Efficient Resource Recommendation System for Cloud Market Computing

클라우드 마켓 컴퓨팅을 위한 효율적인 리소스 추천시스템

  • Received : 2009.11.13
  • Accepted : 2009.11.27
  • Published : 2010.06.30

Abstract

In recent years, Cloud computing is gaining much popularity as it can efficiently utilize the computing resources and hence can contribute to the issue of green IT. So to make the Cloud services commercialized, Cloud markets are necessary and are being developed. As the increasing numbers of various Cloud services are rapidly evolving in the Cloud market, how to select the best and optimal services will be a great challenge. In this paper we present a Cloud service selection framework in the Cloud market that uses a recommender system (RS) which helps a user to select the best services from different Cloud providers (CP) that matches his/her requirements. The RS recommends a service based on the QoS and Virtual Machine (VM) factors of difference CPs. The experimental results show that our Cloud service recommender system (CSRS) can effectively recommend a good combination of Cloud services to consumers.

최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 추천시스템을 이용한 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 제공되는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 평가하고 평가된 서비스들을 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 실험을 통해 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.

Keywords

References

  1. "클라우드 컴퓨팅의 현재와 미래, 그리고 시장 전략", 한국소프트웨어진흥원, Aug. 2008
  2. "권수갑,웹 2.0 시대의 새로운 비즈니스 XaaS 동향", 정보통신연구진흥원, Jan. 2009
  3. Ivaan Cantador1, Miriam Fernaandez1 and Pablo Castells1, "A Collaborative Recommendation Framework for Ontology Evaluation and Reuse", Universidad Autoonoma de Madrid, Spain, 2006
  4. J. Ben Schafer, Dan Frankowski, Jon Herlocker and Shilad Sen, "Collaborative Filtering Recommender Systems", The Adaptive Web, 2007
  5. Gediminas Adomavicius and Alexander Tuzhilin, "Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions", IEEE Educational Activities Department, 2005
  6. Jennifer Golbeck, "Computing with Trust: Definition, Properties, and Algorithms", Securecomm and Workshops, 2006
  7. A. Weiss. Computing in the Clouds. netWorker, 11(4):16-25, Dec. 2007. https://doi.org/10.1145/1327512.1327513
  8. Rajkumar Buyya, Chee Shin Yeo, and Srikumar Venugopal. Market-Oriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities. HPCC '08. Sept. 2008.
  9. Robert L. Grossman , Yunhong Gu , Michael Sabala , Wanzhi Zhang, Compute and storage clouds using wide area high performance networks, Future Generation Computer Systems, v.25 n.2, p.179-183, February, 2009. https://doi.org/10.1016/j.future.2008.07.009
  10. Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), http://www.amazon.com/ec2/, Oct. 2008.
  11. Google App Engine, http://appengine.google.com, Oct. 2008.
  12. Microsoft Live Mesh, http://www.mesh.com, Oct. 2008.
  13. X. Chu, K. Nadiminti, C. Jin, S. Venugopal, and R. Buyya. Aneka: Next-Generation Enterprise Grid Platform for e-Science and e-Business Applications. IEEE International Conference on e-Science and Grid Computing, Dec. 2007
  14. Microsoft Virtual PC, http://www.microsoft.com/windows/virtual-pc/, Sep. 2009.
  15. Ctrix Xen, http://www.citrix.com/, Sep. 2009.
  16. VMware vShepre4, http://www.vmware.com/, Sep. 2009.