클라우드 서비스 공급자가 제공하는 클라우드 스토리지 시스템은 대량의 데이터 저장 및 클라우드 컴퓨팅 처리의 핵심구성요소이다. 구글, 유투브, 페이스북 등과 같은 대형 벤더에서도 클라우드 스토리지를 사용하여 태블릿, 스마트폰 등 이기종 장치에서 사진, 동영상, 문서등을 공유하며, 쉽고 빠르게 네트워크를 통해 데이터의 대량 전송과 접근이 가능하다. 이로 인해 전세계적으로 데이터 성장 발전과 함께 클라우드 스토리지가 비지니스모델로 새롭게 부각받고 있다. 클라우드 스토리지는 네트워크 스토리지의 새로운 서비스 개념이며 데이터 구성, 스토리지 가상화, 데이터 복제와 중복제거, 보안 등을 포함한 클라우드 컴퓨팅 핵심기술이다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 대해 분석한다.
최근에는 컴퓨팅 자원이 크게 증가하여, 인터넷을 통해 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들을 다수의 사용자가 이용하고 어떻게 서비스 할 것인가에 대한 클라우드 컴퓨팅 또는 그리드 컴퓨팅 기술이 주목받고 있으며 또한 네트워크에서도 물리적 네트워크 위에 가상의 네트워크 링크와 노드을 구성하여 가상의 네트워크를 구성하는 가상 네트워크 환경 연구가 이뤄지고 있다. 가상화 기술은 네트워크 보다는 실질적으로 운영체제 분야에서 오랫동안 연구되고 발전되고 있으나 본 논문에서는 네트워크 분야에 적용된 가상화기술을 토대로 모바일 네트워크에 적용된 가상 모바일 네트워크에 대하여 살펴보도록 하겠다.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다.
악성코드를 분석하기 위한 기법에는 다양한 방법들이 존재한다. 하지만 기존의 악성코드 분석 기법으로는 악성코드들의 동작들을 정확하게 분석하는 것이 점점 어려워지고 있다. 특히, 분석 시스템들이 악성코드의 안티-디버깅 기술에 의해 감지되기 쉽고, 실행속도 등 여러 가지 한계점을 보임에 따라 이를 해결할 수 있는 분석 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 동적 코드 분석을 위한 기본 요구사항인 명령어 단위 분석 및 메모리 접근 추적 기능을 제공하는 동적 코드 분석 시스템을 설계 및 구현한다. 그리고 DLL 로딩 추적을 통한 API 호출 정보를 추출하여, 다양한 실행 코드들을 분석 할 수 있는 기반 환경을 구축한다. 제안 시스템은 Intel의 VT 기술을 이용하여 Xen 기반으로 전가상화 환경을 구축하였으며, 게스트에서는 윈도우즈 XP가 동작할 수 있도록 하였다. 제안 시스템을 이용하여 대표적인 악성코드들을 분석해 봄으로써 제안 시스템 각각의 기능들의 활용을 살펴보고, 제안 시스템이 악성코드들을 정확하게 분석 및 탐지함을 보여준다.
전통적으로 고에너지 물리, 해양, 기상, 천문 우주 등 다양한 과학 분야에서 수천 코어 이상의 CPU를 사용하는 대규모 워크플로우 지원을 요구하고 있으며 이를 위해 대부분 슈퍼컴퓨터와 같은 클러스터 기반의 대용량 시스템이 활용되고 있다. 이러한 시스템은 다수의 사용자 및 기관에 의해 공유되고 있으며, 사용자들의 다양한 요구 사항으로 인해 시스템 운영 및 관리에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상화로 인한 성능 저하 문제를 최소화하고 사용자가 원하는 환경을 동적으로 제공하기 위해 컨테이너 기반 클러스터 관리 플랫폼 방안을 제시하고 구축 사례를 소개한다. 본 논문의 의의는 다음 3가지로 볼 수 있다. 먼저, 컨테이너 기반 가상화 기술과 스케줄러 기능을 연동하여 큰 성능 저하 없이 대규모의 과학워크플로우 지원을 위한 클러스터 구성 및 관리 방안을 제시하였다. 둘째, Docker 와 HTCondor를 활용하여 제시된 방안을 손쉽게 구축한 사례를 소개하였다. 셋째, 널리 활용되는 벤치마크 툴을 이용하여 Docker 성능을 검증하였으며, 다양한 프로그램 언어로 구현된 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 과학 워크플로우 지원 예제를 제시하였다.
Sun, Guolin;Clement, Addo Prince;Boateng, Gordon Owusu;Jiang, Wei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5701-5722
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2018
The continuous increase in the cost of energy production and concerns for environmental sustainability are leading research communities, governments and industries to amass efforts to reduce energy consumption and global $CO_2$ footprint. Players in the information and communication industry are keen on reducing the operational expenditures (OpEx) and maintaining the profitability of cellular networks. Meanwhile, network virtualization has been proposed in this regard as the main enabler for 5G mobile cellular networks. In this paper, we propose a generic framework of slice resource provisioning and customized physical resource allocation for energy-efficiency and quality of service optimization. In resource slicing, we consider user demand and population resources provisioning scheme aiming to satisfy quality of service (QoS). In customized physical resource allocation, we formulate this problem with an integer non-linear programming model, which is solved by a heuristic algorithm based on minimum vertex coverage. The proposed algorithm is compared with the existing approaches, without consideration of slice resource constraints via system-level simulations. From the perspective of infrastructure providers, traffic is scheduled over a limited number of active small-cell base stations (sc-BSs) that significantly reduce the system energy consumption and improve the system's spectral efficiency. From the perspective of virtual network operators and mobile users, the proposed approach can guarantee QoS for mobile users and improve user satisfaction.
In this paper, we propose an edge cloud platform architecture for implementing smart factory. The edge cloud platform is one of edge computing architecture which is mainly focusing on the efficient computing between IoT devices and central cloud. So far, edge computing has put emphasis on reducing latency, bandwidth and computing cost in areas like smart homes and self-driving cars. On the other hand, in this paper, we suggest not only common functional architecture of edge system but also light weight cloud based architecture to apply to the specialized requirements of smart factory. Cloud based edge architecture has many advantages in terms of scalability and reliability of resources and operation of various independent edge functions compare to typical edge system architecture. To make sure the availability of edge cloud platform in smart factory, we also analyze requirements of smart factory edge. We redefine requirements from a 4M1E(man, machine, material, method, element) perspective which are essentially needed to be digitalized and intelligent for physical operation of smart factory. Based on these requirements, we suggest layered(IoT Gateway, Edge Cloud, Central Cloud) application and data architecture. we also propose edge cloud platform architecture using lightweight container virtualization technology. Finally, we validate its implementation effects with case study. we apply proposed edge cloud architecture to the real manufacturing process and compare to existing equipment engineering system. As a result, we prove that the response performance of the proposed approach was improved by 84 to 92% better than existing method.
This article considers Honeywell solutions in the branch of integration of subsystems of industrial safety and security for industrial enterprises with the creation of a unified Human-machine interface for centralized management and control of safety at the plant.
시스템 가상화 기술은 현재까지 대형 서버 시스템의 관리의 편의성과 유지 비용의 최소화를 위해 널리 사용되어 오고 있다. 임베디드 환경에서도 가상화를 통해 유지, 관리의 편의성과 시스템의 신뢰성 확보 및 보안성 강화 등의 장점을 가질 수 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 가상화를 위한 도전 과제들과 구체적인 문제점들을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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