• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제4권9호
• /
• pp.283-288
• /
• 2015

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제5권10호
• /
• pp.1712-1732
• /
• 2011

Cloud provides dynamically scalable virtualized computing resources as a service over the Internet. To achieve higher resource utilization over virtualization technology, an optimized strategy that deploys virtual machines on physical machines is needed. That is, the total number of active physical host nodes should be dynamically changed to correspond to their resource usage rate, thereby maintaining optimum utilization of physical machines. In this paper, we propose a pattern-based prediction model for resource provisioning which facilitates best possible resource preparation by analyzing the resource utilization and deriving resource usage patterns. The focus of our work is on predicting future resource requests by optimized dynamic resource management strategy that is applied to a virtualized data center in a Cloud computing environment. To this end, we build a prediction model that is based on user request patterns and make a prediction of system behavior for the near future. As a result, this model can save time for predicting the needed resource amount and reduce the possibility of resource overuse. In addition, we studied the performance of our proposed model comparing with conventional resource provisioning models under various Cloud execution conditions. The experimental results showed that our pattern-based prediction model gives significant benefits over conventional models.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.5-6
• /
• 2019

Edge Computing에서 발생하는 데이터 분석에 대한 알고리즘의 성능 평가나 검증은 필수적이다. 이러한 평가 및 검증을 위해서는 비교 가능한 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 Edge Computing에서 발생하는 데이터에 대한 분석 결과 및 Computing Resource에 대한 성능평가를 위해 Cloud 기반의 빅 데이터 분석시스템을 구축한다. Edge Computing 비교분석 빅 데이터 시스템은 실제 IoT 노드에서 Edge Computing을 수행할 때와 유사한 환경을 Cloud 상에 구축하고 연구되는 Edge Computing 알고리즘을 Data Analysis Cluster Container에 탑재해 분석을 시행한다. 그리고 분석 결과와 Computing Resource 사용률 데이터를 기존 IoT 노드 Edge Computing 데이터와 비교하여 개선점을 도출하는 것이 본 논문의 목표이다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권4호
• /
• pp.450-464
• /
• 2023

To address the problems of large system overhead and low timeliness when dealing with task scheduling in mobile edge cloud computing, a task scheduling and resource management strategy for edge cloud computing based on an improved genetic algorithm was proposed. First, a user task scheduling system model based on edge cloud computing was constructed using the Shannon theorem, including calculation, communication, and network models. In addition, a multi-objective optimization model, including delay and energy consumption, was constructed to minimize the sum of two weights. Finally, the selection, crossover, and mutation operations of the genetic algorithm were improved using the best reservation selection algorithm and normal distribution crossover operator. Furthermore, an improved legacy algorithm was selected to deal with the multi-objective problem and acquire the optimal solution, that is, the best computing task scheduling scheme. The experimental analysis of the proposed strategy based on the MATLAB simulation platform shows that its energy loss does not exceed 50 J, and the time delay is 23.2 ms, which are better than those of other comparison strategies.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.111-119
• /
• 2014

클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
• /
• pp.281-283
• /
• 2009

Forming Community is important to manage and provide the service in Ubiquitous Environments including embedded tiny computers. Community Computing is that members constitute the community and cooperate. A mutual exclusion problem occurs when many processors try to use one resource and race condition happens. In the expanded concept, a group mutual exclusion problem is that processors in the same group can share the resource but processors in different groups cannot share. As mutual exclusion problems might be in community computing environments, we propose algorithm which improves the execution speed using RMS (resource management service). In this paper describes proposed algorithm and proves its performance by experiments, comparing proposed algorithm with previous method using quorum-based algorithm.

• 정보화연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2013

Various computing systems are used in naval ships. Since each system has a single purpose and its applications are tightly coupled with the physical machine, applications cannot share physical resources with each other. It is hard to utilize resources efficiently in conventional naval shipboard computing environment. In this paper, we present an integration architecture for virtualized naval shipboard computing systems based on open architecture. Our proposed architecture integrates individual computing resources into one single integrated hardware pool so that the OS and applications are encapsulated as a VM. We consider the issue of varying needs of all applications in a naval ship that have different purposes, priorities and requirements. We also present parallel VM migration algorithm that improves the process time of resource reallocation of given architecture. The evaluation results with the prototype system show that our algorithm performs better than conventional resource reallocation algorithm in process time.

• 융합보안논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.59-65
• /
• 2012

IT와 네트워크 기술의 발전으로 새롭게 소개된 클라우드 컴퓨팅은 개인의 인터넷 환경뿐만 아니라 기업들의 서비스 환경에도 많은 변화를 가져다주었다. 특히 저렴한 비용으로 IT 자원을 빌려 쓸 수 있고, 인프라를 구축할 필요가 없으며, 가상화를 이용한 다양한 컴퓨팅 환경을 제공받을 수 있는 것은 클라우드 컴퓨팅 환경이 인기를 얻을 수밖에 없는 이유이기도 하다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서는 다양한 접속 방법과 서비스 제공 범위가 넓어지고 있는 것과 비례하여 공격 위협의 범위 또한 넓어지고 있다. 따라서 악의적인 의도를 갖는 다양한 공격으로부터 자원을 보호해 줄 수 있는 침입탐지시스템이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 자원의 공유와 가상화가 갖는 특성으로 인해 침입이 발생하였을 때 다른 컴퓨팅 환경에 비해 그 피해가 매우 큰 클라우드 컴퓨팅 환경에서 침입탐지시스템이 가져야할 특징에 대하여 분석하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권1호
• /
• pp.140-146
• /
• 2023

Resource allocation is one of the top challenges in Internet of Things (IoT) networks. This is due to the scarcity of computing, energy and communication resources in IoT devices. As a result, IoT devices that are not using efficient algorithms for resource allocation may cause applications to fail and devices to get shut down. Owing to this challenge, this paper proposes a novel algorithm for managing computing resources in IoT network. The fog computing devices are placed near the network edge and IoT devices send their large tasks to them for computing. The goal of the algorithm is to conserve energy of both IoT nodes and the fog nodes such that all tasks are computed within a deadline. A bi-partite graph-based algorithm is proposed for stable matching of tasks and fog node computing units. The output of the algorithm is a stable mapping between the IoT tasks and fog computing units. Simulation results are conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm which proves the improvement in terms of energy efficiency and task delay.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
• /
• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.45-50
• /
• 2005

Research and development of grid computing ware mainly focused on high performance computing field such as large-scale computing operation. Many companies and organizations concentrated on existing computational grid. However, service grid focusing on enterprise environments has been noticed gradually. Grid service providers of service grid construct diverse and specialized services and provide service resources that have economic feasibility to grid users. But, service resources are geographically dispersed and divided into many classes and have individual owners and management policies. In order to utilize and allocate resources effectively, service grid needs a resource management model that handles and manages heterogeneous resources of service grid. Therefore, this paper presents the third party grid service marketplace model using virtualization to solve problems of grid service resource management. Also, this paper proposes resource dealing mechanism and pricing algorithms applicable for service grid. Empirical results show usefulness and efficiency of the third party grid service marketplace model in comparison with typical economic models for grid resource management such as single auction model and double auction model.