Saxena, Shailesh;Khan, Mohammad Zubair;Singh, Ravendra;Noorwali, Abdulfattah
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.11
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pp.345-353
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2021
Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO2. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.
Virtualization technology supports the execution of software unrelated to the hardware environment through the decoupling of software and hardware. Additionally, it enables network slicing, allowing one physical device to be divided and used by a function or service by supporting sharing with isolation. Virtualization enables flexible platform use, allowing a variety of services to be launched without changes or additions to the hardware platform. We describe virtualization technology trends in satellite/mobile communication systems. Basic concepts and technical definitions are included, and the current status of research and development by domestic and foreign organizations, including the Electronics and Telecommunications Research Institute, is analyzed. Finally, future prospects and implications are discussed.
Park, Jeong-Su;Jung, Sung-Jae;Bae, Yu-Mi;Kyung, Ji-Hun;Sung, Kyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.757-760
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2012
Cloud storage system that cloud computing providers provides large amounts of data storage and processing of cloud computing is a key component. Large vendors (such as Facebook, YouTube, Google) in the mass sending of data through the network quickly and easily share photos, videos, documents, etc. from heterogeneous devices, such as tablets, smartphones, and the data that is stored in the cloud storage using was approached. At time, growth and development of the globally data, the cloud storage business model emerging is getting. Analysis new network storage cloud storage services concepts and technologies, including data manipulation, storage virtualization, data replication and duplication, security, cloud computing core.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.440-443
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2011
While Cloud Computing catch attention, system configuration using Server Virtualization as a core technology gains popularity. Thus analyzing existing systems and utilizing resources using server virtualization techniques are spotlighted. This paper presents a solid foundation for utilizing the system idle resources and constructing the cloud computing infrastructure by analyzing means and types of the system load and further analyzing the relationship between CPU resources and loads based on Linux system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.1
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pp.45-50
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2019
With the gradual advancement of IT, passive work processes are automated and the overall quality of life has greatly improved. This is made possible by the formation of an organic topology between a wide variety of real-life smart devices. To serve these diverse smart devices, businesses or users are using the cloud. The services in the cloud are divided into Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS). SaaS runs on PaaS, and PaaS runs on IaaS. Since IaaS is the basis of all services, an algorithm is required to operate virtualization resources efficiently. Among them, desktop resource virtualization is used for resource high availability of unused state time of existing desktop PC. Clustering of hierarchical structures is important for high availability of these resources. In addition, it is very important to select a suitable algorithm because many clustering algorithms are mainly used depending on the distribution ratio and environment of the desktop PC. If various attempts are made to find an algorithm suitable for desktop resource virtualization in an operating environment, a great deal of power, time, and manpower will be incurred. Therefore, this paper proposes a resource clustering simulator for cluster selection of desktop virtualization. This provides a clustering simulation to properly select clustering algorithms and apply elements in different environments of desktop PCs.
Virtualization is a promising approach to consolidating multiple online services onto a smaller number of computing resources. A virtualized server environment allows computing resources to be shared among multiple performance isolated platforms called virtual machines. Through server virtualization software, applications servers are encapsulated into VMs, and deployed with APIs on top generalized pools of CPU and memory resources. Networking and security have been moved to a software abstraction layer that transformed computing, network virtualization. And it paves the way for enterprise to rapidly deploy networking and security for any application by creating the virtual network. Stochastic reward net (SRN) is an extension of stochastic Petri nets which provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, we develop SRN model of network virtualization based on virtual switch. Measures of interest such as switching delay and throughput are considered. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results are obtained according to the virtual switch capacity and number of active VMs.
Kim, TaeHoon;Song, KwangHyeok;No, JaeChun;Park, SungSoon
Journal of KIISE
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v.44
no.10
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pp.1005-1018
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2017
Recently, virtualization has become an essential component of cloud computing due to its various strengths, including maximizing server resource utilization, easy-to-maintain software, and enhanced data protection. However, since virtualization allows sharing physical resources among the VMs, the system performance can be deteriorated due to device contentions. In this paper, we first investigate the I/O overhead based on the number of VMs on the same server platform and analyze the block I/O process of the KVM hypervisor. We also propose an in-memory block cache mechanism, called QBic, to overcome I/O virtualization latency. QBic is capable of monitoring the block I/O process of the hypervisor and stores the data with a high access frequency in the cache. As a result, QBic provides a fast response for VMs and reduces the I/O contention to physical devices. Finally, we present a performance measurement of QBic to verify its effectiveness.
Stateless computing supports a mobility of computing environment easily. It is becoming a major technology for securing personal user's information on shared computing environment. With the advance of virtualization technology and cloud computing, stateless computing is an essential part of personal computing environment connectivity (user's setting and data is stored in remote server or some storage, and it can be restored at any computing environment) In this paper, we propose uPC player that supports stateless computing execution environment on Windows. uPC player provides Windows operating system to user by using an uPC OS virtualization module. In this paper, we leverage how uPC player is designed and implemented for supporting a stateless computing execution environment. uPC player provides a desktop switch between host-system execution environment and uPC virtual execution environment. And it needs just one second for loading uPC virtual execution environment by using OS virtualization-based technique.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.9
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pp.189-196
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2020
Recently, GPU cloud computing technology applying GPU(Graphics Processing Unit) devices to virtual machines is widely used in the cloud environment. In a cloud environment, GPU devices assigned to virtual machines can perform operations faster than CPUs through massively parallel processing, which can provide many benefits when operating high-performance computing services in a variety of fields in a cloud environment. In a cloud environment, a GPU device can help improve the performance of a virtual machine, but the virtual machine scheduler, which is based on the CPU usage time of a virtual machine, does not take into account GPU device usage time, affecting the performance of other virtual machines. In this paper, we test and analyze the performance degradation of other virtual machines due to the virtual machine that performs GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) task in the direct path based GPU virtualization environment, which is often used when assigning GPUs to virtual machines in cloud environments. Then to solve this problem, we propose a GPGPU task management method for a virtual machine.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.4
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pp.107-113
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2012
Cloud computing has brought changes to the IT environment. Due to the spread of LTE, users of cloud services are growing more. This which provides IT resources to meet the needs of users of cloud services are noted as a core industry. But it is not activated because of the security of personal data and the safety of the service. In order to solve this, intrusion detection system is constructed as follows. This protects individual data safely which exists in the cloud and also protects information exhaustively from malicious attack. The cause of most attack risk which exists to cloud computing can find in distributed environment. In this study, we analyzed about necessary property of network-based intrusion detection system that process and analyze large amount of data which occur in cloud computing environment. Also, we studied functions which detect and correspond attack occurred in interior of virtualization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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