다양한 ICT 인프라 기술들을 종합적으로 활용하는 클라우드의 대표적인 오픈소스 프로젝트인 오픈스택을 활용하여 멀티사이트 기반의 클라우드 인프라 구축 시 설치 복잡성 및 지리적인 제약으로 인한 인적, 시간적인 비효율성을 내포한다. 이러한 비효율성을 해소하기 위해 멀티사이트 환경의 오픈스택 실증 테스트베드인 OF@KOREN SmartX 놀이터 (Playground)를 대상으로 리눅스 및 오픈스택을 설치/설정을 자동화하는 도구를 데브옵스 (DevOps) 개발 방법론에 따라 점진적으로 개발해왔다. 하지만 이전 개발도구들이 고정된 형태의 프로비저닝만을 제공한다는 한계를 해결하고자 본 논문에서는 소프트웨어 정의 인프라의 자원관리 구도에 따라 자동 설치/설정도구를 엮어 Playground 수준의 프로비저닝을 수행하는 SmartX 프로비저닝 프레임워크의 프로토타입을 설계, 개발한다. 그리고 멀티사이트 오픈스택 클라우드를 자동으로 구축하는 과정을 제시함으로써 프레임워크의 효율적인 놀이터 프로비저닝 기능에 대해 검증한다.
전 세계적으로 자동차의 수요와 교통정보 서비스의 활용도가 높아지고 있다. 따라서 교통정보 서비스의 종류와 데이터의 양의 증가로 인해 많은 IT 자원 인프라가 필요하다. 인프라의 감소를 위해 클라우드 컴퓨팅이 주목을 받고 있으며, 자원관리를 위해 프로비저닝 스케줄링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 교통정보 서비스를 위한 조건부 확률 추론을 활용한 프로비저닝 스케줄링(PSCPI: Provisioning Scheduling with Conditional Probability Inference)을 제안한다. PSCPI는 가상머신의 상태에 따라 나이브 베이즈 추론 기법을 사용하여 가상머신의 가용율에 따라 작업 할당을 할 수 있다. 나이브 베이즈 기반의 조건부 확률 추론 프로비저닝 스케줄링을 활용하여 교통정보 서비스에 높은 처리율과 활용율을 보인다.
본 연구는 수시로 변경 및 갱신되는 국가 직무능력 표준 (NCS; national competency standards) 학습모듈을 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템의 프로비저닝(provisioning)서버는 학습모듈을 제공하며, 관리서버는 장애관리, 빌링, 요청관리, 통계 및 집계등을 수행하며, 타겟서버는 도메인을 통하여 프로비저닝서버에 학습모듈을 요청한다. 제안 시스템은 프로비저닝서버와 타겟 서버의 도메인 일치 여부를 판단하는 CORS (cross-origin resource sharing) 기반 필터를 이용하여, 학습모듈의 제공을 결정하였다. 제안 시스템은 신규 갱신 또는 삭제되는 NCS기반 학습모듈에 대해 원격으로 패치 및 유지 보수할 수 있다. 또한, 기존 교육 관련 시스템과 연계하여 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 타겟서버 도메인에 대한 관리가 가능하여 향후 확장기능을 도입하여 활용할 수 있다.
Gun-Woo Kim;Seo-Yeon Gu;Seok-Jae Moon;Byung-Joon Park
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.126-133
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2023
Recent advancements in cloud service virtualization technologies have witnessed a shift from a Virtual Machine-centric approach to a container-centric paradigm, offering advantages such as faster deployment and enhanced portability. Container orchestration has emerged as a key technology for efficient management and scheduling of these containers. However, with the increasing complexity and diversity of heterogeneous workloads and service types, resource scheduling has become a challenging task. Various research endeavors are underway to address the challenges posed by diverse workloads and services. Yet, a systematic approach to container orchestration for effective cloud management has not been clearly defined. This paper proposes the DRA-Engine (Dynamic Resource Allocation Engine) for resource scheduling in container orchestration. The proposed engine comprises the Request Load Procedure, Required Resource Measurement Procedure, and Resource Provision Decision Procedure. Through these components, the DRA-Engine dynamically allocates resources according to the application's requirements, presenting a solution to the challenges of resource scheduling in container orchestration.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권1호
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pp.14-18
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2014
A recent major development in computer technology is the advent of wearable computer systems. Wearable computer systems employ a wireless universal serial bus (WUSB), which refers to a combination of USB with the WiMedia wireless technical specifications. In this study, we focus on an integrated system of WUSB over wireless body area networks (WBANs) for wireless wearable computer systems. However, current WBAN MACs do not have well-defined quality of service (QoS) mapping and resource allocation mechanisms to support multimedia streams with the requested QoS parameters. To solve this problem, we propose a novel QoS-aware time slot allocation method. The proposed method provides fair and adaptive QoS provisioning to isochronous streams according to current traffic loads and their requested QoS parameters by executing a QoS satisfaction algorithm at the WUSB/WBAN host. The simulation results show that the proposed method improves the efficiency of time slot utilization while maximizing QoS provisioning.
International journal of advanced smart convergence
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제1권2호
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pp.12-15
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2012
Energy costs for operating and cooling computing resources in Cloud infrastructure have increased significantly up to the point where they would surpass the hardware purchasing costs. Thus, reducing the energy consumption can save a significant amount of management cost. One of major approach is removing hardware over-provisioning. In this paper, we propose a technique that facilitates power saving through reducing resource over provisioning based on virtualization technology. To this end, we use dynamic workload shaping to reschedule and redistribute job requests considering overall power consumption. In this paper, we present our approach to shape workloads dynamically and distribute them on virtual machines and physical machines through virtualization technology. We generated synthetic workload data and evaluated it in simulating and real implementation. Our simulated results demonstrate our approach outperforms to when not using no workload shaping methodology.
IP 망에서 Qos(Quality of Service)를 보장하기 위하여 요구되는 것이 수락 제어이다. 기존의 수락 제어 메커니즘은 크게 RSVP(Resource Reservation Protocol) 시그널링 방법과 MBAC(Measurement Based Admission Control)로 분류된다. 첫번째 방법의 경우 코어 망에서 각 플로우마다 상태를 유지해야 하는 확장성 문제때문에 적용이 쉽지 않고, 두 번째 방법의 경우 긴 경로를 가진 플로우의 경우 짧은 경로를 가진 플로우에 비해 블록킹 확률이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 IP 코어 망에서 사용자의 QoS 요구사항과 서로 다른 경로상의 플로우간 블록킹 확률의 공평성을 위한 TPED MBAC(Two-Phase Edge-to-Edge Distributed Measurement Based Admission Control) 메커니즘을 제안한다. 이 MBAC 메커니즘은 수락 제어를 Quantitative Provisioning 단계와 Qualitative Provisioning 단계로 나누어 수행하며 프로빙 패킷 전송을 위해 홉 카운터에 기반 한 WRR(Weighted Round-Robin) 스케쥴링을 적용함으로써 각 플로우간의 블록킹 확률의 공평성을 제어할 수 있는 메커니즘이다.
In this paper we propose a resource management scheme which allocates hierarchical resources stepwise based on the users' QoS requirement of each service in the macro-femtocell overlaid LTE-Advanced network. Our proposed scheme adjusts the transmission rate to the minimum which guarantees the allowable minimum requirement of delay for each user service. In this way it minimizes the interference on the adjacent channels and it is able to increase the resource utilization efficiency. Simulation results show that our scheme provides better performances than the conventional one in respect of the outage probability and data transmission throughput.
When users access to use the computing resources in the cloud, they expect specific quality of service (QoS) which should be guaranteed by the service provider. Meanwhile, the service provider should adopt proper schemes to enhance the resource utilization. In this thesis, we propose the MapChem-Broker which aims to satisfy users' QoS requirements as well as enhance the resource utilization by controlling the provision of VM resources in the cloud. On the experimental cloud testbed, we compare the proposed scheme with an existing one for VM resource provisioning. Results show that the proposed scheme outperforms the existing one.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권12호
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pp.2294-2314
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2011
The key issue in providing fast and reliable access on cloud services is the effective management of resources in a cloud system. However, the high variation in cloud service access rates affects the system performance considerably when there are no default routines to handle this type of occurrence. Adaptive techniques are used in resource management to support robust systems and maintain well-balanced loads within the servers. This paper presents an adaptive resource management for cloud systems which supports the integration of intelligent methods to promote quality of service (QoS) in provisioning of cloud services. A technique of dynamically assigning cloud services to a group of cloud servers is proposed for the adaptive resource management. Initially, cloud services are collected based on the excess cloud services load and then these are deployed to the assigned cloud servers. The assignment function uses the proposed proportional ordering which efficiently assigns cloud services based on its resource consumption. The difference in resource consumption rate in all nodes is analyzed periodically which decides the execution of service assignment. Performance evaluation showed that the proposed dynamic service assignment (DSA) performed best in throughput performance compared to other resource allocation algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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