International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.3
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pp.95-100
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2022
Cloud computing platform is a shared pool of resources and services with various kind of models delivered to the customers through the Internet. The methods include an on-demand dynamically-scalable form charged using a pay-per-use model. The main problem with this model is the allocation of resource in dynamic. In this paper, we have proposed a mechanism to optimize the resource provisioning task by reducing the job completion time while, minimizing the associated cost. We present the Cooperative Agents Dynamic Resource Allocation and Monitoring in Cloud Computing CADRAM system, which includes more than one agent in order to manage and observe resource provided by the service provider while considering the Clients' quality of service (QoS) requirements as defined in the service-level agreement (SLA). Moreover, CADRAM contains a new Virtual Machine (VM) selection algorithm called the Node Failure Discovery (NFD) algorithm. The performance of the CADRAM system is evaluated using the CloudSim tool. The results illustrated that CADRAM system increases resource utilization and decreases power consumption while avoiding SLA violations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.9A
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pp.1067-1074
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2004
In the wireless mobile networks, it IS important to provide the quality-of-service (QoS) guarantees as they are increasingly expected to support the multimedia applications Although the QoS provisioning problem arises in the wire-line networks as well, the mobility of hosts and the scarcity of bandwidth make QoS provisioning a challenging task in wireless mobile networks. The resource allocation to multimedia applications of varying QoS reqUlrement 15 a complex issue. In this paper, we propose a new adaptive resource allocation scheme based on the concept of the resource reservation and the renegotiation in order to guarantee the QoS of the real-tune traffic. The proposed scheme is aimed at improving the perfonnance in terms of the new call blocking rate, the bandoff dropping rate, and the bandwIdth utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4280-4300
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2017
The fact that cloud computing services have been proposed in recent years, organizations and individuals face with various challenges and problems such as how to migrate applications and software platforms into cloud or how to ensure security of migrated applications. This study reviews the current challenges and open issues in cloud computing, with the focus on autonomic resource management especially in federated clouds. In addition, this study provides recommendations and research roadmaps for scientific activities, as well as potential improvements in federated cloud computing. This survey study covers results achieved through 190 literatures including books, journal and conference papers, industrial reports, forums, and project reports. A solution is proposed for autonomic resource management in the federated clouds, using machine learning and statistical analysis in order to provide better and efficient resource management.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.3
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pp.81-84
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2015
Cloud service is one of major technologies in modern IT business. Due to the dynamics of user demands, service providers need VM(Virtual Machine) provisioning mechanism to predict the amount of resources demanded by cloud users for the next service and to prepare the resources. VM provisioning provides the QoS to cloud user and maximize the revenue of a service provider by minimizing the expense. In this paper, we propose a new VM provisioning technique to minimize the total expense of a service provider by minimizing the expected value of the expense based on the predicted demands of users. To evaluate the effectiveness of our prediction technique, we compare the total expense of our technique with these of the other prediction techniques with a series of real trace data.
The workloads of large high-performance computing (HPC) scientific applications are steadily becoming "bursty" due to variable resource demands throughout their execution life-cycles. However, the over-provisioning of virtual resources for optimal performance during execution remains a key challenge in the scheduling of scientific HPC applications. While over-provisioning of virtual resources guarantees peak performance of scientific application in virtualized environments, it results in increased amounts of idle resources that are unavailable for use by other applications. Herein, we proposed a memory resource reconfiguration approach that allows the quick release of idle memory resources for new applications in OS-level virtualized systems, based on the applications resource-usage pattern profile data. We deployed a scientific workflow application in Docker, a light-weight OS-level virtualized system. In the proposed approach, memory allocation is fine-tuned to containers at each stage of the workflows execution life-cycle. Thus, overall memory resource utilization is improved.
In this paper, we define a Hose-NSIS-QoSM, which reserves and manages resources according to the hose based resource provisioning mechanisms for supporting the VPN QoS(Quality of Service) using the NSIS(Next Step in Signaling) signaling protocol. Specifically, we specify the NSIS message objects, the structures of QoS NSLP(NSIS Signaling Layer Protocol)/NTLP(NSIS Transport Layer Protocol)/RMF(Resource Management Function) state tables and the processing of the signaling messages in NSIS nodes. Also, we compare the Hose-NSIS-QoSM with the Hose-RSVP-TE-QoSM that supports the hose based VPN QoS in the MPLS networks using the extended RSVP-TE mechanism.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.3
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pp.153-162
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2016
This paper proposes an optimal dynamic resource allocation method in IoT (Internet of Things) parking guidance system using Q-learning resource allocation model. In the proposed method, a resource allocation using a forecasting model based on Q-learning is employed for optimal utilization of parking guidance system. To demonstrate efficiency and availability of the proposed method, it is verified by computer simulation and practical testbed. Through simulation results, this paper proves that the proposed method can enhance total throughput, decrease penalty fee issued by SLA (Service Level Agreement) and reduce response time with the dynamic number of users.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.4177-4190
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2015
Current research on Internet of Things (IoT) has primarily addressed the means to enhancing smart resource allocation, automatic network operation, and secure service provisioning. In particular, providing satisfactory security service in IoT systems is indispensable to its mission critical applications. However, limited resources prevent full security coverage at all times. Therefore, these limited resources must be deployed intelligently by considering differences in priorities of targets that require security coverage. In this study, we have developed a new application of Cognitive Radio (CR) technology for IoT systems and provide an appropriate security solution that will enable IoT to be more affordable and applicable than it is currently. To resolve the security-related resource allocation problem, game theory is a suitable and effective tool. Based on the Blotto game model, we propose a new strategic power allocation scheme to ensure secure CR communications. A simulation shows that our proposed scheme can effectively respond to current system conditions and perform more effectively than other existing schemes in dynamically changeable IoT environments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.89-98
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2007
In these days, the use of context in application running on mobile devices such as PDAs and smart Phone has become a crucial requirement for several research areas, including ubiquitous computing. mobile computing. Previous middlewares which support context provisioning uses single strategy. But, this paper proposed middleware integrated multiple strategies for context provisioning, namely internal sensors-based, external infrastructure-based, and distributed provisioning in ad hoc networks. Applications can query needed context items using SQL like context query language and require context information to use different provisioning mechanisms depending on resource availability and presence of external infrastructures.
In broadband convergence network(BcN), heterogeneous broadband wired & wireless subnetworks and various terminal equipments will be interconnected. In order to provide end-to-end realtime multimedia services on such heterogeneous networking environment, as a result, two major problems should be resolved: i) Multimedia session establishment & negotiation that adjusts the differences in the capability of multimedia data processing at the end terminal nodes, ii) quality of service(QoS)-guaranteed connection establishment or resource reservation with connection admission control(CAC) in each heterogeneous subnetworks along the path. The session layer signaling(e.g., SIP/SDP) should be extended for QoS negotiation, and must be tightly cooperating with network layer signaling or resource reservation with CAC function. In this paper we propose a session and connection management architecture for the QoS-guaranteed realtime multimedia service provisioning on BcN, with Q-SIP/SDP, resource reservation protocol with traffic engineering extension, and CAC functions. The detailed interaction scenario and related algorithms for QoS-guaranteed realtime multimedia session, resource reservation and connection establishment are explained and analyzed. From the experimental implementation of the proposed scheme on a small scale BcN testbed, we verified that the proposed architecture is applicable for the realtime multimedia service provisioning. We analyze the network performance and QoS parameters in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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