International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.158-170
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2021
Virtualization technologies are being adopted and broadly utilized in many fields and at different levels. In cloud computing, achieving load balancing across large distributed virtual machines is considered a complex optimization problem with an essential importance in cloud computing systems and data centers as the overloading or underloading of tasks on VMs may cause multiple issues in the cloud system like longer execution time, machine failure, high power consumption, etc. Therefore, load balancing mechanism is an important aspect in cloud computing that assist in overcoming different performance issues. In this research, we propose a new approach that combines the advantages of different task allocation algorithms like Round robin algorithm, and Random allocation with different threshold techniques like the VM utilization and the number of allocation counts using least connection mechanism. We performed extensive simulations and experiments that augment different scheduling policies to overcome the resource utilization problem without compromising other performance measures like makespan and execution time of the tasks. The proposed system provided better results compared to the original round robin as it takes into consideration the dynamic state of the system.
가상화는 하나의 물리적 시스템을 논리적으로 분할해 자원 공유의 효율성을 극대화하는 기술이다. 하지만 가상화에 필수적인 시스템의 추상화는 자원 관리의 복잡도를 증가시켜 하드웨어 장치의 로드 발생을 야기한다는 문제점이 있다. 가상 머신 마이그레이션(migration)은 로드를 발생시키는 가상 머신을 자원적 여유가 있는 시스템으로 이동시키는 기술이며, 기존의 기법들은 메모리상의 실행 컨텍스트의 이동 비용을 최소화하기 위한 방법에 초점을 맞추고 있다. 하지만 네트워크를 통한 스토리지의 공유가 어려운 WAN(wide area network) 환경에서는 실행 컨텍스트뿐만 아니라 가상 머신 이미지 자체의 이동이 불가피하며, 이는 많은 비용을 발생시킨다. 따라서 본 연구에서는 가상 머신간 파일 블록 공유를 통한 WAN 환경에서의 효율적인 가상 머신 마이그레이션 기법을 제안하고, 실험을 통해 제안 기법에 대한 분석 및 평가를 실시하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.270-278
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2023
We propose a container orchestration system for process workloads that combines the potential of big data and machine learning technologies to integrate enterprise process-centric workloads. This proposed system analyzes big data generated from industrial automation to identify hidden patterns and build a machine learning prediction model. For each machine learning case, training data is loaded into a data store and preprocessed for model training. In the next step, you can use the training data to select and apply an appropriate model. Then evaluate the model using the following test data: This step is called model construction and can be performed in a deployment framework. Additionally, a visual hierarchy is constructed to display prediction results and facilitate big data analysis. In order to implement parallel computing of PCA in the proposed system, several virtual systems were implemented to build the cluster required for the big data cluster. The implementation for evaluation and analysis built the necessary clusters by creating multiple virtual machines in a big data cluster to implement parallel computation of PCA. The proposed system is modeled as layers of individual components that can be connected together. The advantage of a system is that components can be added, replaced, or reused without affecting the rest of the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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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.
가상화 환경에서는 여러 개의 게스트 운영체제가 자원을 공유하고 있는데 특히 CPU는 시간 분할 방식에 의해 분배 된다. 따라서 각 가상 머신은 모든 물리 시간을 점유하지 못하고, 이는 CPU를 점유하지 못한 시간에 동작해야 하는 태스크 실행이 보장되지 못하는 결과를 야기시킨다. 이와 같은 응답성의 저하는 기존의 서버 가상화에서 치명적인 문제가 되지 않으나 임베디드 시스템에서 동작하는 실시간 태스크 측면에서는 중요하게 다루어 져야 하는 요구사항이 된다. 본 논문에서 우리는 실시간성과 관련된 타이머를 가상 머신 모니터에 등록할 수 있는 하이퍼콜을 제안한다. 이 하이퍼콜을 통하여 등록된 타이머는 만료된 시점에 해당 가상 머신이 실행되게 한다. 따라서 실시간성을 요하는 태스크들이 의도된 시간에 실행 가능하게 하며 다른 가상 머신의 기아 현상을 완화시켜 준다. 이어지는 실험에서는 Xen-Arm에 이를 구현하여 게스트 운영체제인 리눅스에서의 실시간성을 평가한다. 특히 테스트 응용과 Mplayer의 응답성 및 초당 프레임 수를 측정하여 한 개의 게스트 운영체제만이 동작하는 환경에서와 비슷한 실시간성이 지원될 수 있음을 보인다.
클라우드 컴퓨팅의 폭발적 성장으로 IT를 활용하는 다양한 분야에 걸쳐 클라우드 기반의 시스템을 이용한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히, 클라우드 시스템을 이용하여 가상 머신 기반의 데스크탑 환경(DaaS, Desktop as a Service) 및 가상 모바일 환경을 구축하여 씬 클라이언트 형태로 어플리케이션 서비스를 이용하는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 본 논문은 씬 클라이언트 모바일 단말에서 모바일 어플리케이션 수행에 필요한 클라우드 시스템과, 자원 분배 시스템인 DRAMMA(Dynamic Resource Allocation Manager for Mobile Application)를 제안하고 있다. 또한 성능평가를 통해 DRAMMA가 기존의 클라우드 환경의 자원 분배 알고리즘과 비교하여 클라우드 시스템의 활용성을 높였고, 더 적은 가상머신의 이동, 자원 할당에 나타나는 오류를 줄여 보다 효율적인 서비스가 가능함을 확인 할 수 있었다.
최근 옵테인 등 고속 스토리지의 출현으로 하드디스크에 적합하게 설계된 메모리 시스템 설정에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 고속 스토리지의 탑재에 따라 페이지 크기가 메모리 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고, 가상화 환경에서 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정할 수 있는 모델을 설계하였다. 전통적인 시스템의 경우 워크로드 별로 페이지 크기를 설정하는 것이 쉬운 일이 아니지만 최근 클라우드 환경의 활성화로 개별 워크로드 수행을 위해 별도의 가상머신이 생성되므로 가상머신이 시작될 때 해당 가상머신의 페이지 크기를 결정할 수 있어 제안한 모델의 효용이 높을 것으로 기대된다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 모델이 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정하여 메모리 접근 시간을 크게 개선함을 보인다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 MicroVM의 AI 애플리케이션 수행 시 성능을 분석하고, 이것이 현재 사용되고 있는 컨테이너 기술과 전통적인 가상머신을 대체할 수 있는지 알아본다. 이를 위해 라즈베리파이 4에서 Docker 컨테이너, Firecracker MicroVM, KVM 가상머신 환경을 각각 구축하고 대표적인 AI 애플리케이션들을 실행하였다. 그리고 실험 환경별로 추론 시간, 총 CPU 사용량 및 추세, 파일 I/O 성능을 분석하였다. 실험 결과, MicroVM에서 AI 애플리케이션을 수행하였을 때 컨테이너와의 큰 성능 차이는 없었으며, 오히려 반복적인 애플리케이션 수행에서 평균적으로 안정적인 추론 시간을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통해 엣지 컴퓨팅 환경에서 컨테이너와 가상머신을 대체하여 MicroVM을 사용한 AI 애플리케이션 운용이 적합할 수 있다는 것을 확인하였다.
Augmented reality is a novel human-machine interaction that overlays virtual computer-generated information on a real world environment. It has found good potential applications in many fields, such as training, surgery, entertainment, maintenance, assembly, product design and other manufacturing operations. In this study, a smartphone-based augmented reality system was developed for the purpose of monitoring and managing injection molding production lines. Required management items were drawn from a management content analysis, and then the items were divided into two broad management categories: line management and equipment management. Effective work management was enabled by providing those working on the shop floor with management content information combined with the actual images of an injection molding production line through augmented reality.
The pelvis platform is the mechanical part which accomplishes the activities of diminishing the disturbances from the lower body and maintaining a balanced posture. When a biped robot walks, a lot of disturbances and irregular vibrations are generated and transmitted to the upper body. As there are some important machines and instruments in the upper body or head such as CPU, controller units, vision system, etc., the upper part should be isolated from disturbances or vibrations to functions properly and finally to improve the biped stability. This platform has 3 rotational degrees of freedom and is able to maintain balanced level by feedback control system. Some sensors are fused for more accurate estimation and the control system which integrates synchronization and active filtering is simulated on the virtual environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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