Kim, Taehong;Suh, Dongeun;Pack, Sangheon;Kim, Myung-Sup;Lim, Chang-Gyu;Park, Soomyung
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.12
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pp.1801-1810
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2016
The OpenDaylight controller has been receiving significant attention as one of the enabling open source framework for SDN, and this paper analyzes the architecture and procedure of OpenDaylight based controller cluster. The OpenDaylight controller cluster uses shard based distributed datastore and Raft algorithm to maintain consistency among controllers inside a cluster. The performance evaluation analyzes the leader re-election time as well as latencies of CRUD and Routed RPC according to cluster size, shard role, and sharding strategy, and we discuss the optimal operation strategy for OpenDaylight controller cluster.
Database Shard is a technique that can be queried and stored by dividing one logical table into multiple databases horizontally. In order to analyze the shard data with aggregate or analysis functions, a process is required that integrates partial results on each shard database. In this paper, we introduce the design and implementation of a distributed processing system for aggregation and analysis on the CUBRID Shard distributed database, which is an open source database management system. The implemented system can accelerate the analysis onto multiple shards of partitioned tables; it shows efficient aggregation on shard distributed databases compared to stand-alone databases.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.4
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pp.93-100
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2021
The Ethereum shard system for solving the scalability problem of the blockchain has a load balancing issue, which is modeled as a graph partitioning problem. In this paper, we propose an adaptive online weighted graph partitioning algorithm that can negotiate between two utility of the shard system using the game theory's bargaining solution. The bargaining solution is an axiomatic solution that can fairly determine the points of conflict of utility. The proposed algorithm was improved to apply the existing online graph partitioning algorithm to the weighted graph, and load balancing was performed efficiently through the design considering the situation of the sharding system using the extension of Nash bargaining solution, which is extended to apply solution to non-convex feasible set of bargaining problem. As a result of the experiment, it showed up to 37% better performance than typical load balancing algorithm of shard system.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.6
no.11
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pp.453-462
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2017
OpenDaylight is an SDN (Software Defined Networking) open source framework, which is popular in network fields recently. This paper analyzes the performance of a controller cluster architecture by focusing on distributed datastore and Raft leader election algorithm. In addition, we propose an enhanced version of Raft algorithm in order to improve the performance of distributed datastore by distributing shard leaders over controller cluster. This paper compares the conventional Raft algorithm with the proposed version of the Raft algorithm. Moreover, we compare the performance of distributed datastore according to shard roles such as leader and follower. Experimental results show that Shard leaders provide better performance than followers and Shard updating requests need to be distributed over multiple controllers. So, by using proposed version of Raft algorithm, controller performance can be improved. The details of the experiment results are cleary described.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.143-150
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2021
In the recent power industry, a change is taking place from manual meter reading to remote meter reading using AMI(Advanced Metering Infrastructure). If such the power data generated from the AMI is recorded on the blockchain, integrity is guaranteed by preventing forgery and tampering. As data sharing becomes transparent, new business can be created. However, Ethereum blockchain is not suitable for processing large amounts of transactions due to the limitation of processing speed. As a solution to overcome such the limitation, various On/Off-Chain methods are being investigated. In this paper, we propose a interface server using data sharding as a solution for storing large amounts of power data in Etherium blockchain environments. Experimental results show that our power-data processing system with sharding method lessen the data omission rate to 0% that occurs when the transactions are transmitted to Ethereum and enhance the processing speed approximately 9 times.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.2
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pp.51-58
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2022
Blockchain technology is a system in which data from users participating in blockchain networks is distributed and stored. Bitcoin and Ethereum are attracting global attention, and the utilization of blockchain is expected to be endless. However, the need for blockchain data privacy protection is emerging in various financial, medical, and real estate sectors that process personal information due to the transparency of disclosing all data in the blockchain to network participants. Although studies using smart contracts, homomorphic encryption, and cryptographic key methods have been mainly conducted to protect existing blockchain data privacy, this paper proposes data privacy using matrix character relocation techniques differentiated from existing papers. The approach proposed in this paper consists largely of two methods: how to relocate the original data to matrix characters, how to return the deployed data to the original. Through qualitative experiments, we evaluate the safety of the approach proposed in this paper, and demonstrate that matrix character relocation will be sufficiently applicable in private blockchain environments by measuring the time it takes to revert applied data to original data.
The Muposan Tuff is a stratigraphic unit which is distinguished as a cooling unit in the volcanic rocks of the northeastern Kyeongsang Basin. The Muposan Tuff commonly belongs to tuff field according to the granulometric classification and to vitric tuffs according to the constituent classification. The tuffs are mostly densely to partially welded to include very flattened and sometimes stretched pumices and shards, and involve several flow indicator and lateral gradings in maximum diameter and content of their constituents. Movement pattern from flow lineation, lithic and pumice imbrications, asymmetric flow folds, and lateral gradings in maximum diameter and content of their constituents indicate that the Muposan Tuff had a source from the southeastern part.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.26
no.2
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pp.135-144
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2021
End-member (EM) analysis of grain-size distribution data for detrital fractions of IODP Site U1430 core sediments from the South Korea Plateau (East Sea) identified 4 EMs grain-size populations (EM) which represent either Asian dusts (Hwangsa) or volcanic ashes. The two EMs representing volcanic ashes consist of fine and coarse glass shards with various morphologies and constitute 0-82% of the total grain-size distributions. The 33% mixing percentage of volcanic ash EMs seems appropriate for a cut-off value for discrimination of grain-size data influenced by volcanic ash input from those dominated by Hwangsa.
With the development of information technology, most of the information has been converted into digital information, leading to the Big Data era. The demand for search platform has increased to enhance accessibility and usability of information in the databases. Big data search software platforms consist of two main components: (1) an indexing component to generate and store data indices for a fast and efficient data search and (2) a searching component to look up the given data fast. As an amount of data has explosively increased, data indexing performance has become a key performance bottleneck of big data search platforms. Though many companies adopted big data search platforms, relatively little research has been made to improve indexing performance. This research study employs Elasticsearch platform, one of the most famous enterprise big data search platforms, and builds physical clusters of 3 nodes to investigate optimal indexing performance configurations. Our comprehensive experiments and studies demonstrate that the proposed optimal Elasticsearch configuration achieves high indexing performance by an average of 3.13 times.
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