Recently, resource optimization research has been actively conducted in enterprises and data centers to manage the rapid growth of big data. In particular, thin provisioning, which allocates a large number of resources compared to fixedly allocated storage resources, has the effect of reducing initial costs, but as the number of resources actually used increases, the cost effectiveness decreases and the management cost for allocating resources increases. In this paper, we propose a technique that divides the physical blocks of flash memory into single-bit cells and multi-bit cells, formats them with a hybrid technique, and manages them by dividing frequently used hot data and infrequently used cold data. The proposed technique has the advantage that the physical and allocated resources are the same, such as thick provisioning, and can be used without additional cost increase, and the underutilized resources can be managed in multi-bit cell blocks, such as thin provisioning, which can allocate more resources than typical storage devices. Finally, we estimated the resource optimization effectiveness of the proposed technique through experiments based on simulations.
Among the resource provisioning mechanisms for the hose based Virtual Private Network (VPN) Quality of Service (QoS ), VPN-specific state provisioning allows the service provider to obtain highest resource multiplexing gains. However, dynamic and automatic resource reservation for the VPN-specific state provisioning is difficult due to the lack of appropriate resource reservation protocol. Furthermore, users of a VPN may experience unfair usage of resources among themselves since the reserved resources of a VPN are shared by the VPN users in a similar way that the traditional LAN bandwidth is shared by the attached hosts. In this paper, we propose a resource reservation protocol and a traffic service mechanism, which not only enable dynamic and automatic resource reservation according to the VPN-specific state provisioning algorithm, but also enforce the fair usage of reserved resources among the users of a VPN in case of congestion.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.1-10
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2014
Cloud computing provides flexible and efficient mass data analysis platform. In this paper, we define a new resource provisioning architecture in the public cloud, named PCIA. In addition, we provide a service model of PCIA and its new naming scheme. Our model selects the proper number of physical or virtual resources based on the requirements of clients. By the analysis of performance variation in the PCIA, we evaluate the relationship between performance variation and resource provisioning, and we present key standards for cloud system constructions, which can be an important resource provisioning criteria for both cloud service providers and clients.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.310-328
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2022
Internet of things (IoT) has emerged as the most popular technique that facilitates enhancing humans' quality of life. However, most time sensitive IoT applications require quick response time. So, processing these IoT applications in cloud servers may not be effective. Therefore, fog computing has emerged as a promising solution that addresses the problem of managing large data bandwidth requirements of devices and quick response time. This technology has resulted in processing a large amount of data near the data source compared to the cloud. However, efficient management of computing resources involving balancing workload, allocating resources, provisioning resources, and scheduling tasks is one primary consideration for effective computing-based solutions, specifically for time-sensitive applications. This paper provides a comprehensive review of the source management strategies considering resource limitations, heterogeneity, unpredicted traffic in the fog computing environment. It presents recent developments in the resource management field of the fog computing environment. It also presents significant management issues such as resource allocation, resource provisioning, resource scheduling, task offloading, etc. Related studies are compared indifferent mentions to provide promising directions of future research by fellow researchers in the field.
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.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.3
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pp.81-84
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2015
Cloud service is one of major technologies in modern IT business. Due to the dynamics of user demands, service providers need VM(Virtual Machine) provisioning mechanism to predict the amount of resources demanded by cloud users for the next service and to prepare the resources. VM provisioning provides the QoS to cloud user and maximize the revenue of a service provider by minimizing the expense. In this paper, we propose a new VM provisioning technique to minimize the total expense of a service provider by minimizing the expected value of the expense based on the predicted demands of users. To evaluate the effectiveness of our prediction technique, we compare the total expense of our technique with these of the other prediction techniques with a series of real trace data.
Trees at farm are considered as one of the option to reduce poverty of smallholders by contributing to livelihood security and resilience to climate change. A perception based study was conducted to assess the cultural importance of tree species suitable for practicing agroforestry in randomly selected agroforestry-dominated villages in Alaknanda valley of Western Himalayas during 2015-16. Semi-structured questionnaire was used to collect primary data on the provisioning services of major agroforestry tree species in randomly surveyed 87 households. Based on cultural importance (CI) index value, the most suitable agroforestry tree species was Morus alba (3.32) followed by Celtis australis (3.22), Mangifera indica (3.01), Grewia optiva (2.79), Toona ciliata (2.22), Bauhinia variegata (2.08), Leucaena leucocephala (1.76) and Emblica officinalis (1.74). The preference of use has also been governed based on their indigenous knowledge. This study will also facilitate in evaluating the importance of provisioning services of agroforestry tree species in improving livelihood as well as facilitates smallholder's resilience to climate change in Western Himalayas.
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.
Cloud computing is one of the distributed computing environments and utilizes several computing resources. Cloud environment uses a virtual machine to process a requested job. To balance a workload and process a job rapidly, cloud environment uses a provisioning technique and assigns a task with a status of virtual machine. However, a scheduling method for cloud computing requires a definition of virtual machine availabilities, which have an obscure meaning. In this paper, we propose Fuzzy logic driven Virtual machine Provisioning scheduling using Resource Evaluation(FVPRE). FVPRE analyzes a state of every virtual machine and actualizes a value of resource availability. Thus FVPRE provides an efficient provisioning scheduling with a precise evaluation of resource availability. FVPRE shows a high throughput and utilization for job processing on cloud environments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1B
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pp.125-132
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2004
In this paper, we propose an advanced QoS provisioning scheme (AQPS) that can provide satisfied QoS for multimedia applicatios based on accurate traffic measurements. We first consider the 1xEV-DV system as a target system, extract QoS requirements or the system, and then develop a corresponding QoS provisioning method using CDMA traffic measurement. The AQPS has been verified to outperform the existing system used in the current 1xEV-DV network and to efficiently manage network resources by computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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