Migrim(Migration enhanced Grid Middleware) is a communication middleware between embedded devices and multiple servers. In traditional client-server communication, users' requests are sent to and processed by a designated server even though the server may suffer from a heavy load. In addition, the designated server may not have proper information to process the user's request correctly. Proposed connection migration mechanism and transaction migration mechanism are designed to improve the performance and accuracy of request processing. The connection migration is a procedure for delegating a connection to another server, which results in a well-distributed balancing of load among the servers. The transaction migration is a procedure for delegating a transaction to another server, and improves the accuracy of response.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.9
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pp.223-228
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2016
Nowadays users of Virtual Environment are want to play with thousands of players in an evolving virtual world at the same time over the internet. So, the load of this kind of Virtual Environments is heavier than that of any other precedents. One of load balancing methods is map-partition to divide the load of entire system which is vulnerable to delay message between clients and servers. In this paper, we propose a Migration Agent application server architecture using to help migration of player character between field servers and to reduce response time between clients and field servers. Migration Agent is reduce Player Character's responds time as Cache Server, if Player Character move to another Field Server, Player Character need the synchronization process in the DBMS approach, to minimize response time by reducing the period for cross - Player Character Field Server to perform the role. Field Server by placing them in form of a stack existing form of grid, for load concentrated on a specific server.
Park, Min-Oh;Kim, Jae-Kwon;Choi, Jeong-seok;Lee, Jong-Sik
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.24
no.4
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pp.11-21
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2015
If the cloud computing environment is not sufficiently provide the required resources due to the number of virtual server to process the request, may cause a problem that the load applied to the specific server. Migration administrator receive the resources of each physical server for improving the efficiency of the virtual server that exists in the physical servers, and determines the migration destination based on the simulation results. But, there is more overhead predicting the future resource consumption of all the physical server to decide the migration destination through the simulation process in large and complex cloud computing environments. To solve this problem, we propose an improved prediction method with the simulation-based approach. The proposed method is a fuzzy-logic based priority model for VM migration. We design a proposed model with the DEVS formalism. And we also measure and compare a performance and migration count with existing simulation-based migration method. FPLM shows high utilization.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.11
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pp.269-274
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2018
MMORPG is a role-playing game that tens of thousands of people access it online at the same time. Users connect to the server through the game client and play with their own characters. If the user moves to a management area of another server beyond the area managed by the server, the user information must be transmitted to the server to be moved. In an actual game, the user is required to synchronize the established and the transferred information. In this paper, we propose a migration agent server in the virtual systems. We implement a seamless virtual server using the grid method to experiment with seamless server architecture for virtual systems. We propose a method to minimize the delay and equalize the load when the user moves to another server region in the virtual environment. Migration Agent acts as a cache server to reduce response time, the response time was reduced by 50% in the case of 70,000 people.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.60-66
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2024
Host's data during transmission. Data tempering results in loss of host's sensitive information, which includes number of VM, storage availability, and other information. In the distributed cloud environment, each server (computing server (CS)) configured with Local Resource Monitors (LRMs) which runs independently and performs Virtual Machine (VM) migrations to nearby servers. Approaches like predictive VM migration [21] [22] by each server considering nearby server's CPU usage, roatative decision making capacity [21] among the servers in distributed cloud environment has been proposed. This approaches usage underlying server's computing power for predicting own server's future resource utilization and nearby server's resource usage computation. It results in running VM and its running application to remain in waiting state for computing power. In order to reduce this, a decentralized decision making hybrid model for VM migration need to be proposed where servers in decentralized cloud receives, future resource usage by analytical computing system and takes decision for migrating VM to its neighbor servers. Host's in the decentralized cloud shares, their detail with peer servers after fixed interval, this results in chance to tempering messages that would be exchanged in between HC and CH. At the same time, it reduces chance of over utilization of peer servers, caused due to compromised host. This paper discusses, an roatative decisive (RD) approach for VM migration among peer computing servers (CS) in decentralized cloud environment, preserving confidentiality and integrity of the host's data. Experimental result shows that, the proposed predictive VM migration approach reduces extra VM migration caused due over utilization of identified servers and reduces number of active servers in greater extent, and ensures confidentiality and integrity of peer host's data.
VM (Virtual Machine) live migration is a server virtualization technique for deploying a running VM to another server node while minimizing downtime of a service the VM provides. Currently, in cloud data centers, VM live migration is widely used to apply load balancing on CPU workload and network traffic, to reduce electricity consumption by consolidating active VMs into specific location groups of servers, and to provide uninterrupted service during the maintenance of hardware and software update on servers. It is critical to use VMlive migration as a prevention or mitigation measure for possible failure when its indications are detected or predicted. In this paper, we propose two VNF live migration methods; one for predictive load balancing and the other for a proactive measure in failure. Both need machine learning models that learn periodic monitoring data of resource usage and logs from servers and VMs/VNFs. We apply the second method to a vEPC (Virtual Evolved Pakcet Core) failure scenario to provide a detailed case study.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.18
no.2
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pp.83-90
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2015
In an virtualization environment, several virtual machines use physical resources together. If a specific virtual machine uses to much of the computing resources, other machines may not be working properly. There are various method to solve this problem. Most representative study is to migrate a specified virtual machines to a different server, a target server. In this study, server load can be transferred to a target server by the remigrate of the load imposed on virtual machine. It is still problematic that virtual machine has to remigrate to a different server. This thesis has proposed the algorithm determining the remigration targets by applying dynamic thresholds to solve those problems. The migration algorithm applies dynamic thresholds according to the following criteria. Firstly, the usage of CPU, network and memory; secondly, decide the set of artificial machine and the target server based on the resources surpassed thresholds; thirdly, determine artificial machines based on the resource usage in the target server.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.9
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pp.315-320
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2015
In cloud computing, server virtualization supports one or more virtual machines loaded on multiple operating systems on a single physical host server. Migration of a VM is moving the VM running on a source host to another physical machine called target host. A VM live migration is essential to support task performance optimization, energy efficiency and energy saving, fault tolerance and load balancing. In this paper, we propose open source based adaptive VM live migration technique. For this, we design VM monitoring module to decide VM live migration and open source based full-virtualization hypervisor.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.394-396
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2000
Currently, lots of research s going on in the field of the load distribution within HTTP. RR-DNS and SWEB are the most representative load distribution research. But, there are still many problems: unbalancing of load, load increase of web server and cost increase. Also, clients that require lots of data like multimedia happens to increase network load. To solve these, research about client/agent/server architecture is going on. But, the clients must know the agent's address and there are complexity and migration problems for design of such as protocol. This paper proposes TBSMS that is capable of choosing the optimal server considering the service capacity of the server as well as the network load. This paper demonstrates that TBSMS uses the web to solve the problem that client must know the agent's address and uses SNMP to solve the complexity and migration problem.
Server consolidation by sever virtualization can make one physical machine(PM) to run several virtual machines simultaneously. Although It is attractive in cost, it has complex workload behaviors. For that reason, efficient resource management method is required. Dynamic relocation of virtual machine(VM)[3,4] by live migration[1,2] is one of resource management methods. We proposed SCOA(Server Consolidation Optimizing Algorithm) : a fine-grained load balancing mechanism worked on this dynamic relocation mechanism. We could obtain accurate resource distribution information through pointed physical machines on multi dimensional resource usage coordination, so we could maintain more balanced resource state. In this paper, we show the effectiveness of our algorithm by comparison of experimental results between SCOA and sandpiper[3] by software simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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