현재의 RSVP-TE는 VPN hose provisioning 메커니즘들을 고려하여 자원예약을 수행하지 못한다. 이 논문에서는 Provider Provisioned-Virtual Private Network(PP-VPN)에서 Quality of Service(QoS)를 제공하는 Hose 모델 기반의 provisioning 메커니즘들을 네트워크에 적용하여 자원예약을 수행하도록 하기 위해 Resource Reservation Protocol Traffic Engineering(RSVP-TE)의 확장방안에 대해 설명한다. 동일한 VPN을 서비스하는 LSP들 간 자원을 공유할 수 있게 함으로써 네트워크 상에 요구되는 자원을 최적화하였으며, VPN 고객을 서비스하기 위한 효율적이고 자동적인 자원예약이 가능하도록 하였다. 이 논문에서는 솔루션의 프로토콜 elements와 procedure에 대하여 설명한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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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.
IP 망에서 Qos(Quality of Service)를 보장하기 위하여 요구되는 것이 수락 제어이다. 기존의 수락 제어 메커니즘은 크게 RSVP(Resource Reservation Protocol) 시그널링 방법과 MBAC(Measurement Based Admission Control)로 분류된다. 첫번째 방법의 경우 코어 망에서 각 플로우마다 상태를 유지해야 하는 확장성 문제때문에 적용이 쉽지 않고, 두 번째 방법의 경우 긴 경로를 가진 플로우의 경우 짧은 경로를 가진 플로우에 비해 블록킹 확률이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 IP 코어 망에서 사용자의 QoS 요구사항과 서로 다른 경로상의 플로우간 블록킹 확률의 공평성을 위한 TPED MBAC(Two-Phase Edge-to-Edge Distributed Measurement Based Admission Control) 메커니즘을 제안한다. 이 MBAC 메커니즘은 수락 제어를 Quantitative Provisioning 단계와 Qualitative Provisioning 단계로 나누어 수행하며 프로빙 패킷 전송을 위해 홉 카운터에 기반 한 WRR(Weighted Round-Robin) 스케쥴링을 적용함으로써 각 플로우간의 블록킹 확률의 공평성을 제어할 수 있는 메커니즘이다.
클라우드 기술이 발전되고 서비스가 확산됨에 따라 저장하고 처리해야 할 데이터는 많아지고 있다. 증가하는 데이터에 맞춰 서버 증설이 필요하지만 양이 증가할수록 관리 및 설정에 대한 인력리소스 필요량과 휴먼에러에 대한 리스크는 점차 증가하는 문제가 있다. 본문에서는 서버 증설에 의한 작업량과 리스크를 줄이고 관리를 구조적이고 효율적으로 사용할 수 있게 개발된 AP(Automated Provisioning) 시스템을 소개한다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 관련된 기술이 각광을 받으면서, 기존에 인터넷을 통해 제공되던 다양한 서비스들이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 환경으로 이동하고 있다. 이를 통해 사용자들에게는 좀 더 편리하고 유연한 서비스를 제공하고 서비스 제공자들에게는 기존 관리 비용의 절감을 할 수 있게 되었고 이러한 변화는 새로운 컴퓨팅 환경 패러다임으로의 급속한 전환을 가져오게 되었다. 하지만 현재 폭발적인 수요의 증가로 인해, 기존의 자원 활용도의 극대화를 목적으로 고안된 자원 분배 기법들에 대한 여러 한계점이 나타나게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자 요청 정보를 기반으로한 자원분배를 통해 서비스를 제공시 사용자 요구를 만족시키고 동시에 서비스 공급자에게는 비용 효율적인 프로비저닝(Provisioning)기법을 제안하고자 한다. 실험 결과 기존의 자원 활용도에 중점을 둔 기법보다 사용자 요청에 대한 응답 속도가 12.7% 향상되었으며, 컴퓨터 자원 유지 관련 비용면에서도 9.3%정도 절감 효과를 가져오는 것을 확인 할 수 있었다.
IT 기술의 급격한 발달로 인해 개인의 생활뿐만 아니라 국내 기업들의 업무 환경까지도 많은 변화가 일어나고 있다. 이러한 변화 중 가상화 기술을 이용하여 업무의 효율성 증대와 경제적이며 관리 능률의 향상을 기대하며 가상화 환경을 도입하려는 기관이 많이 생겨나고 있다. 하지만 가상화 기술은 안정적인 서버의 운영이 뒷받침 되지 않는다면 막대한 피해를 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화 환경에서 프로비저닝(Provisioning) 과정을 이용하여 가상 서버의 시스템 자원을 최적화시키고, 최적화된 가상 서버에 사용자VM(Virtual Machine)을 할당하는 부하 분산 방안을 제안한다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 관련된 기술이 각광을 받으면서, 기존에 인터넷을 통해 제공되던 다양한 서비스들이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 환경으로 이동하고 있다. 이를 통해 사용자들에게는 좀 더 편리하고 유연한 서비스를 제공하고 서비스 제공자들에게는 기존 관리 비용의 절감을 할 수 있게 되었고 이러한 변화는 새로운 컴퓨팅 환경 패러다임으로의 급속한 전환을 가져오게 되었다. 하지만 현재 폭발적인 수요의 증가로 인해, 기존의 자원 활용도의 극대화를 목적으로 고안된 자원 분배 기법들에 대한 여러 한계점이 나타나게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 클라우드 컴퓨팅 환경에서 SLA을 기반으로 사용자나 서비스 제공자의 비용적인 측면을 고려한 자원분배를 통해 서비스를 제공시 사용자 요구를 만족시키고 동시에 서비스 공급자에게는 비용 효율적인 프로비저닝(Provisioning) 기법을 제안하고자 한다. 실험 결과 기존의 자원 활용도에 중점을 둔 기법보다 사용자 요청에 대한 응답 속도가 8.46% 향상되었으며, 컴퓨터 자원 유지 관련 비용면에서도 14.35%정도 절감 효과를 가져오는 것을 확인 할 수 있었다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 관련된 기술이 각광을 받으면서, 기존에 인터넷을 통해 제공되던 다양한 서비스들이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 환경으로 이동하고 있다. 이를 통해 사용자들에게는 좀 더 편리하고 유연한 서비스를 제공하고 서비스 제공자들에게는 기존 관리 비용의 절감을 할 수 있게 되었고 이러한 변화는 새로운 컴퓨팅 환경 패러다임으로의 급속한 전환을 가져오게 되었다. 하지만 현재 폭발적인 수요의 증가로 인해, 기존의 자원 활용도의 극대화를 목적으로 고안된 자원 분배 기법들에 대한 여러 한계점이 나타나게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 클라우드 컴퓨팅 환경에서 Qos를 기반으로 사용자나 서비스 제공자의 비용적인 측면을 고려한 자원분배를 통해 서비스를 제공시 사용자 요구를 만족시키고 동시에 서비스 공급자에게는 비용 효율적인 프로비저닝(Provisioning)기법을 제안하고자 한다. 실험 결과 기존의 자원 활용도에 중점을 둔 기법보다 사용자 요청에 대한 응답 속도가 9.33% 향상되었으며, 컴퓨터 자원 유지 관련 비용면에서도 7.98%정도 절감 효과를 가져오는 것을 확인 할 수 있었다.
최근 IEEE 802.11n 표준의 상용화와 함께 무선랜 환경에서 실시간 멀티미디어 서비스를 이용하려는 수요가 증가하고 있다. 그러나 IEEE 802.11i 보안표준에서 정의한 IEEE 802.1x 인증과정은 끊김 없는 실시간 멀티미디어 서비스를 제공하기에는 핸드오프 지연시간이 너무 길다. 본 논문은 고속의 핸드오프를 지원하기 위해 CAPWAP(Control And Provisioning Wireless Access Point) 아키텍처를 이용한 티켓 기반의 핸드오프 메커니즘을 소개한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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