최근 이더넷 기술은 기가비트급의 대역폭을 넘어서 10 기가비트급으로 빠른 속도로 발전하고 있다. 이러한 고속 네트워크 환경에서는 호스트 CPU가 운영체제내의 TCP/IP를 처리하는 기존의 방식은 호스트 CPU에 많은 부하를 야기하며, 그 결과 실제 수행되어야 할 사용자 응용 프로그램에 충분한 컴퓨팅 파워를 제공하지 못한다. 이러한 문제점의 해결을 위해 네트워크 어댑터에서 TCP/IP를 처리하도록 하는 TCP/IP Offload Engine(TOE)이 연구되고 있다. 본 논문에서는 TOE를 위한 고성능의 경량 TCP/IP를 구현하였으며, 이를 임베디드 시스템에 실제 적용하여 검증 및 실험을 수행하였다. 본 논문에서 구현한 고성능의 경량 TCP/IP는 기존 TCP/IP의 기본적인 기능들인 흐름제어, 혼잡제어, 재전송, 지연 ACK, Out-of-Order 패킷처리 등을 지원한다. 또한 본 논문에서 구현한 고성능의 경량 TCP/IP는 기가비트 이더넷 MAC에서 하드웨어적으로 지원하는 TCP segmentation offload(TSO), Checksum offload(CSO), 인터럽트 coalescing 기능 둥을 이용하도록 구현하였다. 그리고 데이타를 전송할 때, 호스트 사용자 메모리에서 네트워크 어댑터의 메모리로 데이타를 복사하는 부하를 제거하였다. 또한 재전송해야 할 경우를 대비해 전송한 데이타에 대한 복사본을 네트워크 어댑터의 메모리에 저장하는 방법을 개선하여 지연시간 및 대역폭 성능을 향상시켰다. 본 논문에서 구현한 고성능의 경량 TCP/IP를 이용한 소프트웨어 기반 TOE는 6% 이하의 호스트 CPU 사용률과 453Mbps의 최대 대역폭을 보인다.
본 논문에서는 먼저 최근 급격히 증가하는 모바일 데이터 트래픽을 오프로드(Offload)시키는 Local IP Access(LIPA) 기술을 펨토셀 네트워크와 함께 소개한다. 이후, 전형적인 이동통신 시스템, 펨토셀 기반 시스템, 그리고 펨토셀과 LIPA를 함께 이용하는 시스템에서 댁내 모바일 데이터 트래픽을 전송할 때, 트래픽 전송시간과 이동통신 사업자망으로 전송되는 모바일 데이터 트래픽 확률에 대한 성능을 분석한다. 분석결과를 통해 차세대 이동통신 시스템에서 펨토셀과 LIPA를 함께 이용하면 이동통신 사업자망으로 전송되는 모바일 데이터 트래픽 부하를 감소시킬 뿐만 아니라 댁내 모바일 트래픽의 전송시간을 크게 줄이는 효과도 얻을 수 있음을 보인다. 즉, 전형적인 이동통신 시스템과 펨토셀 기반 시스템은 펨토셀과 LIPA를 함께 이용하는 시스템보다 인터넷 지연시간이 10ms에서 약 3배와 4배 정도 길었고, 인터넷 지연시간이 100ms에서 약 14배와 26배 정도 긴 결과를 보였다.
스마트 조선소는 조선소 내 여러 사이트에서 제작되는 모듈부터 최종통합하기까지의 모든 업무를 모바일 애플리케이션을 이용하여 현장에서 바로 처리 가능하게 한다. 본 논문에서는 하위조선소에 적용할 수 있는 LTE 펨토셀 네트워크 구성과 상위조선소와 중요정보를 주고받는 트래픽을 주고받기 위한 일반 트래픽을 분리하는 오프로드 방식을 제안하였다. 상위 조선소의 메인서버와 하위 조선소 간에 정보와 일반 트래픽의 오프로드를 지원하기 위한 펨토셀 게이트웨이에서의 모드전환, 오프로드 관련 정보 관리, 관련 메시지를 정의하였다. 제안한 방안을 통해 무선구간에서의 과부화된 트래픽을 최적화된 경로로 보낼 수 있는지 기능 수행여부를 송수신 메시지 플로우와 state transition diagram을 이용하여 확인하였다. 우리는 이동통신망과 LTE 펨토셀 네트워크를 스마트 조선소내에 적용하여 조선소 업무와 생산성 향상이 기대된다.
조선소는 다양한 용량 및 규격을 여러 사이트에서 제작하여 최종통합하기까지 여러 단계를 걸치게 되며 이들 사이의 정보공유가 필수적이며 최근 유무선통신망을 활용하여 단순 문자에서 동영상 정보를 주고받아 조선 산업의 스마트화가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 원격에 위치한 조선소에 적용할 수 있는 LTE 펨토셀 로컬 게이트웨이 구성을 제안하고 상위 조선소와 중요정보를 주고받는 트래픽을 주고받기 위한 방안과 일반 트래픽을 분리하는 오프로드 방식을 제안하였다. 상위 조선소 메인 서버와 하위 원격 조선소 간에 정보와 일반 트래픽의 오프로드를 지원하기위해서 펨토셀 게이트웨이에서의 모드 전환, 오프로드 관련 정보 관리, 트리거로서의 메시지 정의, cache entry를 정의하였다 우리는 펨토셀 게이트웨이에서의 송수신 메시지 플로우와 state transition diagram을 이용하여 제안하는 방안의 기능 수행 여부를 확인하였다. 우리는 이동통신망과 광대역 인터넷 활용 기술을 조선 산업에 적용하여 조선소 산업 생산성 향상을 고려하였다.
Mobile edge computing (MEC), which enables mobile terminals to offload computational tasks to a server located at the user's edge, is considered an effective way to reduce the heavy computational burden and achieve efficient computational offloading. In this paper, we study a multi-user MEC system in which multiple user devices (UEs) can offload computation to the MEC server via a wireless channel. To solve the resource allocation and task offloading problem, we take the total cost of latency and energy consumption of all UEs as our optimization objective. To minimize the total cost of the considered MEC system, we propose an DRL-based method to solve the resource allocation problem in wireless MEC. Specifically, we propose a Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)-based scheme. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) is applied to this framework and compared with DQN, and Double Q-Learning simulation results show that this scheme significantly reduces the total cost compared to other resource allocation schemes
클라우드 기반의 주식 체결 시스템에서는 대규모의 데이터가 운영되고 있다. 그러나 주식 체결 시스템에서 클라우드 기반으로 데이터 상호운용은 쉽지 않은 기술이다. 또한 시스템상의 최적의 전송속도와 데이터 적시성을 만족하기에는 어려움이 따른다. 그로 인한 저지연 최소화 문제와 처리 속도 향상을 위한 다양한 기술이 도입되고 있다. 하지만 Socket Direct Protocol, TCP/IP Offload Engine과 같은 하드웨어로는 속도 개선의 한계가 있으며, 도입 효과 또한 낮다는 것이 현실이다. 본 논문에서는 클라우드 환경의 XMDR-DAI 기반 주식 체결 시스템 제안하여 데이터 적시성을 만족하고, 최적의 전송 속도와 신뢰성을 만족하기 위해 Safe Proper Time 방식을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3603-3618
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2022
The offloading method is important when there are multiple mobile nodes and multiple edge servers. In the environment, those mobile nodes connect with edge servers with different bandwidths, thus taking different time and energy for offloading tasks. Considering the system load of edge servers and the attributes (the number of instructions, the size of files, deadlines, and so on) of tasks, the energy-aware offloading problem becomes difficult under our mobile edge environment (MCE). Most of the past work mainly offloads tasks by judging where the job consumes less energy. But sometimes, one task needs more energy because the preferred edge servers have been overloaded. Those methods always do not pay attention to the influence of the scheduling on the future tasks. In this paper, first, we try to execute the job locally when the job costs a lower energy consumption executed on the MD. We suppose that every task is submitted to the mobile server which has the highest bandwidth efficiency. Bandwidth efficiency is defined by the sending ratio, the receiving ratio, and their related power consumption. We sort the task in the descending order of the ratio between the energy consumption executed on the mobile server node and on the MD. Then, we give a "suffrage" definition for the energy consumption executed on different mobile servers for offloading tasks. The task selects the mobile server with the largest suffrage. Simulations show that our method reduces the execution time and the related energy consumption, while keeping a lower value in the number of uncompleted tasks.
This paper presents a case study using Building Information Modeling (BIM) for planning, simulating, and implementing complex site logistics in a headquarter office building construction project in Silver Spring, MD. As part of the project a prefabricated 92ft structural tube steel pedestrian connector bridge was installed between two adjacent buildings in the city of Silver Spring, MD. There were multiple significant challenges to deliver, offload, prepare, and install the connector bridge safely, on time, and with the minimum disturbances to the neighbors. BIM was of the foremost importance to visualize, simulate, analyze, improve, and communicate the site logistics plan from delivery to installation of the connector bridge. As a result of the effort, GC of the project was able to prepare a highly detailed plan, communicate it effectively to all stakeholders, and flawlessly execute the work as planned. This case study would provide a useful reference for contractors who are seeking a better planning method that enables generation of more accurate, implementable, optimized plans for complex site logistics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권3호
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pp.954-972
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2012
Content Delivery Networks (CDN) server loads that fluctuant necessitate CDN to improve its service scalability especially when the peak load exceeds its service capacity. The peer assisted scheme is widely used in improving CDN scalability. However, CDN operators do not want to lose profit by overusing it, which may lead to the CDN resource utilization reduced. Therefore, improving CDN scalability moderately and guarantying CDN resource utilization maximized is necessary. However, when and how to use the peer-assisted scheme to achieve such improvement remains a great challenge. In this paper, we propose a new method called Dynamic Moderate Peer-assisted Method (DMPM), which uses time series analysis to predict and decide when and how many server loads needs to offload. A novel peer-assisted mechanism based on the prediction designed, which can maximize the profit of the CDN operators without influencing scalability. Extensive evaluations based on an actual CDN load traces have shown the effectiveness of DMPM.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4165-4187
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2016
As an emerging technology, cloud computing is a revolution in information technology that attracts significant attention from both public and private sectors. In this paper, we proposed a dynamic approach for live migration to obviate overloaded machines. This approach is applied on OpenStack, which rapidly grows in an open source cloud computing platform. We conducted a cost-aware dynamic live migration for virtual machines (VMs) at an appropriate time to obviate the violation of service level agreement (SLA) before it happens. We conducted a preemptive migration to offload physical machine (PM) before the overload situation depending on the predictive method. We have carried out a distributed model, a predictive method, and a dynamic threshold policy, which are efficient for the scalable environment as cloud computing. Experimental results have indicated that our model succeeded in avoiding the overload at a suitable time. The simulation results from our solution remarked the very efficient reduction of VM migrations and SLA violation, which could help cloud providers to deliver a good quality of service (QoS).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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