Cloud computing is an evolving computing paradigm that has influenced every other entity in the globalized industry, whether it is in the public sector or the private sector. Considering the growing importance of cloud, finding new ways to improve cloud services is an area of concern and research focus. The limitation of the available Virtual Machine Load balancing policies for cloud is that they do not save the state of the previous allocation of a virtual machine to a request from a Userbase and the algorithm requires execution each time a new request for Virtual Machine allocation is received from the Userbase. This problem can be resolved by developing an efficient virtual machine load balancing algorithm for the cloud and by doing a comparative analysis of the proposed algorithm with the existing algorithms.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷상에 기업이나 소비자들에게 IT서비스를 제공하기 위한 유연하고 비용 효과적인 검증된 전송 플랫폼으로, 계산이나 데이터가 데스크탑이나 포터블 PC로부터 대규모 데이터센터로 이동하는 계기가 되었다. 이와 같은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 활성화를 위해서는 현재 제공되거나 향후 제공될 서비스가 현재와 미래의 고객을 만족시키기 위해 개선되어야 할 서비스 품질요건에 대한 분석이 필수적이다. 본 연구는 클라우드 서비스 환경에서 서비스품질 규명을 위한 연구의 일환으로서, 탐색적 방법을 사용하여 기존 다양한 문헌을 분석하였으며, 이로부터 7가지의 클라우드 컴퓨팅의 서비스 특성과 세부속성들을 정의하였다.
Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.
디지털 트랜스포메이션을 위한 새로운 IT 기술의 확산은 시장 변화에 맞춘 빠른 대응으로, 신속한 시스템 구축을 통해 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 혁신을 이루고 있다. 현재 사설 클라우드 데이터센터는 기업뿐만 아니라 공공기관의 사용률도 점점 증가하고 있다. 사설 클라우드 사용 비율이 높아지면서, 관련된 관리 방법에 대해서도 높은 관심과 필요성이 증대되고 있기에, 본 논문에서는 사설 클라우드 데이터센터에서 필요로 하는 관리 방안에 대해 알아보고자 한다.
This study provides a comparative analysis of cloud top heights observed by a Ka-band cloud radar and the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) at Boseong National Center for Intensive Observation of severe weather (NCIO) from May 25, 2013 (1600 UTC) to May 27. The rainfall duration is defined as the period of rainfall from start to finish, and the no rainfall duration is defined as the period other than the rainfall duration. As a result of the comparative analysis, the cloud top heights observed by the cloud radar have been estimated to be lower than that observed by the COMS for the rainfall duration due to the signal attenuation caused by raindrops. The stronger rainfall intensity gets, the more the difference grows. On the other hand, the cloud top heights observed by the cloud radar have been relatively similar to that observed by the COMS for the no rainfall duration. In this case, the cloud radar can effectively detect cloud top heights within the range of its observation. The COMS indicates the cloud top heights lower than the actual ones due to the upper thin clouds under the influence of ground surface temperature. As a result, the cloud radar can be useful in detecting cloud top heights when there are no precipitation events. The COMS data can be used to correct the cloud top heights when the radar gets beyond the valid range of observation or there are precipitation events.
IT자원을 공유하여 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅은 정보보호 이슈가 해결되지 않으면 활성화될 수 없다. 기업은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 도입하여 정보통신 자원의 효율성을 극대화하고자 한다. 하지만 미국, 일본 등에 비해 국내에서 클라우드 컴퓨팅 서비스가 아직 활성화되지 못한 가장 큰 이유는 정보보호에 대한 신뢰가 부족하기 때문이다. 본 논문은 국내 외 클라우드 인증제도 및 가이드라인과 정보보호 관리체계 통제 항목을 비교 분석하여 한국형 클라우드를 위한 핵심 평가 기준 및 기존 정보보호 관리체계 통제 항목과의 중복성을 제거한 추가적인 평가 기준을 제안한다. 정보보호 관리체계 인증을 받은 클라우드 서비스 제공자는 추가 평가 기준만으로 중복되고 불필요한 인증 평가 작업을 최소화할 수 있다.
Cloud computing is becoming an effective and efficient way of computing resources and computing service integration. Through centralized management of resources and services, cloud computing delivers hosted services over the internet, such that access to shared hardware, software, applications, information, and all resources is elastically provided to the consumer on-demand. The main enabling technology for cloud computing is virtualization. Virtualization software creates a temporarily simulated or extended version of computing and network resources. The objectives of virtualization are as follows: first, to fully utilize the shared resources by applying partitioning and time-sharing; second, to centralize resource management; third, to enhance cloud data center agility and provide the required scalability and elasticity for on-demand capabilities; fourth, to improve testing and running software diagnostics on different operating platforms; and fifth, to improve the portability of applications and workload migration capabilities. One of the key features of cloud computing is elasticity. It enables users to create and remove virtual computing resources dynamically according to the changing demand, but it is not easy to make a decision regarding the right amount of resources. Indeed, proper provisioning of the resources to applications is an important issue in IaaS cloud computing. Most web applications encounter large and fluctuating task requests. In predictable situations, the resources can be provisioned in advance through capacity planning techniques. But in case of unplanned and spike requests, it would be desirable to automatically scale the resources, called auto-scaling, which adjusts the resources allocated to applications based on its need at any given time. This would free the user from the burden of deciding how many resources are necessary each time. In this work, we propose an analytical and efficient VM-level scaling scheme by modeling each VM in a data center as an M/M/1 processor sharing queue. Our proposed VM-level scaling scheme is validated via a numerical experiment.
우리나라에서는 해상교통관제분야에 4차산업기술 중 클라우드, AI 기술을 접목한 클라우드 해상교통관제시스템이 개발중에 있으며, 기존의 해상교통관제시스템(VTS)과는 차별화된 기술과 운영프로그램이 적용되어, 현재 부산항 VTS에 시범센터의 구축이 진행 중이다. 신개념의 클라우드 VTS를 운용하게된 운영자와 유지보수 담당자등의 종사자들의 역할이 새롭게 정의될 필요가 있으며, 클라우드 VTS의 원할한 운영을 위한 신규 교육과정개발이 요구되는 시점이다. 따라서, 동 연구에서는 클라우드 VTS의 개발내용을 소개하고, 안전한 운영을 보장할 수 있는 클라우드 VTS 운영자 및 유지보수 담당자를 대상으로 하는 교육시행 방안에 관한 연구를 수행하였다.
클라우드 저장장치 가상화 환경에서는 기존의 컴퓨터 시스템 환경과는 다른 형태의 새로운 보안 취약점들이 발생하고 있으며, 기존의 보안 시스템으로는 이러한 보안위협요소들에 대해 적절한 대응이 어려우므로 기술적 해결 방안의 수립이 시급하다. 이를 위해서는 먼저 클라우드 저장장치 가상화 기술들을 상세하게 분석하고, 클라우드 저장장치 서비스를 이용하는 다양한 이해관계자들의 보안 요구사항을 조사하여, 보안 요구사항의 기술적 가이드라인에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 논문은 클라우드 저장장치 가상화의 보안 요구사항 정의하고, 사용자 역할별 보안 요구사항과 시스템 계층별 보안 요구사항을 각각 도출하여 계층 및 역할별 보안 요구사항을 제안한다. 제안된 보안 요구사항은 가상화 보안 솔루션을 개발할 수 있는 기초를 제공할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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