The growth of computer resource and network speed has increased requests for the use of remotely located computer systems by connecting through computer networks. This phenomenon has hoisted research activities for application service provision that uses server-based remote computing paradigm. The server-based remote computing paradigm has been developed as the ASP (Application Service Provision) model, which provides remote users through application sharing protocol to application programs. Security requirement such as confidentiality, availability, integrity should be satisfied to provide ASP service using centralized computing system. Existing Telnet or FTP service for a remote computing systems have satisfied security requirement by a simple access control to files and/or data. But windows-based centralized computing system is vulnerable to confidentiality, availability, integrity where many users use the same application program installed in the same computer. In other words, the computing system needs detailed security level for each user different from others, such that only authorized user or group of users can run some specific functional commands for the program. In this paper, we propose windows based centralized computing system that sets security policies for each user for the use of instructions of the application programs, and performs access control to the instructions based on the security policies. The system monitors all user messages which are executed through graphical user interface by the users connecting to the system. Ail Instructions, i.e. messages, for the application program are now passed to authorization process that decides if an Instruction is delivered to the application program based on the pre-defined security polices. This system can be used as security clearance for each user for the shared computing resource as well as shared application programs.
The main bottleneck for large scale VOD systems is bandwidth of storage or network I/O due to the large number of client requests simultaneously, and then efficient techniques are required to solve the bottleneck problem of the VOD system. Patching is one of the most efficient techniques to overcome the bottleneck of the VOD system through the use of multicast scheme. In this paper, we propose a new patching scheme, called P2P proxy patching, for improving the typical patching technique by jointly using the prefix caching and P2P proxy. In our proposed scheme, each client plays a role in a proxy to multicast a regular stream to other clients that request the same video stream. Due to the use of the P2P proxy and the prefix caching, the client requests that ive out of the patching window range can receive the regular stream from other clients in the previous patching group without allocating the new regular channels from the VOD server to the clients. In the performance study, we show that our patching scheme can reduce the server bandwidth requirement about $33\%$ less than that of the existing patching technique with respect to prefix size and request interval.
Amount of the web traffic web server handles are explosively increasing, which requires that the performance of the web server should be improved for the various web services. Although the analysis for the HTTP traffic with the proper tuning for the web server is essential, the research relevant to the subject are insignificant. In particular, although most of applications are implemented over HTTP 1.1 protocol, the researches mostly deal with the performance evaluation of the HTTP 1.0 protocol. Consequently, the modeling approach and the performance evaluation over HTTP 1.1 protocol have not been well formed. Therefore, basing on the HTTP 1.1 protocol supporting persistent connection, we present an analytical end-to-end tandem queueing model for web server to consider the specific hardware configuration inside web server beginning at accepting the user request until completing the service. we compare various performances between HTTP 1.0 and HTTP 1.1 under the overloading condition, and then analyze the characteristics of the HTTP traffic that include file size requested to web server, the OFF time between file transfers, the frequency of requests, and the temporal locality of requests. Presented model is verified through the comparing the server throughput according to varying requests rate with the real web server. Thereafter, we analyze the performance evaluation of the web server, according to the interrelation between TCP Listen queue size, the number of HTTP threads and the size of the network buffers.
The mobile computing service market is increasing rapidly due to the development of low-cost wireless network technology and the high-performance mobile computing devices. In recent years, several methods have been proposed to effectively deal with restrictions of the mobile computing environment such as limited bandwidth, frequent disconnection and short-lived batteries. Amongst those methods, much study is being done on the caching method - among the data transmitted from a mobile support station, it selects those that are likely to be accessed in the near future and stores them in the local cache of a mobile host. Existing cache replacement methods have some limitations in efficiency because they do not take into consideration the characteristics of user mobility and spatial attributes of geographical data. In this paper, we show that the value and the semantic of the data, which are stored in the cache of a mobile host, changes according to the movement of the mobile host. We argue it is because data that are geographically near are better suited to provide an answer to a users query in the mobile environment. Also, we define spatial location of geographical data has effect on, using the spatial attributes of data. Finally, we propose two new cache replacement methods that efficiently support user mobility and spatial attributes of data. One is based on the location of data and the other on the meaningful region of data. From the comparative analysis of the previous methods and that they improve the cache hit ratio. Also we show that performance varies according to data density using this, we argue different cache replacement methods are required for regions with varying density of data.
A desktop grid, which is a computing grid composed of idle computing resources in a large network of desktop computers, is a promising platform for compute-intensive distributed computing applications. However, due to reliability and unpredictability of computing resources, effective scheduling of parallel computing applications on such a platform is a difficult problem. This paper proposes a new scheduling method aimed at reducing the total execution time of a parallel application on a desktop grid. The proposed method is based on utilizing the histories of execution behavior of individual computing nodes in the scheduling algorithm. In order to test out the feasibility of this idea, execution trace data were collected from a set of 40 desktop workstations over a period of seven weeks. Then, based on this data, the execution of several representative parallel applications were simulated using trace-driven simulation. The simulation results showed that the proposed method improves the execution time of the target applications significantly when compared to previous desktop grid scheduling methods. In addition, there were fewer instances of application suspension and failure.
Database sharing system (DSS) refers to a system for high performance transaction processing. In DSS, the processing nodes are locally coupled via a high speed network and share a common database at the disk level. Each node has a local memory and a separate copy of operating system. To reduce the number of disk accesses, the node caches database pages in its local memory buffer. In this paper, we propose a dynamic transaction routing algorithm to balance the load of each node in the DSS. The proposed algorithm is novel in the sense that it can support node-specific locality of reference by utilizing the primary copy authority assigned to each node; hence, it can achieve better cache hit ratios and thus fewer disk I/Os. Furthermore, the proposed algorithm avoids a specific node being overloaded by considering the current workload of each node. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we develop a simulation model of the DSS, and then analyze the simulation results. The results show that the proposed algorithm outperforms the existing algorithms in the transaction processing rate. Especially the proposed algorithm shows better performance when the number of concurrently executed transactions is high and the data page access patterns of the transactions are not equally distributed.
Recently, various mobile services are provided by the spread of wireless network infrastructures and smart devices. The improvement of cloud computing technologies increases the interests for enterprise mobile cloud services in various IT companies as well. By increasing the interests for enterprise mobile cloud services, it is necessary to evaluate the use of enterprise mobile cloud services. Therefore, the factors which affect the user acceptance of enterprise mobile cloud services are analyzed on the basis of Davis' technology acceptance model in this research. As analysis results, four external variables have significant effects on perceived ease of use of mobile cloud services. Also, these variables indirectly affect attitude toward using cloud services. The results show that the security is the most important factor for attitude toward using enterprise mobile cloud services. The service users also consider the interoperability as an important factor for the user acceptance of cloud services. The perceived ease of use has more contribution than the perceive usefulness on attitude toward using enterprise mobile cloud services. This research has both industrial and academic contributions because it provides the guideline to companies for introducing the enterprise mobile cloud services and apply the technology acceptance model on new IT services.
Community-based Question Answering system is a system which provides answers for each question from the documents uploaded on web communities. In order to enhance the capacity of question analysis, former methods have developed specific rules suitable for a target region or have applied machine learning to partial processes. However, these methods incur an excessive cost for expanding fields or lead to cases in which system is overfitted for a specific field. This paper proposes a multiple machine learning method which automates the overall process by adapting appropriate machine learning in each procedure for efficient processing of community-based Question Answering system. This system can be divided into question analysis part and answer selection part. The question analysis part consists of the question focus extractor, which analyzes the focused phrases in questions and uses conditional random fields, and the question type classifier, which classifies topics of questions and uses support vector machine. In the answer selection part, the we trains weights that are used by the similarity estimation models through an artificial neural network. Also these are a number of cases in which the results of morphological analysis are not reliable for the data uploaded on web communities. Therefore, we suggest a method that minimizes the impact of morphological analysis by using character features in the stage of question analysis. The proposed system outperforms the former system by showing a Mean Average Precision criteria of 0.765 and R-Precision criteria of 0.872.
The demand for large-scale storage systems has continued to grow due to the emergence of multimedia, social-network, and big-data services. In order to improve the response time and reduce the load of such large-scale storage systems, DRAM-based in-memory cache systems are becoming popular. However, the high cost of DRAM severely restricts their capacity. While the method of compressing cache entries has been proposed to deal with the capacity limitation issue, compression and decompression, which are technically difficult to parallelize, induce significant processing overhead and in turn retard the response time. A selective compression scheme is proposed in this paper for in-memory file system caches that rapidly estimates the compression ratio of incoming cache entries with their Shannon entropies and compresses cache entries with low compression ratio. In addition, a description is provided of the design and implementation of an in-kernel in-memory file system cache with the proposed selective compression scheme. The evaluation showed that the proposed scheme reduced the execution time of benchmarks by approximately 18% in comparison to the conventional non-compressing in-memory cache scheme. It also provided a cache hit ratio similar to the all-compressing counterpart and reduced 7.5% of the execution time by reducing the compression overhead. In addition, it was shown that the selective compression scheme can reduce the CPU time used for compression by 28% compared to the case of the all-compressing scheme.
Kim, Hyeong-Do;Woo, Young-Je;Ryu, So-Hyun;Jeong, Chang-Sung
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.6
no.2
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pp.120-134
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2000
In this paper we present a Distributed Object oriented Virtual computing Environment, called DOVE which consists of autonomous distributed objects interacting with one another via method invocations based on a distributed object model. DOVE appears to a user logically as a single virtual computer for a set of heterogeneous hosts connected by a network as if objects in remote site reside in one virtual computer. By supporting efficient parallelism, heterogeneity, group communication, single global name service and fault-tolerance, it provides a transparent and easy-to-use programming environment for parallel applications. Efficient parallelism is supported by diverse remote method invocation, multiple method invocation for object group, multi-threaded architecture and synchronization schemes. Heterogeneity is achieved by automatic data arshalling and unmarshalling, and an easy-to-use and transparent programming environment is provided by stub and skeleton objects generated by DOVE IDL compiler, object life control and naming service of object manager. Autonomy of distributed objects, multi-layered architecture and decentralized approaches in hierarchical naming service and object management make DOVE more extensible and scalable. Also,fault tolerance is provided by fault detection in object using a timeout mechanism, and fault notification using asynchronous exception handling methods
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[게시일 2004년 10월 1일]
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