Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.7-8
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2019
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.14-15
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2007
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.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.4
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pp.153-162
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2017
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.
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.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.7
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pp.952-965
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1995
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.5
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pp.91-98
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2020
The mobile agent, which handles a given task while migrating between the sensor nodes, moves including the execution commands and task processing results. This increases the size of the mobile agent, causing the network to load, leading to the migration time delay and the loss of migration reliability. This paper presents the method of lightening the mobile agent using distributed object technology and the algorithm for exploring and providing the optimal migration path that is actively performed in the event of network traffic, and it proposes a method to ensure the reliability of the mobile agent migration by applying them. In addition, through the comparative analysis experiments based on agent size and network traffic for the migration time of mobile agent equipped with active rules in sensor network-based mobile agent middleware environment, applying the proposed methods proves to ensure the autonomy and migration reliability of the mobile agent.
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).
Offloading tasks from mobile devices to available cloud servers were improved since the introduction of the cloudlet. With the implementation of dynamic offloading algorithms, mobile devices can choose the appropriate server for the set of tasks. However, current task distribution approaches do not consider the number of VM, which can be a critical factor in the decision making. This paper proposes a dynamic task distribution on clustered data centers. A proportional VM migration approach is also proposed, where it migrates virtual machines to the cloud servers proportionally according to their allocated CPU, in order to prevent overloading of resources in servers. Moreover, we included the resource capacity of each data center in terms of the maximum CPU in order to improve the migration approach in cloud servers. Simulation results show that the proposed mechanism for task distribution greatly improves the overall performance of the system.
Kim, Kwang-Jong;Ko, Hyun;Kim, Young-Ja;Lee, Yon-Sik
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.117-124
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2006
In this paper, we propose the optimal migration path searching method including path adjustment and reassignment techniques for an efficient migration of mobile agent which has an autonomous ability for some task processing. In traditional agent system, if the various and large quantify of task processing were required from the users, it could be derive excessive network traffic and overload due to increasing the size of agent. And also, if an agent migrates from node to node according to routing schedules specified by the user at which the most of network traffic occurs, it could not actively cope with particular situations such as communication loss and node obstacles and required much cost for node traversal Therefore. this paper presents the migration method of agent which can try to adjust and reassign path to the destination automatically through the optimal path search using by network traffic perception in stead of the passive routing schedule by the user. An optimal migration path searching and adjustment methods ensure the migration reliability on distributed nodes and reduce the traversal task processing time of mobile agent by avoiding network traffic paths and node obstacles.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.5
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pp.139-146
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2022
With the recent development of the Internet of Things (IoT) and the convergence of vehicles and IT technologies, high-performance applications such as autonomous driving are emerging, and multi-access edge computing (MEC) has attracted lots of attentions as next-generation technologies. In order to provide service to these computation-intensive tasks in low latency, many methods have been proposed to partition tasks so that they can be performed through cooperation of multiple MEC servers(MECSs). Conventional methods related to task partitioning have proposed methods for partitioning tasks on vehicles as mobile devices and offloading them to multiple MECSs, and methods for offloading them from vehicles to MECSs and then partitioning and migrating them to other MECSs. In this paper, the performance of task partitioning methods using offloading and migration is compared and analyzed in terms of service delay, blocking rate and energy consumption according to the method of selecting partitioning targets and the number of partitioning. As the number of partitioning increases, the performance of the service delay improves, but the performance of the blocking rate and energy consumption decreases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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