When users access to use the computing resources in the cloud, they expect specific quality of service (QoS) which should be guaranteed by the service provider. Meanwhile, the service provider should adopt proper schemes to enhance the resource utilization. In this thesis, we propose the MapChem-Broker which aims to satisfy users' QoS requirements as well as enhance the resource utilization by controlling the provision of VM resources in the cloud. On the experimental cloud testbed, we compare the proposed scheme with an existing one for VM resource provisioning. Results show that the proposed scheme outperforms the existing one.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.3030-3049
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2023
With the development and wide application of hybrid network computing modes like cloud computing, edge computing and fog computing, the customer service requests and the collaborative optimization of various computing resources face huge challenges. Considering the characteristics of network environment resources, the optimized deployment of service resources is a feasible solution. So, in this paper, the optimal goals for deploying service resources are customer experience and service cost. The focus is on the system impact of deploying services on load, fault tolerance, service cost, and quality of service (QoS). Therefore, the alternate node filtering algorithm (ANF) and the adjustment factor of cost matrix are proposed in this paper to enhance the system service performance without changing the minimum total service cost, and corresponding theoretical proof has been provided. In addition, for improving the fault tolerance of system, the alternate node preference factor and algorithm (ANP) are presented, which can effectively reduce the probability of data copy loss, based on which an improved cost-efficient replica deployment strategy named ICERD is given. Finally, by simulating the random occurrence of cloud node failures in the experiments and comparing the ICERD strategy with representative strategies, it has been validated that the ICERD strategy proposed in this paper not only effectively reduces customer access latency, meets customers' QoS requests, and improves system service quality, but also maintains the load balancing of the entire system, reduces service cost, enhances system fault tolerance, which further confirm the effectiveness and reliability of the ICERD strategy.
클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.
Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.238-256
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2016
Modern web services have been broadly deployed on the Internet. Most of these services use multi-tier architecture for flexible scaling and software reusability. However, managing the performance of multi-tier web services under dynamic and unpredictable workload, and different resource demands in each tier is a critical problem for a service provider. When offering quality of service assurance with least resource usage costs, web service providers should adopt self-adaptive resource provisioning in each tier. Recently, a number of rule- and model-based approaches have been designed for dynamic resource management in virtualized data centers. This survey investigates the challenges of resource provisioning and provides a competing assessment on the existing approaches. After the evaluation of their benefits and drawbacks, the new research direction to improve the efficiency of resource management and recommendations are introduced.
Internet of Thing(IoT), which is recently talked about with the development of information and communication technology, provides big data to all nodes such as companies and homes, means of transportation etc. by connecting all things with all people through the integrated global network and connecting all actual aspects of economic and social life with Internet of Thing through sensor and software. Defining Internet of Thing, it plays the role of a connector of providing various information required for the decision-making of companies in the cloud computing environment for the Insight usage by collecting and storing Raw Data of the production site through the sensor network and extracting big data in which data is accumulated and Insight through this. In addition, as the industry showing the largest linkage with other root industries among root industries, the mold industry is the core technology for controlling the quality and performance of the final product and realizing the commercialization of new industry such as new growth power industry etc. Recently, awareness on the mold industry is changing from the structure of being labor-intensive, relying on the experience of production workers and repeating modification without the concept of cost to technology-intensive, digitization, high intellectualization due to technology combination according to IT convergence. This study, therefore, is to provide a golden opportunity to increase the direct and indirect expected effects in poor management activities of small businesses by actually implementing and managing the entire process of mold life cycle to information system from mold planning to mass production and preservation by building SME(small and medium-sized enterprises)-type mold life cycle management information system in the cloud computing environment and applying it to the production site.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5419-5436
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2016
Enhancing the performance of computing systems has been an important topic since the invention of computers. The leading-edge technologies of multicore and virtualization dramatically influence the development of current IT systems. We study performance attributes of response time (RT), throughput, efficiency, and scalability of a virtualized Web system running on a multicore server. We build virtual machines (VMs) for a Web application, and use distributed stress tests to measure RTs and throughputs under varied combinations of virtual cores (VCs) and VM instances. Their gains, efficiencies and scalabilities are also computed and compared. Our experimental and analytic results indicate: 1) A system can perform and scale much better by adopting multiple single-VC VMs than by single multiple-VC VM. 2) The system capacity gain is proportional to the number of VM instances run, but not proportional to the number of VCs allocated in a VM. 3) A system with more VMs or VCs has higher physical CPU utilization, but lower vCPU utilization. 4) The maximum throughput gain is less than VM or VC gain. 5) Per-core computing efficiency does not correlate to the quality of VCs or VMs employed. The outcomes can provide valuable guidelines for selecting instance types provided by public Cloud providers and load balancing planning for Web systems.
BIM 기술은 현재 빠르게 건설 산업 전반에 적용 및 확산되고 있다. 그러나 고비용의 BIM 인프라, 법령의 부재, 운영 프로세스 등의 문제로 도입 초기의 기대와 달리 그 활용도면에서 만족할 만한 기대치를 채우지 못하고 있다. 설계 단계에서 수행되는 BIM 기술 기반의 협업 설계 인프라 구축은 성공적인 건설 프로젝트를 위한 필수 요소로 볼 수 있다. 현재 BIM은 클라우드 컴퓨팅기술과 결합하여 드로잉, 3D 모델링, 객체 데이터, 속성 정보 등을 생성할 수 있는 서비스 들이 파생되고 있으며 설계 인프라를 위한 핵심으로 떠오르고 있다. 본 논문은 VDI 시스템 환경 설정 및 구축을 통해 BIM 모델링, Viewing, 모델 체크, 마크업 등 BIM을 수행할 수 있는 서버 인프라 서비스 구축 방안을 제시한다. VDI 성능 시스템 테스트를 통하여 BIM 설계 환경에 필요한 가상 머신 리소스를 산정하고 배분하는 방식을 제안하여 클라우드 컴퓨팅 기반 BIM 설계 및 BIM 설계정보를 활용 프로젝트 운영 방향을 제시하고자 한다.
최근 국내에서는 BIM 적용을 의무화하는 프로젝트의 증가로 인하여 BIM 기술의 도입이 확대되고 있지만, 중소설계사무소에서는 관련 제도 미비, 인프라 구축비용, 상이한 프로세스 등과 같은 다양한 문제로 인해 BIM 확산이 저조한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제 중에서 BIM 운영관리를 위해 필요한 인프라 구축 및 유지비용 절감 방안으로 타 산업에서 최근 적용이 모색되고 있는 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나인 VDI 시스템을 BIM 분야에 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 연구 수행절차로는 중소설계사무소의 BIM 기반 환경에서 문제점을 분석하고 타 산업에서 VDI의 활용 요소가 BIM 환경의 저해요인을 해소 할 수 있는지 분석한 후, 건설 산업에 적합한 VDI 시스템 적용 방안을 모색하여 Server 규모산정 프로세스를 구축하였다. 이를 바탕으로 BIM 인프라 환경에 적용하여 자원관리의 효율성을 분석하여 BIM 환경에서 성공적인 VDI 도입에 일조 하고자 한다.
최근, 효율적인 위성자료처리시스템의 개발을 위해 고성능 컴퓨팅, 클라우스 서비스, 데브옵스 방법론 등의 정보기술(information technology; IT)을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 해양의 장단기 변화를 관측하여 해양재해 재난 예측 및 어장환경 관리를 지원하기 위해 정지궤도해양관측위성-II(Geostationary Ocean Color Imager II; GOCI-II)이 2019년 3월 발사될 예정이며, 자료 수신/처리/저장/배포를 위한 지상시스템(GOCI-II Ground Segment; G2GS)이 해양위성센터에서 설계되고 있다. G2GS는 자료수신(data acquisition subsystem; DAS), 자료보정(data correction subsystem; DCS), 정밀보정(precision correction subsystem; PCS), 자료처리(ocean data processing subsystem; ODPS), 자료관리(data management subsystem; DMS), 운영및품질관리(operation & quality management subsystem ; OQMS) 등 6개의 서브시스템으로 구성되어 있다. G2GS를 이용하여 GOCI-II로부터 생산된 해양 분석 자료를 유관기관 및 일반 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있을 것이라 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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