In this paper, we applied the migration technique to real-time tasks that have relatively low criticality but still important to be dropped by the mixed-criticality scheduling algorithms. The proposed drop and migrate algorithm analyzes the schedulability by calculating CPU utilization and response time of using task migration. We provide analysis to guarantee the deadline of LO-tasks, by transforming the response time equation specified with migration time. The transformed response time equation was able to analyze the migration schedulability. This algorithm can be used with various mixed-criticality schedulers as a supplementary method. We expect this algorithm will be used for scheduling LO-tasks such as communication task that requires safety guarantee especially in platooning and autonomous driving by utilizing the advantages of multiple node connectivities.
Now-a-days, data and task migration in collaborative work provides enormous facilities to users. Here, we propose an ontology-based information management scheme to facilitate data and task migration in collaborative work. This ontologybased model will help us to organize huge information (e.g. device status, runtime state etc.) efficiently.
Advances in communication technologies and the decreasing cost of computers have made distributed computer systems an attractive alternative for satisfying the information needs of large organizations. This paper presents a distributed algorithm for performance improvement through load balancing and file migration in distributed systems. We employed a sender initiated strategy for task migration and used learning automata with several internal states for file migration. A task can be migrated according to the load information of a computer. A file is migrated to the destination processor when it is in the right boundary state. We also described an analytical model for load balancing with file migration to verify the proposed algorithm. Analytical and simulation results show that our algorithm is very well-suited for distributed system environments.
본 논문은 SDN 기반 네트워크에서 fog computing 서비스의 이동성을 제안하고자 한다. Fog computing 아키텍처는 컴퓨팅 및 배터리 자원의 제약이 있는 IoT(Internet of Things) 기기들에게 테스크 오프로딩을 가능하게 함으로써 IoT의 저지연/고성능 서비스를 위한 방안으로 연구되고 있다. 하지만 fog computing 아키텍처에서는 고정된 IoT 기기 뿐만 아니라 이동하는 IoT 기기도 서비스 대상 단말로 고려되어야 하기 때문에 이러한 기기의 이동성을 고려한 오프로딩 방안이 필요하다. 특히 저지연 응답 시간을 요구하는 IoT 서비스의 경우, 오프로딩 이후 단말이 이동했을 때 새로운 fog computing 노드와의 새로운 통신 연결 및 테스크 오프로딩 과정을 다시 수행해야 하기 때문에 지연시간이 발생하여 사용자의 QoS(Quality of Service) 저하가 발생할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 단말의 이동성을 고려하여 테스크 또는 테스크의 결과를 이동 후의 fog computing 노드로 미리 migration 시키고 데이터 전송을 위한 rule 또한 미리 배치시킴으로써 통신 지연 및 서비스 복구 지연 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
In the hypercube multiprocessor system. repeated allocations and deallocations of subcubes generate a fragmented hypercube from which. even if sufficient free processors are available, a subcube that is large enough to accomodate a new task cannot be formed. To eliminate the fragmentation, we need a processor relocation to move a task-occupied subcube to a free subcube, and gather dispersed small subcubes. In this paper, we propose a routing algorithm for task migration in circuit- switched hypercube to relocate processors. In the circuit-switched hypercube, we have to find a set of dedicated link-disjoint routing paths for each node to move a task from a busy subcube to a free subcube in fragmentation. The proposed algorithm is based on the PGC(packed Gray code) which detects all kinds of subcubes.
이동성 객체인 이동에이전트는 이주 시 주어진 작업처리 명령들과 작업수행 결과 탑재에 의한 크기 증가로 인하여 네트워크의 부하를 유발함으로써 이주시간 지연 및 이주 신뢰성을 훼손한다. 본 논문에서는 분산객체 기술을 이용한 이동에이전트의 경량화 방법과 네트워크 트래픽 발생 시능동적으로 최적의 이주경로를 탐색 및 제공하는 알고리즘을 제시하고, 에이전트 이주 시 이들을 적용함으로써 이동에이전트의 이주 신뢰성을 보장하는 방법을 제안한다. 또한, 센서 네트워크 기반 이동에이전트 미들웨어 환경에서 능동규칙 탑재 이동에이전트의 이주시간에 대한 에이전트의 크기와 네트워크 트래픽 발생에 따른 비교 및 분석 실험을 통하여, 제안 방법 적용 시 이동에이전트의 자율성과 이주 신뢰성이 보장됨을 입증한다.
Load balancing is the major benefit of any distributed system. To facilitate this advantage, task duplication and migration methodologies are employed. As this paper deals with dependent tasks (DAG), we used duplication. Task duplication reduces the overall schedule length of DAG along-with load balancing. This paper proposes a new task duplication algorithm at the time of tasks assignment on various processors. With the intention of conducting proposed algorithm performance computation; simulation has been done on the Netbeans IDE. The mesh topology of a distributed system is simulated at this juncture. For task duplication, overall schedule length of DAG is the main parameter that decides the performance of a proposed duplication algorithm. After obtaining the results we compared our performance with arbitrary task assignment, CAWF and HEFT-TD algorithms. Additionally, we also compared the complexity of the proposed algorithm with the Duplication Based Bottom Up scheduling (DBUS) and Heterogeneous Earliest Finish Time with Task Duplication (HEFT-TD).
모바일 기기로부터 클라우드 서버로 태스크를 오프로딩하는 방법은 클라우드랫(cloudlet)의 도입으로 인해 향상되었다. 동적 오프로딩 알고리즘을 통해 모바일 장비는 수행할 타스크에 적절한 서버를 선택할 수 있다. 하지만 현재의 태스크 분배 방식은 의사결정에서 중요한 VM의 수를 고려하지 않고 있다. 본 논문은 클러스터된 데이터 센터에서 동적인 타스크 분배 방법을 제시한다. 또한 서버에서 자원의 과부하를 방지하기 위해 할당된 CPU에 따라 VM을 균형있게 클라우드 서버에 이주시키는 VM이주 기법을 제안한다. 클라우드 서버의 이주 방법을 향상시키기 위해 최대 CPU 관점에서 데이터 센터의 자원 용량도 고려한다. 시뮬레이션 결과, 제시한 태스크 분배 기법이 전반적으로 시스템의 성능을 향상시켰음을 나타내었다.
본 논문에서는 자율적인 작업 처리 능력을 가진 이동 에이전트의 효율적인 이주를 위해 네트워크 트래픽 감지를 이용한 최적의 이주 노드 경로 탐색 및 최적 노드로의 경로조정 기법과 노드 재지정 기법을 제시한다. 기존의 이동 에이전트는 사용자로부터 다양한 작업을 부여받거나 혹은 에이전트의 작업 처리 결과 량이 매우 많을 경우, 에이전트의 크기 증가로 인해 네트워크 과부하 및 트래픽을 가중시킬 수 있다. 또한, 많은 네트워크 트래픽이 발생한 시점에서 사용자가 지정한 라우팅 스케줄(Routing Schedule)에 따라 이주를 수행하면 많은 노드 순회 시간 비용이 소요됨은 물론 통신망 결손 및 노드 장애와 같은 특정한 상황에 능동적으로 대처할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 많은 네트워크 트래픽 발생 경로나 시점에서의 에이전트 이주 시 사용자에 의한 수동적 라우팅 스케줄 지정 방식에서 탈피하여 네트워크 트래픽 감지를 이용한 목적노드까지의 최적 경로 탐색을 통해 자동적인 경로 조정을 수행하는 에이전트의 이주 기법을 제시한다. 최적 이주 경로 탐색 및 조정 기법은 네트워크 트래픽 경로를 회피하는 방식으로 이동 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 단축시키고 분산 노드에 대한 이주 신뢰성을 보장해준다.
최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여 해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서 태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정 방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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