Recently, the distributed processing system for big data has been actively investigated owing to the development of high speed network and storage technologies. In addition, virtual system that can provide efficient use of system resources through the consolidation of servers has been increasingly recognized. But, when we configure distributed processing system for big data in virtual machine environments, many problems occur. In this paper, we did an experiment on the optimization of I/O bandwidth according to the creation and placement of VMs and tasks with composing Hadoop cluster in virtual environments and evaluated the results of an experiment. These results conducted by this paper will be used in the study on the development of Hadoop Scheduler supporting I/O bandwidth balancing in virtual environments.
In this paper, we focus on a novel Internet architecture, based on the urbanization of virtual machines. In this approach, virtual networks are built linking specific virtual elements (router, switch, firewall, box, access point, etc.). A virtual network represents a network with an independent protocol stack that shares resources from the underlying network infrastructure. Virtualization divides a real computational environment into virtual computational environments that are isolated from each other, and interact with the upper computational layer, as would be expected from a real, non-virtualized environment. Metamorphic networks enhance several concepts related to future networks, and mainly the urbanization of virtual machines. We present this new paradigm, and the methodology, based on the worldwide metamorphic network platform "M-Net". The metamorphic approach could solve many complex problems, especially related to Cloud computing services.
Park, Mi-Yeon;Park, Pil-Sook;Kim, Guk-Boh;Park, Jin-Yong;Jeong, Gu-Beom
Journal of Korea Multimedia Society
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v.17
no.3
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pp.353-363
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2014
Cloud computing is an internet-based technology, providing services to the virtualized IT environment, and allowing users to add or remove resources of hardware or software at their discretion. Since Cloud computing can construct virtually integrated environments out of multiple local computing environments, various information services can be provided by it. In addition, state organizations also strive to build the cloud computing environments due to the benefits of reduced costs to introduce the system and of reduced time to build and provide the IT services. This study suggests a web-based cloud computing system for the computing environments, to be applied for the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) by the Ministry of Health and Welfare, Republic of Korea.
In this paper, we propose virtual direction multicast (VDM) for video multicast applications on peer-to-peer overlay networks. It locates the end hosts relative to each other based on a virtualized orientation scheme using real-time measurements. It builds multicast tree by connecting the nodes, which are estimated to be in the same virtual direction. By using the concept of directionality, we target to use minimal resources in the underlying network while satisfying users' quality expectations. We compare VDM against host multicast tree protocol.We simulated the protocol in a network simulator and implemented in PlanetLab. Results both from simulation and PlanetLab implementation show that our proposed technique exhibits good performance in terms of defined metrics.
Network function virtualization can significantly improve the flexibility and effectiveness of network appliances via a mapping process called service function chaining. However, the failure of any single virtualized network function causes the breakdown of the entire chain, which results in resource wastage, delays, and significant data loss. Redundancy can be used to protect network appliances; however, when failures occur, it may significantly degrade network efficiency. In addition, it is difficult to efficiently map the primary and backups to optimize the management cost and service reliability without violating the capacity, delay, and reliability constraints, which is referred to as the reliability-aware service chaining mapping problem. In this paper, a mixed integer linear programming formulation is provided to address this problem along with a novel online algorithm that adopts the joint protection redundancy model and novel backup selection scheme. The results show that the proposed algorithm can significantly improve the request acceptance ratio and reduce the consumption of physical resources compared to existing backup algorithms.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.13
no.5
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pp.81-90
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2010
Cloud computing is an Internet-based computing paradigm that provides services in a virtualized form composed of plenty of resources sharable. In Cloud computing environments, gossip protocols are engaged as a method to rapidly disseminate the state information for innumerable resources. Although gossip protocols provide a robust and scalable multicast, there is a drawback that requires redundant messages in satisfying 100% of reachability. In our study, we propose a Group-based Gossip Multicast Protocol in order to reduce the message overhead while delivering the state information efficiently. Furthermore, we verified the performance of the proposed protocol through experiments.
Virtualization allows multiple virtual machines to share the resources of a physical machine in order to utilize idle resources. The purpose of virtualization is the efficient allocation of resources among virtual machines. However, the efficient allocation of resources is difficult because the workload characteristics of each virtual machine cannot be understood in the current virtualization environment. This causes performance interference among virtual machines, which leads to performance degradation of the virtual machine. Previous works have been carried out to develop a method of solving such performance interference. This paper introduces a representative method, a CPU scheduling method that guarantees I/O performance by using feedback control to solve performance interference. In addition, we compare and analyze a model-based feedback control method and a dynamic feedback control method.
Virtualization is a promising approach to consolidating multiple online services onto a smaller number of computing resources. A virtualized server environment allows computing resources to be shared among multiple performance isolated platforms called virtual machines. Through server virtualization software, applications servers are encapsulated into VMs, and deployed with APIs on top generalized pools of CPU and memory resources. Networking and security have been moved to a software abstraction layer that transformed computing, network virtualization. And it paves the way for enterprise to rapidly deploy networking and security for any application by creating the virtual network. Stochastic reward net (SRN) is an extension of stochastic Petri nets which provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, we develop SRN model of network virtualization based on virtual switch. Measures of interest such as switching delay and throughput are considered. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results are obtained according to the virtual switch capacity and number of active VMs.
A cloud computing is one of a parallel and distributed computing. The cloud computing provides some service for user with virtual resources. However, a user's service request does not show a time pattern. As a result, each resource also shows a different availability at the same time. This difference affects a quality of service (QoS) and a resource selection for users. Therefore, we propose the resource availability-based multi auction model for cloud service reservation and resource brokering system. The proposed system is to select the proper resource provider based on the users' request. The proposal adopts the multi phase of the auction to transact resources. The system evaluates the available factor of each resource on the auction phase, and finally reserves the service on the adaptive queue. The proposed model shows the better performance than other existing method.
Kim, Junghoon;Kim, Taehun;Min, Changwoo;Jun, Hyung Kook;Lee, Soo Hyung;Kim, Won-Tae;Eom, Young Ik
ETRI Journal
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v.36
no.5
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pp.741-751
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2014
Smart TV is expected to bring cloud services based on virtualization technologies to the home environment with hardware and software support. Although most physical resources can be shared among virtual machines (VMs) using a time sharing approach, allocating the proper amount of memory to VMs is still challenging. In this paper, we propose a novel mechanism to dynamically balance the memory allocation among VMs in virtualized Smart TV systems. In contrast to previous studies, where a virtual machine monitor (VMM) is solely responsible for estimating the working set size, our mechanism is symbiotic. Each VM periodically reports its memory usage pattern to the VMM. The VMM then predicts the future memory demand of each VM and rebalances the memory allocation among the VMs when necessary. Experimental results show that our mechanism improves performance by up to 18.28 times and reduces expensive memory swapping by up to 99.73% with negligible overheads (0.05% on average).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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