KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1014-1025
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2020
Cloud computing services changed the way the data are managed across the healthcare system that can improve patient care. Currently, most healthcare organizations are using cloud-based applications and related services to deliver better healthcare facilities. But architecting a cloud-based healthcare system needs deep knowledge about the working nature of these services and the requirements of the healthcare environment. The success is based on the usage of appropriate cloud services in the architecture to manage the data flow across the healthcare system.Cloud service providers offer a wide variety of services to ingest, store and process healthcare data securely. The top three public cloud providers- Amazon, Google, and Microsoft offers advanced cloud services for the solution that the healthcare industry is looking for. This article proposes a framework that can effectively utilize cloud services to handle the data flow among the various stages of the healthcare infrastructure. The useful cloud services for ingesting, storing and analyzing the healthcare data for the proposed framework, from the top three cloud providers are listed in this work. Finally, a cloud-based healthcare architecture using Amazon Cloud Services is constructed for reference.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.124-128
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2024
Cloud computing is a technology for delivering information in which resources are retrieved from the internet through a web-based tools and applications, rather than a direct connection with the server. It is a new emerging computing based technology in which any individual or organization can remotely store or access the information. The structure of cloud computing allows to store and access various information as long as an electronic device has access to the web. Even though various merits are provided by the cloud from the cloud provides to cloud users, it suffers from various flaws in security. Due to these flaws, data integrity and confidentiality has become a challenging task for both the storage and retrieval process. This paper proposes a novel approach for data protection by an improved auditing based methodology in cloud computing especially in the process of cloud storage. The proposed methodology is proved to be more efficient in auditing the threats while storing data in the cloud computing architecture.
Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.
OpenStack과 같이 오픈 소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 관리 플랫폼 (Cloud Management Platform) 의 빠른 구현으로 인하여, 오픈 소스를 이용한 개인 및 기관의 클라우드 구축 시도가 지속적으로 증가되는 추세이다. 이러한 클라우드 운영자들에게, 구축한 클라우드 컴퓨팅 시스템의 동작 검증은 필수적이다. 본 논문은 클라우드 시스템 구축 검증하기 위한 오픈 소스 기반의 클라우드 테스트 도구를 디자인하며 구현한다. 특히, 제안된 테스트 도구는 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트인 Tempest를 활용하며, Tempest의 테스트 케이스를 통해서 OpenStack기반의 클라우드를 검증한다. 제안된 소프트웨어는 국내에서 처음으로 개발되는 클라우드 시스템 구축 테스트 도구의 프로토타입이며, 앞으로 클라우드 기술 개발 및 사용자 확대에 기여할 것으로 예상된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.1998-2014
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2016
In recent years, cloud computing services based on smart phones and other mobile terminals have been a rapid development. Cloud computing has the advantages of mass storage capacity and high-speed computing power, and it can meet the needs of different types of users, and under the background, mobile cloud computing (MCC) is now booming. In this paper, we have put forward a new classification-based virtual machine placement (CBVMP) algorithm for MCC, and it aims at improving the efficiency of virtual machine (VM) allocation and the disequilibrium utilization of underlying physical resources in large cloud data center. By simulation experiments based on CloudSim cloud platform, the experimental results show that the new algorithm can improve the efficiency of the VM placement and the utilization rate of underlying physical resources.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권12호
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pp.2294-2314
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2011
The key issue in providing fast and reliable access on cloud services is the effective management of resources in a cloud system. However, the high variation in cloud service access rates affects the system performance considerably when there are no default routines to handle this type of occurrence. Adaptive techniques are used in resource management to support robust systems and maintain well-balanced loads within the servers. This paper presents an adaptive resource management for cloud systems which supports the integration of intelligent methods to promote quality of service (QoS) in provisioning of cloud services. A technique of dynamically assigning cloud services to a group of cloud servers is proposed for the adaptive resource management. Initially, cloud services are collected based on the excess cloud services load and then these are deployed to the assigned cloud servers. The assignment function uses the proposed proportional ordering which efficiently assigns cloud services based on its resource consumption. The difference in resource consumption rate in all nodes is analyzed periodically which decides the execution of service assignment. Performance evaluation showed that the proposed dynamic service assignment (DSA) performed best in throughput performance compared to other resource allocation algorithms.
클라우드 컴퓨팅 패러다임이 성행하면서 IaaS, PaaS, SaaS 유형의 클라우드 서비스가 나타나고 있다. 제공되는 클라우드 서비스의 다양화로 인해 클라우드 테넌트(사용자)의 요구사항에 적합한 클라우드 서비스를 중개하는 기술인 서비스 브로커 기술이 최근 들어 관심을 받고 있다. 클라우드 서비스를 중개하기 위해서 다양한 클라우드 서비스의 체계적인 등록, 분석, 검색을 지원할 수 있는 클라우드 서비스 명세 모델이 필요하다. 본 논문은 다양한 유형의 클라우드 서비스를 명세하기 위한 가변성 기반의 클라우드 서비스 분석 모델(SAM)을 제시한다. SAM은 소프트웨어 프로덕트 라인의 가변성 개념을 적용하여 클라우드 서비스를 명세할 때 기능, 품질, 가격 측면에서 나타날 수 있는 가변점에 가변값을 바인딩함으로써 클라우드 서비스의 공통성과 가변성을 나타낸다. 또한, SAM을 이용하여 테넌트에게 클라우드 서비스를 중개하는 브로커로서의 가상 클라우드 뱅크의 구조를 제안한다.
This document describes the technologies related to internet protocol (IP)-based media production systems. As high-capacity, high-quality data transmission increases, broadcast production platforms are shifting to IP. The IP-based production system uses the network by sharing resources and is easy to control centrally. It also facilitates software-based cloud production. A cloud IP-based media production platform can work regardless of dedicated hardware and can easily collaborate. Associations and industrial groups have created common standards related to production, and manufacturers are developing solutions with their technologies based on their product competitiveness. This study investigates the open standard technologies used for IP-based media production and technology trends in the ProAV industry and describes the production in the cloud environment and cloud AI-based production technology trends.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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