. Communication channel flushing by zero window notification helps to resolve the communication failure problems and TCP port inheritance prevents connection re-establishment errors during socket reconstruction. Thus, our web service migration facility is now able to preserve open network connections, and even for server sockets. This is a highly transparent approach, in that we did not Introduce additional messages for channel flushing and did not make any modification to the TCP protocol stack. Experimental results show that the overhead due to connection migration of web services is almost negligible when compared with time to take the conventional web service migration.
Choi, Gyeong Won;Hyun, Byoung Soo;Kim, Sun Jae;Lim, Kyu Young;Woo, Seung Woo;Lee, Dong Kyu;Cho, Young Jin;Park, Jong Taek;Goh, Jae Mo;Park, Nam Kyu
Fire Science and Engineering
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v.33
no.6
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pp.114-119
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2019
We found metallic migration phenomena at the fire scene in Printed circuit board (PCB) of LED light equipment which are commonly used. Accordingly we did this study. In order to generate rapidly metallic migration, we experiment the water drop test under low voltage (3.0 V) and a small amount of water condition. As a results of our experiment, we saw the growth of metallic migration of Copper and checked directly short of the PCB between isolated two poles by Cu migration. Finally we saw the shape of dendrite pattern by Cu migration using Scanning electron microscope (SEM) and analyzed that components via Energy dispersive Spectrometer (EDS).
In order to reach Ultra-Reliable Low-Latency communication, one of 5G aims, Multi-access Edge Computing paradigm was born. The idea of this paradigm is to bring cloud computing technologies closer to the network edge. User services are hosted in multiple Edge Clouds, deployed at the edge of the network distributedly, to reduce the service latency. For mobile users, migrating their services to the most proper Edge Clouds for maintaining a Quality of Service is a non-convex problem. The service migration problem becomes more complex in high mobility scenarios. The goal of the study is to observe how user mobility affects the selection of Edge Cloud during a fixed mobility path. Mobility-Aware Service Migration (MASM) is proposed to optimize service migration based on two main parameters: routing cost and service migration cost, during a high mobility scenario. The performance of the proposed algorithm is compared with an existing greedy algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.131-134
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2005
This paper describes the efficient peer-to-peer migration method of Grid service agent on the mobile agent based P-Grid. The migration mechanism for transmitting service agent upon the service request is based on the peer's logic network topology. The network topologies that this system uses are organized as star topology, ring topology and tree topology, and agents are migrated by the master/slave method and serial/parallel method. The migration method of services is chosen based on the execution range and characteristic of the requested service. Also, the entire execution time of service is affected by the performance of peer that is a part of network topology, and the migration order, Therefore, the system monitors the performance of peers, and determines the migration priority based on analyzing and learning history. The system can reduce service execution time efficiently with decisions of migration method for service agent and priority of peers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.6
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pp.1398-1417
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2013
A method is proposed to reduce excess resources from a virtual machine(VM) while avoiding subsequent migrations for a computer cluster that provides cloud service. The proposed scheme cuts down on the resources of a VM based on the probability that migration may occur after a reduction. First, it finds a VM that can be scaled down by analyzing the history of the resource usage. Then, the migration probability is calculated as a function of the VM resource usage trend and the trend error. Finally, the amount of resources needed to eliminate from an underutilized VM is determined such that the migration probability after the resource reduction is less than or equal to an acceptable migration probability. The acceptable migration probability, to be set by the cloud service provider, is a criterion to assign a weight to the resource reduction either to prevent VM migrations or to enhance VM utilization. The results of simulation show that the proposed scheme lowers migration frequency by 31.6~60.8% depending on the consistency of resource demand while losing VM utilization by 9.1~21.5% compared to other known approaches, such as the static and the prediction-based methods. It is also verified that the proposed scheme extends the elapsed time before the first occurrence of migration after resource reduction 1.1~2.3-fold. In addition, changes in migration frequency and VM utilization are analyzed with varying acceptable migration probabilities and the consistency of resource demand patterns. It is expected that the analysis results can help service providers choose a right value of the acceptable migration probability under various environments having different migration costs and operational costs.
In this paper, we propose a SDN-based fog computing service mobility support scheme. Fog computing architecture has been attracted because it enables task offloading services to IoT(Internet of Things) devices which has limited computing and power resources. However, since static as well as mobile IoT devices are candidate service targets for the fog computing service, the efficient task offloading scheme considering the mobility should be required. Especially for the IoT services which need low-latency response, the new connection and task offloading delay with the new fog computing node after handover can occur QoS(Quality of Service) degradation. Therefore, this paper proposes an efficient service mobility support scheme which considers both task migration and flow rule pre-installations. Task migration allows for the service connectivity when the fog computing node needs to be changed. In addition, the flow rule pre-installations into the forwarding nodes along the path after handover enables to reduce the connection delay and service interruption time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.6
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pp.2680-2696
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2018
The collaborative content caching system is an effective solution developed in recent years to reduce transmission delay and network traffic. In order to decrease the service end-to-end transmission delay for future 5G ultra-dense networks (UDN), this paper proposes a novel service migration method that can guarantee the continuity of service and simultaneously reduce the traffic flow in the network. In this paper, we propose a service migration optimization model that minimizes the cumulative transmission delay within the constraints of quality of service (QoS) guarantee and network condition. Subsequently, we propose an improved firefly algorithm to solve this optimization problem. Simulation results show that compared to traditional collaborative content caching schemes, the proposed algorithm can significantly decrease transmission delay and network traffic flow.
Lusungu Josh Mwasinga;Syed Muhammad Raza;Duc-Tai Le ;Moonseong Kim ;Hyunseung Choo
Journal of Internet Computing and Services
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v.24
no.2
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pp.1-10
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2023
The Multi-access Edge Computing (MEC) paradigm equips network edge telecommunication infrastructure with cloud computing resources. It seeks to transform the edge into an IT services platform for hosting resource-intensive and delay-stringent services for mobile users, thereby significantly enhancing perceived service quality of experience. However, erratic user mobility impedes seamless service continuity as well as satisfying delay-stringent service requirements, especially as users roam farther away from the serving MEC resource, which deteriorates quality of experience. This work proposes a deep reinforcement learning based service mobility management approach for ensuring seamless migration of service instances along user mobility. The proposed approach focuses on the problem of selecting the optimal MEC resource to host services for high mobility users, thereby reducing service migration rejection rate and enhancing service availability. Efficacy of the proposed approach is confirmed through simulation experiments, where results show that on average, the proposed scheme reduces service delay by 8%, task computing time by 36%, and migration rejection rate by more than 90%, when comparing to a baseline scheme.
VM (Virtual Machine) live migration is a server virtualization technique for deploying a running VM to another server node while minimizing downtime of a service the VM provides. Currently, in cloud data centers, VM live migration is widely used to apply load balancing on CPU workload and network traffic, to reduce electricity consumption by consolidating active VMs into specific location groups of servers, and to provide uninterrupted service during the maintenance of hardware and software update on servers. It is critical to use VMlive migration as a prevention or mitigation measure for possible failure when its indications are detected or predicted. In this paper, we propose two VNF live migration methods; one for predictive load balancing and the other for a proactive measure in failure. Both need machine learning models that learn periodic monitoring data of resource usage and logs from servers and VMs/VNFs. We apply the second method to a vEPC (Virtual Evolved Pakcet Core) failure scenario to provide a detailed case study.
Due on failures of communication nodes for the wireless and wired networks, mobile agents may be blocked even if there is available service in the networks. To solve it, we propose migration policy with reordering of the paths to guarantee the migration of mobile agents and the paper will provide the extension with the autonomous migration of mobile agents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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