Cloud computing is a new computing paradigm for sharing resources. Various applications used for cloud services are represented as workflows. These workflow applications must be appropriately allocated to resources or services in cloud. In this paper, a new scheduling algorithm is proposed for multiple workflow applications considering cloud computing environment. The cost-based rank scheduling algorithm considers not only multiple workflow applications, but various QoS metrics for evaluating services. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the mean makespan and the availability significantly over two well-known algorithms.
The Grid is new infrastructure to provide computing environment for grand challenge research by sharing large-scale resources. Currently the Globus becomes a de facto standard middleware to construct Grid and supports core services such as resource management, security, data transfer, information services, and so on. However, it still needs more works and researches to satisfy requirements from various grid applications. A workflow management is becoming a main service as one of the important grid services for complex grid applications. We propose a Meta Scheduling Framework (MSF) in this paper. The MSF provides a XML-based Job Control Markup Language (JCML) for describing information and procedures of grid applications, and a workflow management service for scheduling the job using the JCML and for processing the job effectively.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.127-128
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2016
오픈플로우 네트워크에서 컨트롤과 데이터 플레인은 스위치나 라우터로 분리되어있다. 이 중 인밴드(in-band) 오픈플로우 네트워크에서 컨트롤 트래픽은 데이터 트래픽과 같은 채널을 사용한다. 그러므로 데이터 트래픽 경로의 오류 발생은 컨트롤과 데이터 트래픽에 영향을 미친다. 기존의 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구는 컨트롤러와 스위치 간 모니터링을 필요로 한다. 하지만 수백만 개 이상의 플로우가 흐르는 네트워크에서 이는 오버헤드를 발생시킨다. 이 논문은 기존 모니터링 오버헤드를 줄이기 위해 개미 행동양식을 활용한 인밴드 오픈플로우 네트워크에서 오류 복구 기법을 제안한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.1-8
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2012
Cloud computing has got great popularity in recent times because users can easily access its resources as well as service providers can use efficiently use its resources. By the way, cloud computing are composed of heterogeneous resources and workflows of user application have various characteristics. So, the main goal of this paper is to design new efficient workflow scheduling algorithm, which classifies workflows through their importance degree and allocates resources to each workflow based on QoS metrics such as responsibility, cost and load balancing. Simulation results show that the proposed scheme can improve the responsibility as well as availability of resource.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.335-338
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2006
현재 기업 환경은 점차로 거대화되고 기업들간의 상호운용을 통해 비즈니스 프로세스가 더욱 복잡해지고 있다. 또한 다양한 기업 환경 속에서 비즈니스 프로세스가 정상적으로 수행된다고 보장할 수 없다. 비효율적인 비즈니스 프로세스의 운용과 잘못 수행되는 프로세스는 조직 또는 기업의 관점에서 치명적인 문제가 될 수 있기 때문에 이것을 줄이기 위하여 비즈니스 관리자는 업무의 흐름과 상태를 모니터할 수 있어야 한다. 워크플로우 시스템에서의 모니터링은 다양하게 변화하는 업무 상태를 추적하고 분석하여 효율적인 워크플로우 프로세스의 수행을 유도하는 것이다. 이에 가장 중요한 사항은 즉시로 업무의 상태가 분석되어서 관리자에게 가장 최신의 데이터를 전달하는 것이다. 본 논문에서는 워크플로우 관리 시스템에서 운용되는 비즈니스 프로세스를 실시간적으로 추적할 수 있는 모니터링 도구의 메커니즘을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.149-152
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2005
워크플로우 시스템은 비즈니스 환경에서 프로세스의 자동화 수행을 통해 업무 처리의 효율성 및 성능을 극대화시켜주는 미들웨어 시스템이며 워크플로우 엔진은 이러한 비즈니스 서비스의 실질적인 수행을 컨트롤 및 관리해주는 역할을 한다. 워크플로우 클라이언트로부터의 서비스 요청에 대한 처리를 위해 워크플로우 엔진은 엔진 내부의 핵심 컴포넌트들의 연동에 의해 생성되는 서비스 인스턴스들의 처리 행위를 통해 서비스를 수행하며, 서비스 처리를 하면서 발생되는 이벤트들에 대해서 로그를 기록한다. 이러한 로그 데이터들은 워크플로우 모니터링 분석에 중요한 근거 자료로서 사용되며, 워크플로우 웨어하우징 및 마이닝등의 분야에서 주요 근간 데이터로서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 자체 제작된 e-chautauqua 초대형 워크플로우 시스템을 배경으로 초대형 워크플로우 라는 환경에서 대용량의 로그를 어떻게 구성하는지에 대해서도 살펴볼 것이며, 워크플로우 엔진을 구성하는 핵심 컴포넌트들의 연동에 의해 수행되는 서비스 인스턴스들의 이벤트들이 어떠한 모습으로 로그 메시지를 구성하게 되는지에 대한 로그 메시지 포맷에 대한 전반적인 워크플로우 로깅 메커니즘에 대해 기술하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.175-176
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2011
협업 컴퓨팅 환경은 컴퓨팅, 네트워크 자원을 통하여 연구자들간의 협력을 하는 일련의 작업 과정을 의미한다. 사람이 포함되어 있는 복잡한 연구환경에서 워크플로우 기반의 작업 수행은 협업환경을 위해 유용하게 사용된다. 하지만 자원의 예기치 못한 자원의 성능 저하는 전체 워크플로우의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 워크플로우 자원 스케줄링에 있어서 최초에 결정되어 할당된 자원을 재배치 시키는 재구성 기법을 통하여 워크플로우 응용의 성능 저하를 개선하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.133-135
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2002
본 논문에서는 워터플로우 마이닝을 위하여 프로세스 변형 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 마이닝이란 워크플로우의 모니터링을 이용하여 워크플로우 시스템의 프로세스의 경향을 분석하여 또 다른 정보를 제공하는 기법을 의미한다. 이러한 워크플로우 마이닝을 구한 프로세스의 변형 알고리즘은 빌드 타임에서 정의된 워크플로우 프로세스의 흐름을 마이닝을 위한 형태로 변형하는 과정으로, 데이터의 흐름정보와 프로세스의 흐름정보를 이용하여 정의된 프로세스의 로든 경로를 트리 명태로 바꾸고, 워크플로우 실행 경고일 트리의 각 줄기를 분석하여 워크플로우 마이닝을 실현할 수 있다. 이와 같은 과정은 통하여 추출된 워크플로우 마이닝은 조지 또는 기관의 프로세서 경향을 추측하여 부가적인 정보를 제공 할 수 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.8
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pp.1663-1668
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2005
There have been numerous researches regarding the QoS guarantee in packet switching networks. IntServs, based on a signaling mechanism and scheduling algorithms, suggesting promising solutions, yet has the crucial complexity problem so that not enough real implementations has been witnessed. Flow aggregation is suggested recently to overcome this issue. In order to aggregated flows fairly so that the latency of the aggregated flows is bound, however, a non-work conserving scheduler is necessary, which is not very popular because of its another inherent complexity. We suggest a non-work conserving scheduler, the Round Robin with Virtual Flow (RRVF), which is a variation of the popular Deficit Round Robin (DRR). We study the latency of the RRVF, and observe that the non-work conserving nature of the RRVF yields a slight disadvantage in terms of the latency, but after the aggregation the latency is greatly reduced, so that e combined latency is reduced. We conclude that the flow aggregation through RRVF can actually reduce the complexity of the bandwidth allocation as well as the overall latency within a network.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.193-196
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2008
네트워크 인프라가 급속히 발전하면서 네트워크 상에서 발생되는 트래픽을 관리하기 위해 마이닝 기법을 적용하려는 여러 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 DBMS를 이용하여 개개의 플로우를 저장 후 분석하는 방식을 채택함으로써 엄청난 부하와 실시간 마이닝을 어렵게 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 제한된 크기의 메모리를 사용하여 실시간으로 발생하는 네트워크 플로우 데이터 중 빈발한 플로우를 추출하는 방법을 제안한다. 오직 빈발하게 발생하는 플오우만을 메모리에서 모니터링 트리를 사용하여 관리함으로써 메모리를 효율적으로 사용한다. 제안 된 방법은 기존의 방법들과 비교할 때 적은 시스템 부하를 주면서 초고대역폭의 트래픽을 실시간으로 모니터링 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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