Multimedia services in the cloud have become a popular trend in the big data environment. However, how to efficiently schedule a large number of multimedia services in the cloud is still an open and challengeable problem. Current cloud-based scheduling algorithms exist the following problems: 1) the content of the multimedia is ignored, and 2) the cloud platform is a known parameter, which makes current solutions are difficult to utilize practically. To resolve the above issues completely, in this work, we propose a novel distributed multimedia scheduling to satisfy the objectives: 1) Develop a general cloud-based multimedia scheduling model which is able to apply to different multimedia applications and service platforms; 2) Design a distributed scheduling algorithm in which each user makes a decision based on its local information without knowing the others' information; 3) The computational complexity of the proposed scheduling algorithm is low and it is asymptotically optimal in any case. Numerous simulations have demonstrated that the proposed scheduling can work well in all the cloud service environments.
Opportunistic scheduling is one of the important techniques to maximize multiuser diversity gain. In this paper, we propose a distributed opportunistic scheduling scheme for ad-hoc network. In the proposed distributed scheduling scheme, each receiver estimates channel condition and calculates independently its own priority with probabilistic manner, which can reduce excessive probing overhead required to gather the channel conditions of all receivers. We evaluate the proposed scheduling using extensive simulation and simulation results show that proposed scheduling obtains higher network throughput than conventional scheduling schemes and has a flexibility to control the fairness and throughput by controlling the system parameter.
In this paper, we propose a distributed opportunistic scheduling scheme for wireless LAN network. Proportional fair scheduling is one of the opportunistic scheduling schemes and used for centralized networks, whereas we design distributed proportional fair scheduling (DPFS). In the proposed DPFS scheme, each receiver estimates channel condition and calculates independently its own priority with probabilistic manner, which can reduce excessive probing overhead required to gather the channel conditions of all receivers. We evaluate the proposed DPFS using extensive simulation and simulation results show that DPFS obtains up to 23% higher throughput than conventional scheduling schemes and has a flexibility to control the fairness and throughput by controlling the system parameter.
This paper is the introduction of our work on distributed load scheduling in single-level tree network. In this paper, we derive a new calculation model in single-level tree network and show a closed-form formulation of the time for computation system. There are so many examples of the application of this technology such as distributed database, biology computation on genus, grid computing, numerical computing, video and audio signal processing, etc.
In this paper, a coordinated scheduling algorithm is proposed to reduce end-to-end delay in distributed control of systems. For the algorithm, the analysis of practical end-to-end delay in the worst case is performed priory with considering implementation of the systems. The end-to-end delay is composed of the delay caused by multi-task scheduling of operating systems, the delay caused by network communications, and the delay caused by asynchronous timing between operating systems and network communications. Through some simulation tests based on CAN(Controller Area Network), the proposed worst case end-to-end delay analysis is validated. Through the simulation tests, it is also shown that a real-time distributed control system designed to existing worst case delay cannot guarantee end-to-end time constraints. With the analysis, a coordinated scheduling algorithm is proposed here. The coordinated scheduling algorithm is focused on the reduction of the delay caused by asynchronous timing between operating systems and network communications. Online deadline assignment strategy is proposed for the scheduling. The performance enhancement of the distributed control systems by the scheduling algorithm is shown through simulation tests.
시변 무선채널에서 버스트한 패킷을 효율적으로 전송하기 위해서는 다중사용자 다이버시티 이득을 극대화할 수 있는 opportunistic 스케줄링 기법이 중요한 기술적 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 무선 LAN 네트워크에 적용 가능한 분산화된 opportunistic 스케줄링기법을 제안하였다. Opportunistic 스케줄링방식의 하나인 비례공정 알고리즘은 중앙집중형 네트워크에 적용되었으나 본 논문에서는 확률적 방식을 이용하여 분산화된 방식의 비례공정 스케줄링 (DPFS: Distributed Proportional Fair Scheduling) 방식과 매체 접근제어 방식을 설계하였다. 제안한 DPFS방식에서는 각각의 수신기들은 채널상태를 파악한 후 독립적으로 자신의 우선순위를 확률적 방법으로 계산하기 때문에 모든 수신기의 채널 정보를 수집하는데 필요한 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 성능분석을 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며 제안된 스케줄링 방식이 기존의 분산 스케줄링방식에 비하여 전송률 성능에서 우수함을 보이고 있으며 관련 파라미터를 조절함으로써 공평성과 전송률성능에 대한 제어가 가능함을 보이고 있다.
Kim, Hyoung-Yuk;Kim, Sang-Yong;Oh, Hoon;Park, Hong-Seong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.747-752
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2004
Researches about scheduling of the distributed real-time systems have been proposed. However, they have some weak points, not scheduling both sporadic and periodic tasks and messages or being unable to guaranteeing the end-to-end constraints due to omitting precedence relations between sporadic tasks. So this paper proposes a new scheduling method for distributed real-time systems consisting of sporadic and periodic tasks with precedence relations and sporadic and periodic messages, guaranteeing end-to-end constraints. The proposed method is based on a binary search-based period assignment algorithm, an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm, and three kinds of schedulability analysis, node, network, and end-to-end schedulability analysis. In addition, this paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system, shows that existing scheduling methods such as Rate Monotonic (RM) scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints, and proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm.
The scheduling methods of the distributed real-time systems have been proposed. However, they have some weak points. They did not schedule both sporadic and periodic tasks and messages at the same time or did not consider the end-to-end constraints such as precedence relations between sporadic tasks. This means that system scheduling must guarantee the constraints of practical systems and be applicable to them. This paper proposes a new scheduling method that can be applied to more practical model of distributed real-time systems. System model consists of sporadic and periodic tasks with precedence relations and sporadic and periodic messages and has end-to-end constraints. The proposed method is based on a binary search-based period assignment algorithm, an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm, and three kinds of schedulability analysis, node, network, and end-to-end schedulability analysis. In addition, this paper describes the application model of sporadic tasks with precedence constraints in a distributed real-time system, shows that existing scheduling methods such as Rate Monotonic scheduling are not proper to be applied to the system having sporadic tasks with precedence constraints, and proposes an end-to-end laxity-based priority assignment algorithm.
Distributed arrival time control (DATC) is a distributed feedback control algorithm for real-time scheduling problems in dynamic operational environment. Even though DATC has provided excellent performance for dynamic scheduling problems, it can be improved by considering the following considerations. First, the original DATC heavily depends on the quality of initial solution. In this paper, well-known dispatching rules are incorporated DATC algorithm to enhance its performance. Second, DATC improves its solution with adjusting virtual arrival times of jobs to be scheduled in proportion to the gap between completion time and due date iteratively. Since this approach assigns the same weight to all gaps generated with iterations, it fails to utilize significantly more the latest information (gap) than the previous ones. To overcome this issue we consider exponential smoothing which enable to assign different weight to different gaps. Using these two consideration This paper proposes A-DATC (Advanced-DATC). We demonstrate the effectiveness of the proposed scheduling algorithm through computational results.
Due to the difficulty of coordination in the cellular uplink, it is a practical challenge how to achieve the optimal throughput scaling with distributed scheduling. In this paper, we propose a distributed and opportunistic user scheduling (DOUS) that achieves the optimal throughput scaling in a single-input multiple-output interfering multiple-access channel, i.e., a multi-cell uplink network, with M antennas at each base station (BS) and N users in a cell. In a distributed fashion, each BS adopts M random receive beamforming vectors and then selects M users such that both sufficiently large desired signal power and sufficiently small generating interference are guaranteed. As a main result, it is proved that full multiuser diversity gain can be achieved in each cell when a sufficiently large number of users exist. Numerical evaluation confirms that in a practical setting of the multi-cell network, the proposed DOUS outperforms the existing distributed user scheduling algorithms in terms of sum-rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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