KR20100058300A - 미래 인터넷 환경에서 적응적 자원 관리 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명에서는 현 인터넷을 대체할 기술로 부각되고 있는 미래인터넷 환경에서 사용자가 임의의 실험이나 서비스를 수행하기 위해서 망 상의 자원들을 이용하여 가상의 네트워크 환경을 구축할 때, 망 상의 수많은 자원들 중 사용자가 원하는 특성을 가진 자원을 선별하고 선별된 자원들 중 최적의 성능을 나타낼 수 있는 자원을 효과적으로 선정하는 기법을 제안한다.

Description

미래 인터넷 환경에서 적응적 자원 관리 방법 및 시스템{A Method and System on Adaptive Resource Management for Future Internet}
본 발명의 적어도 하나의 실시예는 미래 인터넷 환경에서 자원을 적응적으로 관리하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 지식경제부의 IT신성장동력핵심기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다[과제관리번호: 2006-S-061-03, 과제명: IPv6기반의 QoS 서비스 및 단말 이동성 지원 라우터 기술개발].
현재 사용하고 있는 인터넷은 1970년대에 개발된 TCP/IP를 기반으로 하는 망을 이용한다. 따라서, 다양한 사용자 요구사항을 만족시키기 어렵고, 최근 개발되고 있는 다양한 응용을 적용하기 어려우며, 또한 망의 진화 등으로 인해 한계성을 보여주고 있다.
현재 인터넷의 한계를 뛰어넘는 새로운 인터넷으로 미래인터넷에 대한 요구가 커지고 있다. 미래인터넷의 최적 성능을 구현하기 위해서는 효율적인 관리가 필요하나, 현재는 이러한 자원의 특성을 고려하지 못한 채 단순히 사용자의 요구사항을 만족시키는 자원을 임의로 할당하는 형태로 개발되고 있는 문제가 있다.
본 발명에서는 미래인터넷을 임의로 개발하여 특정 자원만이 집중적으로 과부하 되는 문제점과 비계획적으로 무문별하게 미래인터넷의 망 자원이 관리되고 있는 문제점을 해결하고자 한다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서는 미래인터넷 상의 자원들에 대해서 사용자의 요구사항을 Layer 1에서 Layer 7에 걸쳐 다양하게 고려하여 미래인터넷 망에 분산된 자원에 대한 적응적 자원 관리 기능을 제공할 수 있는 방법이 필요하다.
본 발명에서는 현 인터넷을 대체할 기술로 부각되고 있는 미래인터넷 환경에서 사용자가 임의의 실험이나 서비스를 수행하기 위해서 망 상의 자원들을 이용하여 가상의 네트워크 환경을 구축할 때, 망 상의 수많은 자원들 중 사용자가 원하는 특성을 가진 자원을 선별하고 선별된 자원들 중 최적의 성능을 나타낼 수 있는 자원을 효과적으로 선정하는 기법을 제안한다. 본 발명을 이용하면 미래인터넷 환경에서 사용자의 다양한 요구사항을 만족하는 자원을 효과적으로 선정 및 할당할 수 있다.
미래인터넷은 현재 인터넷의 문제점을 극복하고 미래에 발생 가능한 신규 서비스들에 대한 요구사항을 바탕으로 혁신적 개념 (Clean-state)에서 새롭게 설계, 구축을 목적으로 하는 새로운 인터넷을 의미한다.
또한, 미래인터넷은 기존 인터넷 기술의 제약에 국한하지 않고 현 인터넷의 한계 및 미래 서비스 요구사항을 고려하여 새롭게 설계하는 미래 네트워킹 인프라, 응용서비스 인프라 및 관련 핵심요소기술을 포함할 수 있다.
현재 미래인터넷에 대한 연구는 미래인터넷 인프라를 기반으로 하는 창조적 신규 서비스 개발, 미래인터넷 핵심기술 실현을 위한 소프트웨어 구조 연구, 미래인터넷 플랫폼 개발, 미래인터넷용 단말 및 부품 개발 등에서 이루어지고 있으며, 또한 다양한 혁신적인 미래인터넷 구조 제안기술의 시험 및 검증을 동시에 진행하고 대규모 사용자를 수용하여 시험 서비스를 가능케 하는 시험 인프라 구축에 대한 연구도 진행 중에 있다.
이러한, 미래인터넷에 대한 연구 외에 미래인터넷의 가장 큰 특징은 망 상의 모든 자원을 자유롭게 공유하고 이 자원들을 이용하여 사용자가 요구하는 임의의 형태의 서비스를 제공할 수 있도록 가상의 망을 구축해주는 네트워크 가상화 기술이다.
네트워크 가상화를 위해서는 미래인터넷 환경에 존재하는 수많은 자원들 중 사용자의 요구사항에 맞는 자원을 선택하여 최적화된 가상의 망을 제공할 수 있어야 한다. 특히, 다양한 무선 서비스를 제공하기 위해서는 할당된 무선 자원이 최적의 성능을 낼 수 있도록 효율적인 관리가 필요하다.
이를 위해서는 미래인터넷 자원의 관리시 사용자의 요구사항 (Requirement), 사용자가 수행하려는 다양한 실험 및 서비스의 특성, 할당 가능한 자원들의 상태 (Layer1에서 Layer7까지) 등을 종합적으로 고려하여 최소의 비용으로 QoS를 만족시킬 수 있는 최적화된 자원을 선정해야 한다.
본 발명에서는 미래네트워크 자원의 상태, 서비스의 특성, 사용자 요구사항을 고려하여 사용자가 보유하고 있는 비용 (자원 티켓; resource ticket)내에서 최적 조건의 자원을 관리하는 방법에 대해 기술하겠다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 미래 인터넷 환경에서 적응적 자원 관리 방법으로서, 사용자 요구사항, 서비스 특성 및 자원 상태를 파악하고 우선 순위별로 설정하는 단계; 네트워크상의 각각의 자원이 발휘할 수 있는 최대의 성능을 나타내는 자원성능지표를 상기 사용자 요구사항, 상기 서비스 특성 및 상기 자원 상태를 반영하여 산출하는 단계; 사용자가 보유한 비용을 나타내는 사용자 보유 자원티켓과 상기 자원성능지표 값을 비교하여 자원을 할당하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 미래 인터넷 환경에서 적응적 자원을 관리하는 서버는 사용자 요구사항, 서비스 특성 및 자원 상태에 대한 정보를 수집한 후 우선 순위별로 설정하는 수집부; 상기 수집부에서 수집한 정보를 기초로 자원관리 알고리즘을 이용하여 네트워크상의 각각의 자원이 발휘할 수 있는 최대의 성능을 나타내는 자원성능지표를 산출하는 최적자원 선정부; 사용자가 보유한 비용을 나타내는 사용자 보유 자원티켓과 상기 자원성능지표 값을 비교하여 자원을 할당하는 최적자원 할당부;를 포함한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가 능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
도 1 은 미래인터넷 환경에서 자원을 적응적으로 관리하는 시스템을 도시한다.
도 1 에 도시된 적응적 자원관리시스템은 크게 자원관리단말(110)과 자원관리서버(120)를 포함한다. 자원관리단말은 일 예로 컴퓨터, 핸드헬드 장치, 단말기, 휴대용 전화기 등이 될 수 있으며, 포털사이트와 같은 형태로 기기상에 제공되거나, 그 외에 여러 형태의 애플리케이션으로도 표현될 수 있다. 본 발명에 제시된 것은 일 예로서, 다양한 형태로 구현이 가능함을 이해할 것이다.
자원관리단말(110)은 사용자의 요구사항, 사용자가 수행하려는 다양한 실험 및 서비스의 특성, 사용자의 가용 자원 티켓을 입력받으며(111), 또한 사용자에게 할당된 자원의 상태에 대한 모니터링 정보도 제공한다(112).
자원관리단말(110)에서는 입력부(111)를 통해 사용자로부터 받은 정보를 자원관리서버(112)에 전송하고, 출력부(112)를 통해자원관리서버(112)로부터 받은 사용자가 사용할 자원의 정보를 사용자에게 보여준다.
자원관리서버(120)는 자원관리단말(110)로부터 수신한 정보와 네트워크 상의 자원상태를 분석하여 사용자의 실험 또는 서비스에 최적화된 자원을 할당한다.
자원관리서버(120)는 수집부(121), 최적자원 선정부(122) 및 최적자원 할당 부(123)을 포함한다.
수집부(121)는 망상의 자원 상태 정보를 수집한다. 또한, 사용자 요구사항, 서비스 특성, 자원 성능을 수집하고, 이 정보들을 계량화 한다(S310~S330 참고).
최적자원 선정부(122)는 수집부(121)에서 수집한 정보를 기초로 자원관리 알고리즘을 이용하여, 최적화된 자원을 할당한다. 이 경우, 최적 자원 선정에 실패할 경우에는 입력된 사용자 요구사항, 서비스 특성 및 각 가용한 자원들의 상태를 이용하여, 각 가용 자원들의 최적화 우선순위를 계산하여 적응적으로 최적화된 작원 선정을 적응적으로 재계산하여 할당한다. 자원관리서버(120)에서 자원을 할당하는 방법에 대해서는 도 2 및 도 3에서 더 상세히 기술하도록 한다.
최적자원 할당부(123)는 최적자원 선정부(122)에서 설정된 선정된 자원들에 접속하여 실제로 사용자에게 자원을 할당한다. .
자원관리단말(110)로부터 수신한 정보에는 이상에서 언급한 바와 같이 일 예로서, 사용자의 요구사항(예, QoS 요구사항), 사용자가 수행하려는 다양한 시험 및 서비스의 특성(예, Layer 1 물리계층 특성에서 Layer 7 응용계층 특성), 사용자의 가용 자원 티켓, 자원의 MTTF (Mean Time To Failure) 및 사용자가 자원을 사용할 시간 등이 있다. 시험 서비스의 특성은 자원들간의 최대/최소/평균 지연, 최대/최소/평균 대역폭, 최대/최소/평균 손실, 자원의 사용을 위한 비용 (자원 티켓), 자원의 할당 가능한 시간 등이 있다. 이상에 기술된 구체적인 예 이외에도 본 발명을 구현하기에 당연히 도출되는 구성을 수신할 수 있는 것은 이해할 것이다.
도 2 는 본 발명의 적응적 자원관리시스템 내의 자원관리서버(120)에서 자원 을 할당하는 방법을 도시한 흐름도이다.
자원관리서버(200)에서는 사용자 요구사항과 서비스 요구사항을 고려하여 자원관리 알고리즘을 수행하여 할당 가능한 자원을 설정하고, 할당 가능한 자원이 선정되면, 자원 선정결과를 자원관리단말(110)에 전송하여 사용자의 최종 확인을 받는다.
사용자 요구사항의 예로는 사용자로부터 수신한 정보인 QoS 요구사항, 사용자 보유 자원티켓, 자원의 MTTF 및 사용자의 자원 사용 시간 등을 들 수 있다.
서비스 요구사항의 예로는 자원들간의 최대/최소/평균 지연, 최대/최소/평균 대역폭, 최대/최소/평균 손실, 자원의 사용을 위한 비용 (자원 티켓), 자원의 할당 가능한 시간 등이 있다.
사용자로부터 받은 정보인 사용자 요구사항과(S210), 사용자로부터 입력 받거나 또는 기설정된 값으로 설정되어 있는 시험 서비스의 특성을 입력받는다(S210). 그 후 사용 가능한 자원상태에 대한 모니터링 정보를 수집한다. 자원상태에 대한 정보는 종래 기술인 네트워크 상태정보 제공 시스템등을 이용하거나, 미래 인터넷 환경을 위해 추후 연구 개발될 자원 상태 모니터링 시스템을 이용할 수 있을 것이다.
그 후, 자원관리 알고리즘은 사용자의 요구사항과 서비스의 요구사항을 고려하여 최적화 기법을 사용하여 최적자원을 선정한다(S240). 자원관리 알고리즘으로는, 예를 들어, 선형모델기반 자원선정 알고리즘이나 비선형 모델기반 자원선정 알고리즘을 모두 적용할 수 있다. 또한, 향후 다른 형태의 자원선정 알고리즘이 개발 되어도 본 발명의 적응적 자원관리 시스템에 적용할 수 있을 것이다. 본 발명에서 사용되는 자원관리 알고리즘의 일 예는 도 3에서 상세히 서술하기로 한다.
자원 선정결과를 자원관리단말(110)에 전송하여 사용자에게 선정된 자원의 사용비용이 사용자의 가용비용을 만족시키는지를 묻는다(S250). 만족시키는 경우 자원 선정결과를 통보하고(S260), 그렇지 않은 경우, 자원 선정에 대한 요구사항을 반영하여, 비중을 적응적으로 조절한다(S251). S251 단계에 대해서는 도 3에서 상세히 서술하도록 한다.
도 3은 미래인터넷에서 사용자 요구사항과 서비스 특성을 만족하는 최적 자원을 선정하는 절차를 도시한다.
도 3 은 도 2 에서 최적 자원을 선정하기 위한 과정을 상세히 서술한 것이다. 특히, 도 2의 S241, S250 및 S251 단계를 구체화하고 있다.
본 발명에서는 자원을 선정하기 위해 입력된 사용자 요구사항과, 서비스 특성 및 이용할 수 있는 자원들의 상태를 기초로 이용 가능한 자원들의 최적화된 우선순위를 계산한다. 수학식 1은 이 때 사용하는 자원관리 알고리즘의 일 예를 나타낸다.
F(x) = α*f(u)+β*g(s)+γ*h(r)
, 이 경우, x=1...n,(x 는 자원을 나타낸다),
0≤α≤1, 0≤β≤1. 0≤γ≤1. α+β+γ=1
수학식 1에서, F(x)는 네트워크상의 각각의 자원이 발휘할 수 있는 최대의 성능을 나타내는 자원성능지표이다. f(u)는 사용자 요구사항을 우선 순위별로 구분하여 계량화 하는 함수이고, g(s)는 할당된 자원에 수행할 서비스의 특성을 계량화 하는 함수이며,그리고 h(r)은 자원의 상태를 계량화 하는 함수를 각각 나타낸다.
수학식 1에 따라, 본 발명에서는 F(x)의 값이 큰 순서대로 자원들의 리스트를 생성하여, 우선순위가 높은대로 순차적으로 자원을 할당함으로써, 사용자 요구사항, 서비스의 특성, 자원의 상태를 모두 반영한 자원을 선정할 수 있다.
도 2의 251 단계에서 미래인터넷 환경에서, 자원 선정시 요구사항을 반영하여 비중을 적응적으로 조절하는 방법을 수학식 1의 자원관리 알고리즘의 예를 들어 설명하면 다음과 같다.
최적자원을 선정하기 위해, 사용자 요구사항, 시험서비스 특성 및 자원 상태를 각각 계량화 한다(S310~S330). 수학식 1에서 f(u), g(s) 및 h(r)로 표시되었다. 계량화하는 방식의 일 예로는 분산 환경에서 데이터를 할당하는 기술을 적용할 수 있다. 또한, 자원 상태를 계량화하는 일 실시예는 자원의, 예를 들어 PC, 측정된 CPU 성능값과 네트워크 대역폭에 적절한 계수를 곱하여 자원의 성능을 계량화하는 방법이다. 일 예를 수식으로 나타내면, C1 * CPU 성능 + C2 * BW 성능과 같은 형태이다.
사용자 요구사항, 시험서비스 특성 및 자원 상태 계량화 정보를 반영하기 위해, α,β,γ의 초기값을 결정한다(S340). (발명자님, 초기값을 어떤 식으로 결정하는지 구체적으로 기술해주시기 바랍니다.) α,β,γ의 초기값은 사용자로부터 입 력을 받거나 사전에 설정된 기본 초기값을 사용할 수 있다. 예를 들어, α,β,γ의 초기값은 α=0.4, β=0.3, γ=0.3 으로 정할 수 있다. 다만, 이는 본 발명의 일 실시예일뿐, 다양한 변형이 가능함을 유의하여야 한다.
α,β,γ의 초기값이 정해지면, 네트워크상의 각각의 자원(x)에 대해서 자원 성능지표 값인 F(x)의 값을 계산한다. 그후 계산된 값을 내림차순으로 정렬한 뒤 사용자가 자원할당 요청시 요청한 필요로 하는 자원 수만큼의 자원을 할당한다(S350). 이때, 할당된 자원의 F(x)의 값의 합이 사용자가 보유한 자원 티켓보다 작거나 같은 경우에만 자원을 할당한다(S360). F(x)의 값의 합이 사용자가 보유한 자원 티켓보다 큰 경우에는 F(x)값 계산시 사용하는 f(u), g(s), h(r)의 반영비중을 조절하는 파라미터인 α,β,γ의 초기값을 조절하여 적응적으로 재계산을 수행한다(S351). 일 예를 들면, 사용자가 자원관리시스템에 10 개의 자원 할당을 요청했을 때, 선택된 각 자원들의 티켓의 합이 사용자가 보유한 티켓 이하인 경우 선택된 자원이 할당된다. 그렇지 않은 경우에는, 반영비중을 조절하여 다른 자원을 다시 할당한다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플라피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인 터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상 도면과 명세서에서 최적 실시예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.
그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
도 1 은 미래인터넷 환경에서 자원을 적응적으로 관리하는 시스템을 도시한다.
도 2 는 본 발명의 적응적 자원관리시스템 내의 자원관리서버(120)에서 자원을 할당하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 미래인터넷에서 사용자 요구사항과 서비스 특성을 만족하는 최적 자원을 선정하는 절차를 도시한다.

Claims (10)

  1. 인터넷 환경에서 적응적 자원 관리 방법으로서,
    사용자 요구사항, 서비스 특성 및 자원 상태를 파악하고 우선 순위별로 설정하는 단계;
    네트워크상의 각각의 자원이 발휘할 수 있는 최대의 성능을 나타내는 자원성능지표를 상기 사용자 요구사항, 상기 서비스 특성 및 상기 자원 상태를 반영하여 산출하는 단계;
    사용자가 보유한 비용을 나타내는 사용자 보유 자원티켓과 상기 자원성능지표 값을 비교하여 자원을 할당하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원 관리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 자원을 할당하는 단계는
    상기 사용자 보유 자원티켓이 상기 자원성능지표 값보다 크거나 같으면 자원을 할당하고, 상기 사용자 보유 자원티켓이 상기 자원성능지표 값보다 작으면, 상기 산출하는 단계로 돌아가 상기 사용자 요구사항, 상기 서비스 특성 및 상기 자원 상태 각각의 반영 비율을 조절하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원 관리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자 요구사항은 사용자 보유 자원티켓과 사용자로부터 수신한 정보 인 QoS 요구사항을 포함하고, 또한, 자원의 MTTF(Mean Time To Failure) 및 사용자의 자원 사용 시간 중 적어도 하나 이상을 더 포함할 수 있는 것을 특징으로 하는 적응적 자원 관리 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 서비스 특성은
    자원들간의 지연 정보, 대역폭 정보, 손실 정보, 자원의 사용을 위한 비용을 나타내는 자원 티켓, 자원의 할당 가능한 시간, Layer 1 물리계층 특성에서 Layer 7 응용계층 특성 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원 관리 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 자원을 할당하는 단계에서
    상기 사용자 보유 자원티켓이 상기 자원성능지표값보다 크거나 값은 경우, 상기 자원성능지표값이 큰 순서대로 순차적으로 자원을 할당하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원 관리 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 산출단계에서는 자원관리 알고리즘을 이용하여 자원성능지표를 산출하고, 상기 자원관리 알고리즘은
    F(x) = α*f(u)+β*g(s)+γ*h(r) 이며,
    , 이 경우, F(x)는 자원성능지표이고, x 는 자원을 나타내며(x=1...n),
    f(u)는 사용자 요구사항을 우선 순위별로 구분하여 계량화 하는 함수이고, g(s)는 할당된 자원에 수행할 서비스의 특성을 계량화 하는 함수이며,그리고 h(r)은 자원의 상태를 계량화 하는 함수를 각각 나타내고, 0≤α≤1, 0≤β≤1. 0≤γ≤1. α+β+γ=1 인 것을 특징으로 하는 적응적 자원 관리 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 사용자 보유 자원티켓이 상기 자원성능지표 값보다 작으면, 상기 α,β,γ의 값을 조절하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원 관리 방법.
  8. 인터넷 환경에서 적응적 자원을 관리하는 서버로서,
    사용자 요구사항, 서비스 특성 및 자원 상태에 대한 정보를 수집한 후 우선 순위별로 설정하는 수집부;
    상기 수집부에서 수집한 정보를 기초로 자원관리 알고리즘을 이용하여 네트워크상의 각각의 자원이 발휘할 수 있는 최대의 성능을 나타내는 자원성능지표를 산출하는 최적자원 선정부;
    사용자가 보유한 비용을 나타내는 사용자 보유 자원티켓과 상기 자원성능지표 값을 비교하여 자원을 할당하는 최적자원 할당부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원관리 서버.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 최적자원 할당부는
    상기 사용자 보유 자원티켓이 상기 자원성능지표 값보다 크거나 같으면 자원 을 할당하고, 상기 사용자 보유 자원티켓이 상기 자원성능지표 값보다 작으면, 상기 최적자원 선정부에서 상기 자원관리 알고리즘에서상기 사용자 요구사항, 상기 서비스 특성 및 상기 자원 상태 각각의 반영 비율을 조절하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원관리 서버.
  10. 제 8 항에 있어서, 최적자원 할당부는 최적자원 선정부에서 설정된 선정된 자원들에 접속하여 사용자에게 자원을 할당하는 것을 특징으로 하는 적응적 자원관리 서버.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170069586A (ko) * 2015-12-11 2017-06-21 주식회사 유누스 실시간 처리 시스템의 서버 자원 배치 방법

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130346558A1 (en) * 2012-06-21 2013-12-26 Microsoft Corporation Delivery controller between cloud and enterprise
US20140298347A1 (en) * 2013-03-13 2014-10-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Computing system with resource management mechanism and method of operation thereof
US9565689B2 (en) * 2013-10-23 2017-02-07 Texas Instruments Incorporated Near-optimal QoS-based resource allocation for hybrid-medium communication networks
US10157079B2 (en) * 2016-10-18 2018-12-18 International Business Machines Corporation Resource allocation for tasks of unknown complexity
KR102450133B1 (ko) 2019-04-04 2022-10-05 한국전자통신연구원 분산 잠금 관리를 하는 분산 시스템 및 그것의 동작 방법

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU6752996A (en) * 1995-08-15 1997-03-12 Broadcom Eireann Research Limited A communications network management system

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170069586A (ko) * 2015-12-11 2017-06-21 주식회사 유누스 실시간 처리 시스템의 서버 자원 배치 방법

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