다양한 IoT(Internet of Things) 서비스들이 등장하면서 IoT 기기의 테스크를 오프로딩 시키는 연구가 진행되었다. 기존에는 클라우드 컴퓨팅을 통한 오프로딩이 고려되었지만 서비스 응답 지연 및 코어 네트워크의 부하 등의 이슈로 인해 IoT 기기 근처에서 오프로딩을 지원하는 포그 컴퓨팅 개념이 도입되었다. 하지만 포그 컴퓨팅 환경에서도 서비스 대상 IoT 기기가 증가하게 되면 클라우드 환경과 마찬가지로 부하 집중 문제로 인해 서비스 응답 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 자동차, 드론 등 IoT 기기 근처에 존재하는 컴퓨팅 가능 노드들을 통해 오프로딩을 수행하는 개념인 기회적 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 기존의 포그 및 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 활용한 오프로딩 연구들은 서비스의 요청이 있을 때 가용한 노드를 통해 오프로딩을 수행한다. 기존의 연구 방법대로 오프로딩을 수행한다면 기회적 포그 컴퓨팅 노드가 가용할 때에 발생된 요청들만 해당 노드들로 오프로딩이 가능하다. 하지만 서비스의 응답 지연 요구사항만 만족시킨다면 즉시적으로 요청을 처리할 필요가 없고 최대한 많은 테스크를 기회적 포그 컴퓨팅 노드로 오프로딩 시키는 것이 부하 분산에 용이하다. 그러므로 본 논문에서는 오프로딩 타이머를 기반으로 서비스 응답 지연 요구사항을 만족시키면서 최대한 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 통해 오프로딩 시킬 수 있는 지연된 오프로딩 방법을 제안하고자 한다.
모바일 클라우드 컴퓨팅 기술이 대두 됨에 따라, 모바일 단말기의 이동성과 클라우드의 컴퓨팅 파워 및 스토리지 자원의 장점을 모두 취합하는 어플리케이션 개발이 가능해졌다. 모바일 어플리케이션 사용자에게 클라우드의 존재가 마치 보이지 않는 것처럼 끊김 없이 작은 오버헤드로 전송을 하는 아키텍처를 제안하고자 한다.
Oh, Doohwan;Kim, Ilkyu;Kim, Keunsoo;Lee, Sang-Min;Ro, Won Woo
ETRI Journal
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제37권2호
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pp.348-358
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2015
Mobile devices have been widespread and become very popular with connectivity to the Internet, and a lot of desktop PC applications are now aggressively ported to them. Unfortunately, mobile devices are often vulnerable to malicious attacks due to their common usage and connectivity to the Internet. Therefore, the demands on the development of mobile security systems increase in accordance with advances in mobile computing. However, it is very hard to run a security program on a mobile device all of the time due the device's limited computational power and battery life. To overcome these problems, we propose a novel mobile security scheme that migrates heavy computations on mobile devices to cloud servers. An efficient data transmission scheme for reducing data traffic between devices and servers over networks is introduced. We have evaluated the proposed scheme with a mobile device in a cloud environment, whereby it achieved a maximum speedup of 13.4 compared to a traditional algorithm.
IoT-Cloud 융합 가상 기계 시스템은 저성능의 사물인터넷 장비에서 고성능 클라우드 서버의 연산력을 제공받는 오프로딩 기법을 사용한다. 오프로딩 기법을 사용하는 경우 실행 대상 프로그램은 사물인터넷 장비와 클라우드 서버 사이에 일관성이 유지되어야하기 때문에 문맥 동기화가 필요하다. 기존 IoT-Cloud 융합 가상 기계의 문맥 동기화 방식은 전체 문맥 동기화를 시도하기 때문에 네트워크 오버헤드가 증가하여 비효율적이다. 네트워크 오버헤드는 오프로딩 실행 성능을 기존보다 감소시킬 수 있기 때문에 효율적인 오프로딩을 위해서는 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하여 네트워크 오버헤드를 줄여야 한다. 본 논문에서는 효율적인 오프로딩 실행을 위해 정적 프로파일링을 통해 추출된 문맥 정보를 기반으로 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만을 동기화하는 문맥 동기화기를 설계 및 구현하였다. 오프로딩 실행에 필요한 문맥 정보만 동기화가 이뤄지면 문맥 동기화 시 발생하는 네트워크 오버헤드의 크기가 줄어들기 때문에 효율적인 오프로딩 실행이 가능하다.
Virtualization was devised as a resource management and optimization technique for mainframes having scaleless computing capabilities. The resource scaling can be done with a variety of virtualization methods such as VM creation, deletion, and migration. In this paper, we designed to achieve the load balancing, several load balancing schemes such as Minimum Execution Time (MET), Min-Min scheduling, Cloud Analyst have been reported in literature in addition to a comprehensive study on First Come First Serve (FCFS) and Round-robin schedulers.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.310-328
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2022
Internet of things (IoT) has emerged as the most popular technique that facilitates enhancing humans' quality of life. However, most time sensitive IoT applications require quick response time. So, processing these IoT applications in cloud servers may not be effective. Therefore, fog computing has emerged as a promising solution that addresses the problem of managing large data bandwidth requirements of devices and quick response time. This technology has resulted in processing a large amount of data near the data source compared to the cloud. However, efficient management of computing resources involving balancing workload, allocating resources, provisioning resources, and scheduling tasks is one primary consideration for effective computing-based solutions, specifically for time-sensitive applications. This paper provides a comprehensive review of the source management strategies considering resource limitations, heterogeneity, unpredicted traffic in the fog computing environment. It presents recent developments in the resource management field of the fog computing environment. It also presents significant management issues such as resource allocation, resource provisioning, resource scheduling, task offloading, etc. Related studies are compared indifferent mentions to provide promising directions of future research by fellow researchers in the field.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
모바일 데이터의 사용이 늘어나면서 특히 비디오 콘텐츠가 차지하는 비중이 가파르게 증가하고 있다. 모바일 사용자가 지리적으로 원거리에 위치한 클라우드 서버를 통해 데이터를 전달받으면서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 사용자와 지리적으로 가까운 엣지 서버에 미리 데이터를 캐싱하는 방법이 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크 환경에서 지연 오프로딩 스킴(delayed offloading scheme)을 적용해 모바일 사용자에게 효과적으로 콘텐츠 파일을 제공하기 위한 SBS 캐싱 기법을 제안하였다. 지연 오프로딩 스킴에서 Macro Base Station(MBS)보다 Small Cell Base Station(SBS)으로부터 데이터를 다운받는 경우 더 적은 비용을 요구하기 때문에 MBS로부터 전송받는 데이터 크기를 최소화하는 것을 목표로 하였다. 모바일 사용자의 이동 경로 확률과 콘텐츠 파일의 인기도를 사용해 SBS에 캐싱할 콘텐츠 파일과 그 크기를 결정하고 SBS의 서비스 범위가 중복되는 것을 고려해 콘텐츠 파일을 재배치하는 캐싱 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 다른 알고리즘보다 MBS로부터 다운받는 데이터 크기를 줄일 수 있다는 것을 증명하였다.
스마트 폰, 태블릿 PC와 같은 이동이동단말기와 다양한 무선통신 기술의 발전으로 차세대 이동통신망은 다양한 액세스 네트워크들이 공존한다. 다양한 네트워크에서의 서비스 연속성 및 네트워크 상황에 따른 서비스 품질 저하, 그리고 EPC 망의 트래픽 과부하 현상은 여전히 문제로 남아있다. 본 논문에서는 EPC 망에서 과부화 되는 트래픽을 클라우드 서버로 분산하여 선택하는 기법을 제안한다. 제안한 방안을 통해 효율적인 네트워크 활용 방안과 최상의 핸드오버 방안을 제공할 수 있으며 사용자에게는 네트워크 상황에 따른 최적의 서비스를 제공할 수 있다.
최근, 모바일 장치는 컴퓨터와 비슷한 기능을 갖추고 있다. 그러나, 모바일 장치는 낮은 처리 능력, 제한된 메모리, 예측할 수 없는 연결 및 제한된 배터리 수명 등 과 같은 제약으로 인해 제한된 리소스를 가지고 있다. 모바일 장치의 능력을 향상시키기 위한 아이디어는 컴퓨팅 인프라 모바일 장치로부터 부하를 이동하는 클라우드 컴퓨팅 및 가상화 기술을 사용하는 것이다. 이러한 기술은 모바일 장치에서 resource-rich cloud 또는 서버로 많이 계산되는 리소스를 이동하는 기술로 구성된다. 이러한 기술에 대한 목표를 달성하기 위하여, 연구자들은 모바일 클라우드 애플리케이션 모델을 설계를 하고 있었다. 이 논문에서 우리는 cloudlet architecture에 대해 강조하고, 그 방법론과 cloudlet과 모바일 장치사이에서 영향 측정에 대해 설계에 대해 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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