Computing environment combined with development of internet and IT technology is changing to cloud computing environment. In addition, cloud computing is revitalized more because of propagation of LTE and suggestion of N-screen Service. Virtualization is the point technology for suggest IT resource to service form to users in this cloud computing. This technology combines other system physically or divides one system logically and uses resource efficiently. Many users can be provided application and hardware as needed using this. But, lately various attack using weak point of virtualization technology are increasing rapidly. In this study, we analyze type and weak point of virtualization technology, the point of cloud computing. And we study about function and the position which intrusion detection system has to prepare in order to detect and block attack using this.
Nowadays, cloud computing is being adopted for more organizations. However, since cloud computing has a virtualized, volatile, scalable and multi-tenancy distributed nature, it is challenging task to perform attack detection in the cloud following conventional processes. This work proposes a solution which aims to collect web server logs by using Flume and filter them through Spark Streaming in order to only consider suspicious data or data related to denial-of-service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for posterior analysis with the frequent pattern (FP)-Growth algorithm. With the proposed system, we can address some of the difficulties in security for cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and consequently enabling an almost real-time attack detection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1014-1025
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2020
Cloud computing services changed the way the data are managed across the healthcare system that can improve patient care. Currently, most healthcare organizations are using cloud-based applications and related services to deliver better healthcare facilities. But architecting a cloud-based healthcare system needs deep knowledge about the working nature of these services and the requirements of the healthcare environment. The success is based on the usage of appropriate cloud services in the architecture to manage the data flow across the healthcare system.Cloud service providers offer a wide variety of services to ingest, store and process healthcare data securely. The top three public cloud providers- Amazon, Google, and Microsoft offers advanced cloud services for the solution that the healthcare industry is looking for. This article proposes a framework that can effectively utilize cloud services to handle the data flow among the various stages of the healthcare infrastructure. The useful cloud services for ingesting, storing and analyzing the healthcare data for the proposed framework, from the top three cloud providers are listed in this work. Finally, a cloud-based healthcare architecture using Amazon Cloud Services is constructed for reference.
A one dimensiional cumulus cloud model has been developed for the investigation of temporal and altitudinal variation of trace gases and the wet deposition rates of sulfate for different simulation conditions. The results show that the dynamic field, liquid mixing ratios and the solubility of trace gases affect the distribution of trace gases and the droplet pH. Temporal variation of the predicted surface precipitation and sulfate deposition rates agree well with the field data.
The application of cloud computing to many industrial domains is rapidly increasing, and domestic and foreign cloud service providers are actively conducting business. In the domestic cloud market, it is necessary to establish an ecosystem with partner operators that work closely with private cloud service providers. In this paper, to create such an environment, we propose a framework that can evaluate the capabilities of partners required for cloud service providers to establish specific business strategies. The framework proposed in this study establishes criteria for evaluating partners' competencies and applies a decision-making model such as fuzzy AHP for evaluation. Eventually this will help not only to expand the domestic cloud market but also to strengthen the competitiveness of domestic cloud partners through the growth of the domestic cloud market.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1892-1912
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2022
With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.
클라우드 환경에서 복잡한 가상 환경을 관리할 필요 없이 애플리케이션 본연의 작업에 집중하기를 원하는 사용자의 요구는 서버리스 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 모델을 탄생시켰다. 서버리스 컴퓨팅 모델에서 사용자는 서버에서의 자원 할당이나 기타 서버 관리를 서비스 제공자에게 위임하고, 자신은 애플리케이션 코드 개발에만 집중하여 클라우드 서비스를 사용하는 것이 가능해졌다. 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스 사용자의 부담을 감소시킴으로써 클라우드 컴퓨팅의 활용도를 한 단계 업그레이드시켰으며, 향후 클라우드 컴퓨팅의 기반 모델로 자리 잡을 것으로 예상된다. 서버리스 플랫폼은 사용자를 대신하여 클라우드 가상 환경에 대한 관리를 담당하며, 애플리케이션을 구성하는 서버리스 함수를 클라우드 환경에서 실행시키는 역할을 담당한다. 사용하는 자원에 비례하여 사용자 과금이 이루어지는 서버리스 컴퓨팅의 특징을 고려 할 때 서버리스 플랫폼의 효율성은 사용자와 서비스 제공자 모두에게 매우 중요한 요소라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 서버리스 컴퓨팅 성능에 영향을 미치는 다양한 요소를 판별하고, 관련된 최신 연구 동향을 분석하고자 한다. 그리고 분석 결과를 바탕으로 향후 서버리스 컴퓨팅의 발전 방향과 관련된 연구 방향을 논의한다.
The rapid increase in the number of patients with chronic diseases is an important public healthcare issue in many countries, which accelerates many studies on a healthcare system that can, whenever and wherever, extract and process patient data. A patient with a chronic disease conducts self-management in an out-of-hospital environment, particularly in an at-home environment, so it is important to provide integrated and personalized healthcare services for effective care. To help provide effective care for chronic disease patients, we propose a service flow and a new cloud-based personalized healthcare system architecture supporting both at-home and at-hospital environments. The system considers the different characteristics of at-hospital and at-home environments, and it provides various chronic disease care services. A prototype implementation and a predicted cost model are provided to show the effectiveness of the system. The proposed personalized healthcare system can support cost-effective disease care in an at-hospital environment and personalized self-management of chronic disease in an at-home environment.
International journal of advanced smart convergence
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제9권4호
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pp.149-155
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2020
In the software industry of Korean Small and Medium-sized Enterprise(SME)s, the development process is often not mature. This may lead to failures in quality control and output management. As a result, the quality of the software can be degraded. To solve the problem, the software visualization technique, which is from the National IT Industry Promotion Agency Software Engineering Center can be applied. We have experienced with mentoring not only the visualization of software development process, but also various visualization process of SMEs. However, the existing software visualization method was difficult to install environment and its time cost was high. This paper proposes a software visualization environment through a cloud service along with a case of building a software visualization environment. We expect that this method will make it easier to build a visualization environment and improve the quality of SME software.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제22권E2호
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pp.78-88
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2006
In order to study the characteristics of cloud, a real-scale experiment for cloud generation was carried out using an extinct vertical mine (430 m height) located in the northeastern Honshu, Japan. The dry particles generated from the three-step concentrations of NaCl solutions were used for cloud generation. The number size distributions of initial dry particles and cloud droplets were monitored by Scanning Mobility Particle Sizer (SMPS) and Forward Scattering Spectrometer Probe (FSSP) at bottom and upper sites of pit, respectively. The polymeric water absorbent film (PWAF) method was employed to measure liquid water content ($W_L$) as a function of droplet size. Moreover the chemical properties of individual droplet replicas were determined by micro-PIXE. The CCN number concentration shows the lognormal form in dependence of the particle size, while the number size distributions of droplets are bimodal showing the peaks around $9{\mu}m$ and $20{\mu}m$ for every case. In comparison to background mineral particles, right shifting of size distribution line for NaCl particles was occurred. When NaCl solutions with three-step different concentrations were neulized, $W_L$ shows the strong droplet size dependence. It varied from $10.0mg\;m^{-3}$ up to $13.6mg\;m^{-3}$ with average $11.6mg\;m^{-3}$. A good relationship between $W_L$ and cloud droplet number concentration was obtained. Both chemical inhomogeneities (mixed components with mineral and C1) and homogeneities (only mineral components or C1) in individual droplet replicas were obviously observed from micro-PIXE elemental images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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