As the prevalence of cloud computing increases, various cloud service types have emerged, such as IaaS, PaaS, and SaaS. The growth and diversification of these cloud services has also resulted in the development of technology for cloud service brokers (CSBs), which serve as intermediate cloud services that can assist cloud tenants (users) in deploying services that fit their requirements. In order to broker cloud services, CSBs require the specification of structural models in order to facilitate the analysis and search for cloud services. In this study, we propose a variability-based service analysis model (SAM) that can be used to describe various cloud services. This model is based on the concept of variability in the software product line and represents the commonality and variability of cloud services by binding variants to each variation point that exists in the specification, quality, and pricing of the services. We also propose a virtual cloud bank architecture as a CSB that serves as an intermediate to provides tenants with appropriate cloud services based on the SAM.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.290-296
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2022
Big Data is a data analysis technology empowered by late advances in innovations and engineering. In any case, big data involves a colossal responsibility of equipment and handling assets, making reception expenses of big data innovation restrictive to little and medium estimated organizations. Cloud computing offers the guarantee of big data execution to little and medium measured organizations. Big Data preparing is performed through a programming worldview known as MapReduce. Normally, execution of the MapReduce worldview requires organized joined stockpiling and equal preparing. The computing needs of MapReduce writing computer programs are frequently past what little and medium measured business can submit. Cloud computing is on-request network admittance to computing assets, given by an external element. Normal arrangement models for cloud computing incorporate platform as a service (PaaS), software as a service (SaaS), framework as a service (IaaS), and equipment as a service (HaaS).
Purpose In this study, we investigated the impact of perceived risk and switching costs on switching intention to cloud service based on PPM (Pull-Push-Mooring) model. Design/methodology/approach We focused on revealing the switching factors of the switching intention to the cloud services. The switching factors to the cloud services were defined as perceived risk consisting of performance risk, economic risk, and security risk, and switching costs consisting of financial and learning costs. On the PPM model, we defined the pull factors consisting of perceived usefulness and perceived ease of use, and the push factor as satisfaction of the legacy system, and the mooring factor as policy supports. Findings The results of this study as follows; (1) Among the perceived risk factors, performance risk has a negative effect on the ease of use of pull factors, and finally it was found to affect the switching intention to the cloud services. Therefore, cloud service providers need to improve trust in cloud services, service timeliness, and linkage to the legacy systems. And it was found that economic risk and security risk among the perceived risk factors did not affect the switching intention to the cloud services. (2) Of the perceived risk factors, financial cost and learning cost did not affect the satisfaction of the legacy system, which is a push factor. It indicates that the respondents are positively considering switching to cloud service in the future, despite the fact that the respondents are satisfied with the use of the legacy system and are aware of the switching cost to cloud service. (3) Policy support was found to improve the switching intention to cloud services by alleviating the financial and learning costs required for cloud service switching.
Depending on the increase amongst various cloud services, the technology of the Cloud Service Broker (CSB) to find the most appropriate services to meet the needs of cloud service consumers has emerged. In order to advance for cloud services to be used through the CSB, it is important to ensure the quality level that meets the demands of consumers through a negotiation process based on the Service Level Agreement (SLA). However, quality metrics of cloud services are different from each other based on the measurement scale, which represents the quality level, and the calculation for each type of cloud services. Therefore, it is necessary to analyze the variability of the quality of cloud services and establish a SLA model for ensuring and improving the level of quality. In this paper, we analyze the quality metrics for the specific type of cloud services by applying the cross-cutting concept and propose a Virtual SLA (VSLA) meta-model.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.4
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pp.26-31
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2016
In a cloud computing environment, a cryptographic service allows an information owner to encrypt the information and send it to a cloud server as well as to receive and decode encrypted data from the server which guarantees the confidentiality of shared information. However, if an attacker gains a coded data and has access to an encryption key via cloud server, then the server will be unable to prevent data leaks by a cloud service provider. In this paper, we proposed a key management server which does not allow an attacker to access to a coded key of the owners and prevents data leaks by a cloud service provider. A key management server provides a service where a server receives a coded public key of an information user from an owner and delivers a coded key to a user. Using a key management server proposed in this paper, we validated that the server can secure the confidentiality of an encryption key of data owners and efficiently distribute keys to data users.
Cloud computing has emerged with promise to decrease the cost of server additional cost and expanding the data storage and ease for computer resource sharing and apply the new technologies. However, Cloud computing also raises many new security concerns due to the new structure of the cloud service models. Therefore, several cloud service certification system were performed in the world in order to meet customers need which is the safe and reliable cloud service. This paper we propose the new risk analysis method different compare with existing method for secure the reliability of certification considering public IaaS(Infrastructure as a Service) cloud service properties.
Kim, Sooyoung;Kim, Byoungseob;Son, Seokho;Seo, Jihoon;Kim, Yunkon;Kang, Dongjae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.1
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pp.75-94
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2021
The 4th industrial revolution needs a fusion of artificial intelligence, robotics, the Internet of Things (IoT), edge computing, and other technologies. For the fusion of technologies, cloud computing technology can provide flexible and high-performance computing resources so that cloud computing can be the foundation technology of new emerging services. The emerging services become a global-scale, and require much higher performance, availability, and reliability. Public cloud providers already provide global-scale services. However, their services, costs, performance, and policies are different. Enterprises/ developers to come out with a new inter-operable service are experiencing vendor lock-in problems. Therefore, multi-cloud technology that federatively resolves the limitations of single cloud providers is required. We propose a software platform, denoted as Cloud-Barista. Cloud-Barista is a multi-cloud service common platform for federating multiple clouds. It makes multiple cloud services as a single service. We explain the functional architecture of the proposed platform that consists of several frameworks, and then discuss the main design and implementation issues of each framework. To verify the feasibility of our proposal, we show a demonstration which is to create 18 virtual machines on several cloud providers, combine them as a single resource, and manage it.
Kim, JoonYong;Lee, Chun Gu;Park, Dong-Hyeok;Park, Heun Dong;Rhee, Joong-Yong
Journal of Biosystems Engineering
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v.43
no.4
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pp.440-444
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2018
Purpose: Cloud-computing technology has several advantages, including maintenance, management, accessibility, and computing power. A greenhouse-control system utilizing these advantages was developed using a private cloud-computing system. Methods: A private cloud needs a collection of servers and a suite of software tools to monitor and control cloud-computing resources. In this study, a server farm, operated by OpenStack as a cloud platform, was constructed using servers, and other network devices. Results: The greenhouse-control system was developed according to the fundamental cloud service models: infrastructure as a service, platform as a service, and software as a service. This system has four additional advantages - security, control function, public data use, and data exchange. There are several considerations that must be addressed, such as service level agreement, data ownership, security, and the differences between users. Conclusions: When the advantages are utilized and the considerations are addressed, cloud-computing technology will be beneficial for agricultural use.
The accountability of cloud service which provides the cloud users with accountable services applies various technologies such as the compliance of service policy, monitoring and auditing, logging, and others. It ultimately intends to provide trustworthy cloud service by determining who is accountable for various problems happened during data processing and service offering. In this paper, we propose a cloud ecosystem formed from the chain of content and DRM Cloud service in order to offer secure and trust DRM cloud service when providing high value-added content service. Besides this, we analyse the requirements of cloud services for content owners and users and then propose some logging information to be recorded for trace of accountability and a structure of tool for monitoring.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5269-5286
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2018
Task scheduling is one of the key issues in improving system performance and optimizing resource management in cloud computing environment. In order to provide appropriate services for heterogeneous users, we propose a novel task scheduling strategy with service differentiation, in which the delay sensitive tasks are assigned to the rapid cloud with high-speed processing, whereas the fault sensitive tasks are assigned to the reliable cloud with service restoration. Considering that a user can receive service from either local SaaS (Software as a Service) servers or public IaaS (Infrastructure as a Service) cloud, we establish a hybrid queueing network based system model. With the assumption of Poisson arriving process, we analyze the system model in steady state. Moreover, we derive the performance measures in terms of average response time of the delay sensitive tasks and utilization of VMs (Virtual Machines) in reliable cloud. We provide experimental results to validate the proposed strategy and the system model. Furthermore, we investigate the Nash equilibrium behavior and the social optimization behavior of the delay sensitive tasks. Finally, we carry out an improved intelligent searching algorithm to obtain the optimal arrival rate of total tasks and present a pricing policy for the delay sensitive tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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