KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5271-5289
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2016
On large-scale data analysis platforms deployed on cloud infrastructures over the Internet, the instability of the data transfer time and the dynamics of the processing rate require a more sophisticated data distribution scheme which maximizes parallel efficiency by achieving the balanced load among participated computing elements and by eliminating the idle time of each computing element. In particular, under the constraints that have the real-time and limited data buffer (in-memory storage) are given, it needs more controllable mechanism to prevent both the overflow and the underflow of the finite buffer. In this paper, we propose an auto regulated data provisioning model based on receiver-driven data pull model. On this model, we provide a synchronized data replenishment mechanism that implicitly avoids the data buffer overflow as well as explicitly regulates the data buffer underflow by adequately adjusting the buffer resilience. To estimate the optimal size of buffer resilience, we exploits an adaptive buffer resilience control scheme that minimizes both data buffer space and idle time of the processing elements based on directly measured sample path analysis. The simulation results show that the proposed scheme provides allowable approximation compared to the numerical results. Also, it is suitably efficient to apply for such a dynamic environment that cannot postulate the stochastic characteristic for the data transfer time, the data processing rate, or even an environment where the fluctuation of the both is presented.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1712-1732
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2011
Cloud provides dynamically scalable virtualized computing resources as a service over the Internet. To achieve higher resource utilization over virtualization technology, an optimized strategy that deploys virtual machines on physical machines is needed. That is, the total number of active physical host nodes should be dynamically changed to correspond to their resource usage rate, thereby maintaining optimum utilization of physical machines. In this paper, we propose a pattern-based prediction model for resource provisioning which facilitates best possible resource preparation by analyzing the resource utilization and deriving resource usage patterns. The focus of our work is on predicting future resource requests by optimized dynamic resource management strategy that is applied to a virtualized data center in a Cloud computing environment. To this end, we build a prediction model that is based on user request patterns and make a prediction of system behavior for the near future. As a result, this model can save time for predicting the needed resource amount and reduce the possibility of resource overuse. In addition, we studied the performance of our proposed model comparing with conventional resource provisioning models under various Cloud execution conditions. The experimental results showed that our pattern-based prediction model gives significant benefits over conventional models.
클라우드 컴퓨팅은 융통성 있는 연산능력과 대량의 데이터를 분석하는 효과적인 환경을 제공한다. 본 논문에서는 공용 클라우드를 위한 새로운 타입의 자원 배치 구조를 정의하고 이를 PCIA라고 명명한다. 아울러, PCIA 구조에서 서비스 모델에 대해 소개하며, 이를 위한 클라우드 명명 기법도 제시한다. 제안된 클라우드 시스템은 어플리케이션의 다양한 특징에 따라 사용자의 가상 자원 요구에 기반하는 적절한 물리적 자원을 선택하게 된다. 이를 통해 자원 제공의 변화에 따른 성능 변화의 연관성 및 클라우드 시스템의 효과적 구축을 위한 시스템 구성 요소의 영향도를 분석하며, 클라우드 서비스 제공자와 사용자 양쪽 모두에게 중요한 리소스 프로비져닝의 주요 기준을 제시한다.
Vehicular Adhoc Networks(VANET)은 차량과 노변장치 또는 차량간 통신 기술로 MANET의 보다 구체적인 활용 분야이면서 MANET의 Quality of Service(QoS) 기술이 Video on Demand(VoD), Video streaming, Voice over IP(VoIP) 등 멀티미디어 데이터의 품질을 위하여 연구되고 있다면, VANET에서는 사고나 기타 예상될 수 있는 응급한 상황에 대하여, 즉시 주변 차량에 전달하여 사고를 미연에 방지하는 등의 부분에 초점이 맞추어져있다. 본 논문에서는 Link State Routing(LSR)을 이용하여 실제 네트워크를 구성하고, Common Open Policy Service(COPS)를 이용한 QoS Provisioning 모델을 구현하였다. 그리고 VANET의 특성에 맞는 보다 효율적인 k-hop Cluster, inter-domain policy negotiation에 대하여 제안한다.
본 연구에서는 Natural Capital Project에서 개발 된 InVEST Water Yield 모형을 통해 국내 산림의 수자원 공급 서비스를 평가하고 적용성을 검토 해 보았다. InVEST Water Yield 모형은 총 8가지의 필수 입력자료를 요구하며, 그 중 6가지는 공간자료로, 2가지는 계수로 설정되었다. 국내에서 쉽게 활용 및 보정 가능한 자료를 이용한 모형 구동 결과, 우리나라 산림생태계의 수자원 공급서비스 총량인 수원함량은 2011년을 기준으로 9,409,622,083톤으로 나타났다. 이 결과는 해당년도 강우량의 분포와 비슷한 경향을 보였으며, 대상지에서 공간분석을 통해 이뤄진 기존 연구 및 통계적으로 분석된 전국 규모의 연구 결과와 비교 시 차이를 보였다. 이러한 차이는 모형의 기작 특성에 따른 통계적 방식과 공간적 구현 방식에서의 차이로 인해 발생하는 것으로 파악되었다. 따라서 InVEST 모형의 활용은 현 시점에도 개발이 지속되고 있는 상황임을 감안해야 하며, 정량적인 평가보다는 정성적인 평가에 중점을 두어야 할 것이다. 또한 향후 모형의 고도화를 위해서는 우리나라에 맞는 입력자료의 작성 및 멀티모델링을 통한 비교를 통해 정확성을 향상시켜야 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2840-2853
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2015
A major challenge in network service providers is to provide adequate resources in service level agreements based on forecasts of future demands. In this paper, we address the problem of capacity provisioning in a network subject to demand uncertainty such that a network coded multicast is applied as the data delivery mechanism with limited budget to purchase extra capacity. We address some particular type of uncertainty sets that obtain a tractable constrained capacity provisioning problem. For this reason, we first formulate a mathematical model for the problem under uncertain demand. Then, a robust optimization model is proposed for the problem to optimize the worst-case system performance. The robustness and effectiveness of the developed model are demonstrated by numerical results. The robust solution achieves more than 10% reduction and is better than the deterministic solution in the worst case.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1164-1183
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2019
The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.
대용량 연구자원과 실시간 데이터 전달을 필요로 하는 대용량 어플리케이션은 현재의 인터넷 환경보다 더 안정적이고 성능이 우수한 네트워킹 환경을 요구하고 있다. 최근의 글로벌 연구망에서는 이러한 어플리케이션의 요구를 충족하기 위해 람다 네트워킹 기술과 자원할당 시스템의 활용에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 성능과 안정성이 우수한 람다네트워킹의 장점을 반영하기 위해 기존 DRS(Dynamic Right-Sizing) 모델을 수정하였다. 아울러, 융합형 NRPS(Network Resource Provisioning System) 모델에 본 논문의 수정된 DRS 모델을 적용한 고성능 람다 네트워크의 설계방안을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.238-256
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2016
Modern web services have been broadly deployed on the Internet. Most of these services use multi-tier architecture for flexible scaling and software reusability. However, managing the performance of multi-tier web services under dynamic and unpredictable workload, and different resource demands in each tier is a critical problem for a service provider. When offering quality of service assurance with least resource usage costs, web service providers should adopt self-adaptive resource provisioning in each tier. Recently, a number of rule- and model-based approaches have been designed for dynamic resource management in virtualized data centers. This survey investigates the challenges of resource provisioning and provides a competing assessment on the existing approaches. After the evaluation of their benefits and drawbacks, the new research direction to improve the efficiency of resource management and recommendations are introduced.
통신망을 이루는 주요 구간 중에 전송망에 해당하는 네트워크 구간에 대하여 소프트웨어 정의 네트워크 제어 기술은 네트워크 산업에 걸쳐 네트워크 운용 및 프로비저닝을 활용한 네트워크 제어 환경의 변화로 자리 잡아가고 있다. 현재 PTN 장비의 보급화와 함께 개발을 추진하고 있으며 프로비저닝을 위한 구성을 단계적으로 수행하고 있다. 실제 상용망의 PTN 장비를 주축으로 프로비저닝을 구성하면서 SDN기반 제어 시스템 구축을 적극적으로 도입하고 있다. 따라서 본 논문에서는 PTN을 주축으로 하는 패킷 기반 전송망에서의 SDN 시스템에 대한 내용과 동향을 살펴보고 SDN을 구성하기 위한 오픈소스인 OpenDaylight에 대한 연구를 통해 실제 상용망에서 활용하고자 하는 핵심 기술에 대해서 연구한다. 그리고 운영자들을 대상으로 운영 교육 모델에 필요한 소프트웨어 정의 제어 기술에 대해 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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