호스(Hose) 모델 기반 VPN(Virtual Private Network) QoS(Quality of Service)를 지원하기 위한 자원준비(Provisioning) 메커니즘들 가운데, VPN 차원 상태 정보(VPN-specific state) 자원준비는 서비스 제공자에게 높은 다중화(Multiplexing) 이점을 제공한다는 장점을 가진다. 그러나, VPN 차원 상태 정보 자원준비를 위한 적합한 자원예약 프로토콜이 없기 때문에 VPN 차원 상태 정보 자원준비를 위한 동적 자동 자원예약이 어렵다. 또한, VPN 차원 상태 정보 자원준비에 의해 예약된 자원은 LAN에 접속되어 있는 호스트들이 LAN 대역폭을 공유하는 것과 유사한 방식으로 동일한 VPN에 속하는 사용자들이 공유하기 때문에 동일한 VPN에 속하는 사용자 간에 불공정한 자원 사용이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 VPN 차원 상태 정보 자원준비에 따라 동적 자동 자원 예약을 수행할 수 있도록 하는 자원예약 프로토콜을 제안하고, 혼잡 발생 시에 동일한 VPN에 속하는 사용자 간에 예약된 자원을 공정하게 사용할 수 있도록 하는 트래픽 서비스 메커니즘을 제안한다.
폭발적으로 증가하는 데이터 트래픽을 수용하기 위해 광 전송망이 핵심적인 해결책으로 부각되고 있으며, 대규모의 광 전달망에서 사용자가 원하는 대역폭의 단대단 연결을 실시간 수준으로 제공하기 위한 제어구조 관련 연구가 요구되고 있다. 이러한 문제 해결을 위해, IETF와 ITU-T에서는 차세대 통합 전달망의 연결 제공 시간을 단축시키기 위한 제어 평면에 대한 연구를 의욕적으로 진행하고 있으며, 그러한 연구들은 기본적으로 분산형 제어체계에 기반하고 있다. 본 연구에서는 집중형 제어 체계가 분산형에 비해 가지고 있는 고유한 장점들을 광 전달망 상에 활용하기 위한 연구로서, 광 전달망의 연결 제어에 대한 집중형 제어 체계의 적용 가능성을 조사하고, 새로운 제어 구조의 형태와 제어 절차를 제안하였다. 또한 제안한 구조에 대한 IETF의 기존 라우팅 프로토콜과 시그널링 프로토콜의 활용 가능성을 검토하고 필요한 보완 부분에 대해 제시하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 디지털 시대의 새로운 패러다임으로서 급격한 사회 문화의 변화에 대응하기 위해 도입될 수 밖에 없는 흐름이다. 현재 세계 각국의 기술 연구는 핵심 기술의 선점뿐만 아니라 보다 지능화, 고도화된 상황인지 서비스 제공을 위한 기술 개발에 집중되고 있으며, 최근에는 온톨로지를 이용한 지능형 프로비저닝 시스템을 구현하는 연구가 진행되고 있다. 현재까지의 프로비저닝 기술 시스템은 사용자의 적합한 상황을 인식한 뒤 서비스를 제공하는 개인 맞춤형 서비스를 제공해주지는 못하고 있다. 따라서, 사용자에게 필요한 환경과 상황이 고려된 지능형 상황인지 프로비저닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 요구에 최적화된 서비스를 제공하기 위해 사용자의 상황과 사용 패턴을 고려한 온톨로지 기반의 지능형 프로비저닝 서비스 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 상황을 인식하고 그에 적합한 추천을 위해 이에 따른 추론 기술이 이루어지는 과정을 보여주고 있으며, 지능확장이 가능하도록 하였다.
클라우드 서비스는 다양한 장점들 덕분에 현대 IT 사업에서 주목을 받고 있다. 클라우드 환경에서 사용자의 요구는 동적이기 때문에 서비스 제공자는 사용자 요구량을 예측하고 이를 기반으로 자원을 제공하는 VM(Virtual Machine) 프로비저닝 기법이 필요하다. VM 프로비저닝은 사용자의 QoS를 만족시키고 자원 관리 비용을 최소화하여 서비스 제공자의 이득을 최대화하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적인 VM 프로비저닝을 위해 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 이를 기반으로 서비스 제공자의 총 경비에 대한 기대 값을 최소화시키기 위한 새로운 VM 프로비저닝 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위하여 실제 데이터를 이용하여 자원 요구 예측량과 자원 제공량을 계산하고, 이를 다른 기법들과 비교함으로써 제안 기법이 서비스 제공자의 총 경비를 최소화함을 보여준다.
클라우드 환경은 여러 개의 컴퓨팅 자원들을 이용하는 분산 컴퓨팅 환경의 일종으로 가상머신을 이용 하여 작업을 처리한다. 클라우드 환경은 작업 요청에 따르는 부하분산과 빠른 작업 처리를 위한 프로비저닝 기술을 이용하여 가상머신의 상태에 따라 작업을 할당 한다. 하지만, 클라우드 환경의 작업 스케줄링을 위해서는 가상머신의 성능에 따르는 애매모호한 상태에 대한 가용성의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 프로비저닝 스케줄링을 위해 퍼지 로직 기반의 자원평가를 이용한 가상머신 프로비저닝 스케줄링(FVPRE: Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation)을 제안한다. FVPRE는 각 가상머신의 정의하기 어려운 성능의 상태를 분석하여 자원 가용성에 대한 값을 구체화하여 정확한 자원의 가용성 평가를 통해 효율적인 프로비저닝 스케줄링이 가능하다. FVPRE는 클라우드 환경의 작업 처리에 대해 높은 처리율과 활용율을 보인다.
최근 엔터프라이즈 및 데이터 센터에서는 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하기 위한 자원 최적화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고정 할당된 저장 자원과 비교하여 많은 자원을 할당하는 씬프로비저닝은 초기 비용을 줄이는 효과가 있으나 실제로 사용하는 자원이 증가할수록 비용의 효과는 감소하고 자원을 할당하기 위한 관리 비용이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 물리적 블록을 단일 비트 셀과 다중 비트 셀로 구분하여 하이브리드 기법으로 포맷하고, 빈번하게 사용하는 핫 데이터와 사용량이 적은 콜드 데이터를 구분하여 관리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 씩프로비저닝과 같이 물리적으로 자원과 할당된 자원이 동일하여 추가적인 비용 증가 없이 사용할 수 있으며, 사용량이 적은 자원을 다중 비트 셀 블록에 관리하여 씬프로비저닝과 같이 일반적인 저장장치보다 더 많은 자원을 할당할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 시뮬레이션을 기반으로 실험을 통해 제안하는 기법의 자원 최적화 효과를 측정하였다.
본 논문에서는 정확한 트래픽 측정을 기반으로 하여 멀티미디어 Application에 대한 QoS를 제공할 수 있는 향상된 QoS 보장 Scheme (AQPS : Advanced QoS Provisioning Scheme)을 제안하고 이를 검증하였다. 먼저, 본 논문에서는 1xEV-DV 시스템을 기반으로 하여 해당 시스템의 QoS 요구사항을 추출하고 CDMA 트래픽 측정기술을 사용하여 이에 맞는 QoS 제공 방법을 도출하였으며, 제안한 AQPS가 기존의 1xEV-DV 네트워크 보다 네트워크 관리의 효율성이나 성능 측면에서 향상되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
Vehicular Adhoc Networks(VANET)은 차량과 노변장치 또는 차량간 통신 기술로 MANET의 보다 구체적인 활용 분야이면서 MANET의 Quality of Service(QoS) 기술이 Video on Demand(VoD), Video streaming, Voice over IP(VoIP) 등 멀티미디어 데이터의 품질을 위하여 연구되고 있다면, VANET에서는 사고나 기타 예상될 수 있는 응급한 상황에 대하여, 즉시 주변 차량에 전달하여 사고를 미연에 방지하는 등의 부분에 초점이 맞추어져있다. 본 논문에서는 Link State Routing(LSR)을 이용하여 실제 네트워크를 구성하고, Common Open Policy Service(COPS)를 이용한 QoS Provisioning 모델을 구현하였다. 그리고 VANET의 특성에 맞는 보다 효율적인 k-hop Cluster, inter-domain policy negotiation에 대하여 제안한다.
본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크 환경에서 기지국이 받은 트래픽을 예측하여 백본 네트워크에서의 대역폭 프로비저닝 방법을 제안한다. 트래픽은 4개의 클래스로 정의하고 각 클래스 별 트래픽을 박스-젠킨스의 시계열 분석법을 사용하여 예측하였다. 이를 바탕으로 프로비저닝을 진행하고 링크의 최대 대역폭을 초과하는 트래픽에 대해서 각 클래스의 우선순위를 최적으로 만족시키는 프로비저닝 방법을 제시하고 우선순위를 고려하지 않은 경우와 비교하였다. 또한 클래스 별 대역폭을 고정적으로 프로비저닝한 경우와 비교하여 패킷의 손실 및 QoS 보장률의 성능이 향상됨을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1712-1732
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2011
Cloud provides dynamically scalable virtualized computing resources as a service over the Internet. To achieve higher resource utilization over virtualization technology, an optimized strategy that deploys virtual machines on physical machines is needed. That is, the total number of active physical host nodes should be dynamically changed to correspond to their resource usage rate, thereby maintaining optimum utilization of physical machines. In this paper, we propose a pattern-based prediction model for resource provisioning which facilitates best possible resource preparation by analyzing the resource utilization and deriving resource usage patterns. The focus of our work is on predicting future resource requests by optimized dynamic resource management strategy that is applied to a virtualized data center in a Cloud computing environment. To this end, we build a prediction model that is based on user request patterns and make a prediction of system behavior for the near future. As a result, this model can save time for predicting the needed resource amount and reduce the possibility of resource overuse. In addition, we studied the performance of our proposed model comparing with conventional resource provisioning models under various Cloud execution conditions. The experimental results showed that our pattern-based prediction model gives significant benefits over conventional models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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