KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권8호
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pp.1825-1842
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2013
Rapid growth of the IT industry has led to significant energy consumption in the last decade. Data centers swallow an enormous amount of electrical energy and have high operating costs and carbon dioxide excretions. In response to this, the dynamic consolidation of virtual machines (VMs) allows for efficient resource management and reduces power consumption through the live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), this leads to stipulations in dealing with energy-performance trade-offs, as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a heuristic based resource allocation of VM selection and a VM allocation approach that aims to minimize the total energy consumption and operating costs while meeting the client-level SLA. Our experiment results demonstrate significant enhancements in cloud providers' profit and energy savings while improving the SLA at a certain level.
Girici, Tolga;Zhu, Chenxi;Agre, Jonathan R.;Ephremides, Anthony
Journal of Communications and Networks
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제12권1호
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pp.30-42
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2010
In this work we consider the problem of downlink resource allocation for proportional fairness of long term received rates of data users and quality of service for real time sessions in an OFDMA-based wireless system. The base station allocates available power and subchannels to individual users based on long term average received rates, quality of service (QoS) based rate constraints and channel conditions. We formulate and solve a joint bandwidth and power optimization problem, solving which provides a performance improvement with respect to existing resource allocation algorithms. We propose schemes for flat as well as frequency selective fading cases. Numerical evaluation results show that the proposed method provides better QoS to voice and video sessions while providing more and fair rates to data users in comparison with existing schemes.
Multi-disk data allocation problem examined in this paper is to find a method to distribute a Binary Cartesian Product File on multiple disks to maximize parallel disk I/O accesses for partial match retrieval. This problem is known to be NP-hard, and heuristkc approaches have been applied to obtain sub-optimal solutions. Recently, efficient methods have been proposed with a restriction that the number of disks in which files are stored should be power of 2. In this paper, we propose a new disk Allocation method based on Genetic Algorithm(GA) to remove the restriction on the number of disks to be applied. Using the schema theory, we prove that our method can find a near-optimal solutionwith high probability. We compare the quality of solution derived by our method with General Disk Modulo, Binary Disk Modulo, and Error Correcting Code methods through the simulation. The simulation results show that proposed GA is superior to GDM method in all cases and provides comparable performance to the BDM method which has a restriction on the number of disks.
1968년에 발표된 구식 싱글턴 혼합기수 고속푸리에 변환 포트란 서브루틴에 존재하는 일반적인 $N$ 문제에 대한 간단한 처치법을 제안하였다. 주어진 문제에 대한 간략한 검토를 마친 후에, 새로운 처치법을 동적메모리 할당방법의 입장에서 최악상황분석법을 통해 논의하였다. 본 논의를 통해 여기서 제시된 프로그래밍 기법은 최소한 다차원 데이터 집합에 대해 지금까지 제시된 여타 처치법보다 우월함을 보였다.
분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.
Highly standardized products are suitable for automated purchasing using electronic commerce technology, where the price becomes the most important factor. Suppliers can change the prices dynamically based on the inventory level and market situation in order to maximize the sales and profit. In the virtual marketplace where multiple customers purchase multiple standardized products from multiple suppliers repetitively, customers can purchase the required amount of each item as a dynamic bidding by allocating purchase orders to the suppliers based on the current price. Customers need a method to quickly determine the optimal allocation of orders to the suppliers using the dynamically changing data to minimize the total cost. We present a LP model which minimizes the sum of the total price plus transportation cost for this problem. Simulation results using random data show meaningful reduction of the total cost.
A routing strategy based on traffic prediction and dynamic cache allocation for satellite nodes is proposed to address the issues of high propagation delay and overall delay of inter-satellite and satellite-to-ground links in low Earth orbit (LEO) satellite systems. The spatial and temporal correlations of satellite network traffic were analyzed, and the relevant traffic through the target satellite was extracted as raw input for traffic prediction. An improved gradient boosting regression tree algorithm was used for traffic prediction. Based on the traffic prediction results, a dynamic cache allocation routing strategy is proposed. The satellite nodes periodically monitor the traffic load on inter-satellite links (ISLs) and dynamically allocate cache resources for each ISL with neighboring nodes. Simulation results demonstrate that the proposed routing strategy effectively reduces packet loss rate and average end-to-end delay and improves the distribution of services across the entire network.
차세대 대용량 멀티미디어 무선통신시스템의 실현 및 주파수의 효율적 이용을 위해 불가결한 멀티 마이크로 셀 환경 하에서의 효율적인 시스템 구성을 위해서는 정보의 종류 및 트래픽의 시간적인 변동에 대해서 유연한 액세스 제어가 필요하다. 본 논문에서는 높은 시스템 용량을 실현하기 위해, 송신 단말의 평균 CNR(반송파 전력대 잡음 전력비)에 대응하여 변조 파라미터를 동적으로 설정하는 저속적응변조방식과 트래픽 상황에 대응하여 TDMA 데이터 슬롯 수를 가변으로 하는 멀티 슬롯 할당 방식을 조합시켰다. 적응 멀티 슬롯 할당 방식을 제안하고, 제안방식의 평균 메시지 지연 특성을 시뮬레이션에 의해 평가한다.
멀티미디어 통신의 실현 및 주파수의 유효이용을 위해 불가결한 다중마이크로 셀 환경에서의 효율적인 시스템 구성을 위해서는 정보의 종류 및 트래픽의 시간적인 변동에 대해서 유연한 접속 제어가 필요하다. 본 논문에서는 높은 시스템 용량을 실현하기 위해, 송신 단말의 평균 SNR에 대응하여 변조 파라미터를 동적으로 설정하는 저속적응변조 방식과 트래픽 상황에 대응하여 TDMA 데이터 슬롯 수를 가변으로 하는 다중슬롯 할당 방식을 조합시켰다. 적응 다중슬롯 할당 방식을 제안하고, 제안방식의 평균 메시지 지연 특성을 시뮬레이션에 의해 평가한다.
In Distributed Shared Memory systems, false sharing occurs when two different data items, not shared but accessed by two different processors, are allocated to a single block and is an important factor in degrading system performance. The paper first analyzes shared memory allocation and reference patterns in parallel applications that allocate memory for shared data objects using a dynamic memory allocator. The shared objects are sequentially allocated and generally show different reference patterns. If the objects with the same size are requested successively as many times as the number of processors, each object is referenced by only a particular processor. If the objects with the same size are requested successively much more than the number of processors, two or more successive objects are referenced by only particular processors. On the basis of these analyses, we propose a memory allocation scheme which allocates each object requested by different processors to different pages and evaluate the existing memory allocation techniques for reducing false sharing faults. Our allocation scheme reduces a considerable amount of false sharing faults for some applications with a little additional memory space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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