하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경에서 많은 과학자들이 과학 응용을 수행하고 있으나, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 각 회사들의 자원 표기법이 상이하고 복잡하여 사용에 어려움이 따르고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 선택하는 것이 어렵다. 클라우드 서비스 간에 상호 호환성을 제공해주는 하이브리드 클라우드 환경에서의 표준화된 자원 명세 표기법이 필요하다. 과학자들은 기존에 자신들이 수행했던 자원이나 가장 좋은 성능의 자원에서만 수행하려는 경향이 있어, 비용, 시간을 효율적으로 수행하면서 응용에 적합하고, 기존의 실험과 유사하게 진행할 수 있는 자원을 추천해주는 서비스가 필요하다. 하이브리드 클라우드 서비스의 표준화를 위해 인터클라우드 프로젝트가 진행되고 있으나, 과학 응용 실험에 적합한 자원의 선택을 위해 필요한 클라우드 자원의 특성들을 나타내는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 하이브리드 클라우드 환경에서 시맨틱 클라우드 자원 서비스를 제안한다. 통계 기법으로 과학 응용의 특징에 따라 응용에 적합한 클라우드 자원을 그룹으로 분류하고 분류된 유사한 클라우드 자원 그룹을 가지고 시맨틱 클라우드 자원 추천 서비스 기법을 제공한다. 제안한 알고리즘을 통해 시맨틱 클라우드 추천 서비스 기법을 제공하면, 효율적인 자원의 가용성과 비용으로 응용을 수행할 수 있고, 응용에 적합한 클라우드 자원을 추천할 수 있다.
In the current high network-centralized computing and enterprising environment, it is getting essential to transmit data reliably at very high rates. Until now previous client/server model based NFS(Network File System) or AFS(Andrew's Files System) have met the various demands but from now couldn't satisfy those of the today's scalable high-performance computing environment. Not only performance but data sharing service redundancy have risen as a serious problem. In case of NFS, the locking issue and cache cause file system to reboot and make problem when it is used simply as ip-take over for H/A service. In case of AFS, it provides file sharing redundancy but it is not possible until the storage supporting redundancy and equipments are prepared. Lustre is an open source based cluster file system developed to meet both demands. Lustre consists of three types of subsystems : MDS(Meta-Data Server) which offers the meta-data services, OST(Objec Storage Targets) which provide file I/O, and Lustre Clients which interact with OST and MDS. These subsystems with message exchanging and pursuing scalable high-performance file system service. In this paper, we compare the transmission speed of gigabytes file between Lustre and NFS on the basis of concurrent users and also present the high availability of the file system by removing more than one OST in operation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.2060-2073
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2022
Cloud Computing permits users to access vast amounts of services of computing power in a virtualized environment. Providing secure services is essential. There are several problems to real-world optimization that are dynamic which means they tend to change over time. For these types of issues, the goal is not always to identify one optimum but to keep continuously adapting to the solution according to the change in the environment. The problem of scheduling in Cloud where new tasks keep coming over time is unique in terms of dynamic optimization problems. Until now, there has been a large majority of research made on the application of various Evolutionary Algorithms (EAs) to address the issues of dynamic optimization, with the focus on the maintenance of population diversity to ensure the flexibility for adapting to the changes in the environment. Generally, trust refers to the confidence or assurance in a set of entities that assure the security of data. In this work, a dynamic optimization technique is proposed to find an optimal trust weights in cloud during scheduling.
인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스 되고 있다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 그 결과 클러스터 기반 DBMS에 관한 연구와 상용화된 솔루션을 통해 국내외적으로 활발히 진행 중이며, 이에 따라 클러스터 기반 DBMS를 효율적이고 최적화된 상태의 관리 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 DBMS를 위한 고가용성 클러스터 솔루션의 최적화된 관리 기법과 이론에 대해 알아본다.
Khiabani, Hamed;Idris, Norbik Bashah;Manan, Jamalul-Lail Ab
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1569-1584
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2013
Ubiquitous interaction in a pervasive environment is the main attribute of smart spaces. Pervasive systems are weaving themselves in our daily life, making it possible to collect user information invisibly, in an unobtrusive manner by known and even unknown parties. Huge number of interactions between users and pervasive devices necessitate a comprehensive trust model which unifies different trust factors like context, recommendation, and history to calculate the trust level of each party precisely. Trusted computing enables effective solutions to verify the trustworthiness of computing platforms. In this paper, we elaborate Unified Trust Model (UTM) which calculates entity's trustworthiness based on history, recommendation, context and platform integrity measurement, and formally use these factors in trustworthiness calculation. We evaluate UTM behaviour by simulating in different scenario experiments using a Trust and Reputation Models Simulator for Wireless Sensor Networks. We show that UTM offers responsive behaviour and can be used effectively in the low interaction environments.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 핵심 기반 기술로서 무선 센서 네트워크 통신 기술에 대한 연구가 점차 확산되고 있다. 특히 센서 노드는 에너지 자원이 한정되어 있기 때문에, 에너지 효율적인 라우팅 기법을 통해 통신 에너지를 감소시키는 것이 가장 중요하다. 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 헤더를 임의로 선정함으로써 효율적으로 클러스터 헤더를 선정하지 못하는 문제점을 지닌다. 또한 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 대규모 크기의 네트워크를 지원하지 못하기 때문에 다양한 응용에서 활용될 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 기존 클러스터 기반 라우팅 기법의 문제점을 해결하기 위하여, 대표경로를 이용한 새로운 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법은 홉 수 기반의 대표경로를 생성함으로써 분산된 클러스터 헤더를 지닌 효율적인 클러스터를 구성한다. 또한, 클러스터 멤버 노드와 클러스터 헤더간의 데이터 통신 및 클러스터 헤더간의 통신을 위하여 멀티 홉 통신을 지원한다. 마지막으로 LEACH와 Mutihop-LEACH와의 성능 비교를 통해 제안하는 기법이 신뢰성 및 확장성 측면에서 성능이 우수함을 제시한다.
네트워크 시스템의 빠른 발전으로 인해 인터넷을 통한 대용량 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 대용량 데이터의 효율적인 저장 및 제공을 위해 기존 컴퓨팅 중심으저장 방식이 아닌 데이터 중심의 새로운 저장 시스템 패러다임이 요구되고 있다. 또한 저장장치 전용 네트워크인 SAN(Storage Area Network)과 NAS(network attached storage)의 보급으로 인해 클러스터 공유 파일 시스템의 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 SAN 기반의 네트워크-부착형 저장 장치들을 군집화하여 파일 서버 없이 직접 데이터 전송이 가능한 클러스터 공유 파일 시스템인 SANiqueTM의 설계방법 및 각 주요 구성요소들의 기능을 기술한다. 특히 효율적인 데이터 접근을 극대화하기 위한 전역 버퍼 관리기의 설계를 제안하며 그 프로토콜에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 클러스터 노드 할당 시스템에 대한 최적화 모델을 제시한다. 분산 파일 시스템 구조를 지닌 제시 모델에서는 시간에 따른 시스템의 역동적인 움직임을 면밀하게 고려하여 클러스터 노드 할당 세트가 타당한지를 조사하는 클러스터 모니터 노드의 기능이 주어진다. 노드 할당 시스템의 클러스터 모니터 노드는 병렬 모듈들을 클러스터 노드들에 분산시키면서 유전 알고리즘을 이용하여 좋은 할당 솔루션을 제공한다. 실험적 연구의 일환으로 코딩 기법, 교배, 돌연변이, 개체집단 크기 같은 다양한 유전 인자 파라미터와 노드 모듈개수에 따른 솔루션 품질 및 계산 시간에 관한 비교 실험 결과를 발표한다.
최근, 클라우드 컴퓨팅 기술은 다양한 서비스의 형태로 제공이 되며, 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 무엇보다도 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 이러한 기술들은 웹 베이스의 사용자들이 자유롭게 접근하고, 사용자 환경에 맞도록 설치가 가능하게 지원하는 중요한 기술 요소들 중의 하나이다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기술 동향에 대한 분석을 통해 고 가용성 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위한 그리드 측면에서의 소프트웨어 관련 기술과 아키텍처를 소개 한다.
대용량 VOD 서비스를 위한 서버로 높은 성능과 낮은 가격의 클러스터 서버가 주목받고 있다. 일반적으로 클러스터 서버는 하나의 front-end 노드와 여러 back-end 노드로 구성된다. back-end 노드 수를 증가시키면 더 많은 클라이언트들에게 QoS를 보장하는 스트리밍 서비스를 할 수 있지만, back-end 노드의 오류 가능성도 이와 비례하여 증가한다. 서버의 장애는 모든 스트리밍 서비스를 중단시킬 뿐 아니라 현재 재생 위치 정보도 잃어버린다. 본 논문에서는 back-end 노드가 오류 상태가 될 때, 끊이지 않는 스트리밍 서비스를 지원하기 위한 복구 방법을 제안한다. 실제 VOD 서비스 환경을 위해, 일반 PC로 구성된 클러스터 기반의 VOD 서버를 구현하였으며, MPEG 영화를 위한 병렬 처리 기법을 사용하였다. 구현된 VOD 서버에 패리티 연산을 이용한 비디오 블록 복구 방법을 설계하였다. 하지만, 클러스터 기반의 VOD 서버 구조를 고려하지 않으면 복구를 위한 내부 네트워크 성능의 병목현상과 back-end 노드들의 비효율적인 CPU 사용을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 파이프라인 개념을 이용한 새로운 장애 복구 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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