Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.19
no.4
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pp.1-33
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2019
The key to the long-term preservation of electronic records is the long-term retention of the bitstream that contains the original functional attributes and appearances of the electronic records that were originally created and utilized. Considering economic and technical aspects, most of the major domestic and foreign archives have adopted a migration strategy that allows conversion to a new format depending on the stability and reliability of the format containing the original bitstream. However, as the type of electronic records varies and its scope continuously expands, several problems arise if a single migration strategy is observed. Therefore, the applicability of the emulation strategy is examined in this paper to reproduce the system and application environment where electronic records are created and utilized. As such, electronic records can be maintained without any changes in the bitstream by utilizing cloud computing technology.
In a MMORPG, a typical application of virtual environment systems, it is a common desire to play in a more realistic environment. However, it is very difficult to provide a latency-free virtual environment to a large user base, mainly due to the fact that the real environment must be configured on multiple servers rather than on single server and that data must be shared on the real server when users move from one region to another. Experiencing response delays continuously in the process of information synchronization between servers greatly deteriorates the degree of immersion. In order to solve this problem, it is necessary to minimize the response delay occurring in the information synchronization process between the servers. In this paper, we propose Migration Agent for efficient information synchronization between field servers providing information of virtual environment and minimizing response delay between Field Server and PC(Player Character) and implement it in cloud computing network. In the proposed system, CPU utilization of field server increased by 6 ~ 13%, and response time decreased by 5 ~ 10 seconds over the existing system in 70,000 ~ 90,000 PCs
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.15-16
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2011
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 저장공간 이주(storage migration)시에 저장공간의 읽기/쓰기 비율을 고려한 저장공간 복제 모델 선정을 위한 실험 환경을 설계한다. 기존의 저장공간 이주 모델은 가상머신과 저장공간중에 저장공간이 먼저 이주하는 선복제(pre-copy)와 나중에 이주하는 후복제(post-copy)가 있다. 이러한 복제 기법은 VM과 저장공간 이주의 필요성과 그 방법만을 제안하였으며, 성능 향상을 위한 이주 기법 선정 방법은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 다양한 스토리지의 읽기/쓰기 비율에 따른 이주 모델 선정 기법을 실험할 수 있는 시뮬레이터 설계 방법을 제시한다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.2824-2837
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2019
Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.2
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pp.35-43
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2020
Cloud computing integrates computing resources such as servers, storage, and networks with virtualization technology to provide suitable services according to user needs. Due to the structural characteristics of sharing physical resources based on virtualization technology, threats to availability can occur, so it is essential to respond to availability threats in cloud computing. Existing over-provisioning method is not suitable because it can generate idle resources and cause under-provisioning to degrade or disconnect service. System resources must be allocated in real-time according to the system load to guarantee the cloud system's availability. Through appropriate management measures, it is necessary to reduce the system load and increase the performance of the system. This paper analyzes the work response time according to the allocation or migration of virtual machines and discusses an efficient resource management method considering the system load.
With the growth of Cloud computing, it is important to consider resource management techniques to minimize the overall costs of management. In cloud environments, each host's utilization and virtual machine's request based on user preferences are dynamic in nature. To solve this problem, efficient allocation method of virtual machines to hosts where the classification of virtual machines and hosts is undetermined should be studied. In reducing the number of active hosts to reduce energy consumption, thresholds can be implemented to migrate VMs to other hosts. By using Fuzzy logic in classifying resource requests of virtual machines and resource utilization of hosts, we proposed an adaptive VM allocation and migration approach. The allocation strategy classifies the VMs according to their resource request, then assigns it to the host with the lowest resource utilization. In migrating VMs from overutilized hosts, the resource utilization of each host was used to create an upper threshold. In selecting candidate VMs for migration, virtual machines that contributed to the high resource utilization in the host were chosen to be migrated. We evaluated our work through simulations and results show that our approach was significantly better compared to other VM allocation and Migration strategies.
Purpose - In recent times, the international trade environment has been changing rapidly, centering on the online market. In the post-COVID-19 era, small and medium-sized trading companies are facing the problem of not being properly provided with overseas market research, market trend analysis, and trade-related information. Cloud-based digital trade is being sought as an alternative to solve these problems; however, there is a lack of research on the intention to switch to digital trade among small and medium-sized trading companies. Therefore, this study empirically analyzes the intention to switch to digital trade based on the migration theory, and through this, attempts to identify each factor that affects the intention to switch to digital trade. Design/methodology - In this study, in order to identify factors influencing intention to switch to digital trade and innovation resistance of small and medium-sized trading companies, through previous research on migration theory and the PPM (Push, Pull, Mooring) model, each variable was selected for the purpose of the study. Based on this, a research model was established for the factors affecting switching to digital trade of small and medium-sized trading companies and empirically analyzed. In addition, considering the differences in the innovation propensity and maturity of information infrastructure of trading companies as the recipients of innovation, this study analyzes the moderating effect of the mooring effect and seeks ways to establish specific strategies according to the degree. Findings - As a result of empirical analysis, the pull effect was found to have the greatest influence on intention to switch to digital trade. However, the pull factor was found to have an effect on user resistance, and it was confirmed that it was a factor simultaneously inducing positive and negative consumption behaviors among users. In addition, it was found that the higher the company's innovation propensity, the higher the pull effect's influence on the intention to switch, and analysis showed that the push effect had no influence. In addition, companies with high information infrastructure maturity were expected to have a relatively high level of intention to switch compared to companies with low information infrastructure maturity, and the difference between the two groups was found not to be statistically significant. Originality/value - This study is a timely study in that it demonstrated the effect on the switching to cloud-based digital trade for small and medium-sized trading companies and that the cloud system related to digital trade is in full swing. There are academic implications in that it revealed that the pull effect is an important factor in the intention to switch to cloud service. Practical implications were presented in that small and medium-sized trading companies suggested ways to increase the value of the cloud system for switching to digital trade and a way to increase the switching ratio by minimizing the mooring effect. In addition, the study argues that active institutional support from the government is needed to activate cloud service.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.2
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pp.315-327
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2017
Security threats such as unauthorized access and data tampering can occur during the virtual machine migration process. In particular, since virtual machine migration requires users to transfer important data and infrastructure information, it is relatively risky to other cloud services in case of security threats. For this reason, there is a need for dynamic authentication for virtual machine migration. Therefore, this paper proposes an OTP-based dynamic authentication framework to improve the vulnerabilities of the existing authentication mechanism for virtual machine migration. It consists of a virtual machine migration request module and an operation module. The request module includes an OTP-based user authentication process and a migration request process to a data center when a user requests a migration. The operation module includes a secure key exchange process between the data centers using SPEKE and a TOTP-based mutual authentication process between the data center and the physical server.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5404-5424
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2018
This work is mainly focused on two major topics in cloud platforms by using OpenStack as a case study: management and provisioning of resources to meet the requirements of a service demanded by remote end-user and relocation of virtual machines (VMs) requests to offload the encumbered compute nodes. The general framework architecture contains two subsystems: 1) An orchestrator that allows to systematize provisioning and resource management in OpenStack, and 2) A resource utilization based subsystem for vibrant VM relocation in OpenStack. The suggested orchestrator provisions and manages resources by: 1) manipulating application program interfaces (APIs) delivered by the cloud supplier in order to allocate/control/manage storage and compute resources; 2) interrelating with software-defined networking (SDN) controller to acquire the details of the accessible resources, and training the variations/rules to manage the network based on the requirements of cloud service. For resource provisioning, an algorithm is suggested, which provisions resources on the basis of unused resources in a pool of VMs. A sub-system is suggested for VM relocation in a cloud computing platform. The framework decides the proposed overload recognition, VM allocation algorithms for VM relocation in clouds and VM selection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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