Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
MZ
Mohamed Zhani
Author with expertise in Cloud Computing and Big Data Technologies
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(25% Open Access)
Cited by:
1,428
h-index:
27
/
i10-index:
45
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Data Center Network Virtualization: A Survey

Md. Bari et al.Sep 20, 2012
With the growth of data volumes and variety of Internet applications, data centers (DCs) have become an efficient and promising infrastructure for supporting data storage, and providing the platform for the deployment of diversified network services and applications (e.g., video streaming, cloud computing). These applications and services often impose multifarious resource demands (storage, compute power, bandwidth, latency) on the underlying infrastructure. Existing data center architectures lack the flexibility to effectively support these applications, which results in poor support of QoS, deployability, manageability, and defence against security attacks. Data center network virtualization is a promising solution to address these problems. Virtualized data centers are envisioned to provide better management flexibility, lower cost, scalability, better resources utilization, and energy efficiency. In this paper, we present a survey of the current state-of-the-art in data center networks virtualization, and provide a detailed comparison of the surveyed proposals. We discuss the key research challenges for future research and point out some potential directions for tackling the problems related to data center design.
0

Dynamic Controller Provisioning in Software Defined Networks

Md. Bari et al.Oct 1, 2013
Software Defined Networking (SDN) has emerged as a new paradigm that offers the programmability required to dynamically configure and control a network. A traditional SDN implementation relies on a logically centralized controller that runs the control plane. However, in a large-scale WAN deployment, this rudimentary centralized approach has several limitations related to performance and scalability. To address these issues, recent proposals have advocated deploying multiple controllers that work cooperatively to control a network. Nonetheless, this approach drags in an interesting problem, which we call the Dynamic Controller Provisioning Problem (DCPP). DCPP dynamically adapts the number of controllers and their locations with changing network conditions, in order to minimize flow setup time and communication overhead. In this paper, we propose a framework for deploying multiple controllers within an WAN. Our framework dynamically adjusts the number of active controllers and delegates each controller with a subset of Openflow switches according to network dynamics while ensuring minimal flow setup time and communication overhead. To this end, we formulate the optimal controller provisioning problem as an Integer Linear Program (ILP) and propose two heuristics to solve it. Simulation results show that our solution minimizes flow setup time while incurring very low communication overhead.
0

Dynamic Heterogeneity-Aware Resource Provisioning in the Cloud

Qi Zhang et al.Jan 1, 2014
Data centers consume tremendous amounts of energy in terms of power distribution and cooling. Dynamic capacity provisioning is a promising approach for reducing energy consumption by dynamically adjusting the number of active machines to match resource demands. However, despite extensive studies of the problem, existing solutions have not fully considered the heterogeneity of both workload and machine hardware found in production environments. In particular, production data centers often comprise heterogeneous machines with different capacities and energy consumption characteristics. Meanwhile, the production cloud workloads typically consist of diverse applications with different priorities, performance and resource requirements. Failure to consider the heterogeneity of both machines and workloads will lead to both sub-optimal energy-savings and long scheduling delays, due to incompatibility between workload requirements and the resources offered by the provisioned machines. To address this limitation, we present Harmony, a Heterogeneity-Aware dynamic capacity provisioning scheme for cloud data centers. Specifically, we first use the K-means clustering algorithm to divide workload into distinct task classes with similar characteristics in terms of resource and performance requirements. Then we present a technique that dynamically adjusting the number of machines to minimize total energy consumption and scheduling delay. Simulations using traces from a Google's compute cluster demonstrate Harmony can reduce energy by 28 percent compared to heterogeneity-oblivious solutions.
0
Paper
Citation207
0
Save