基于OpenStack的云计算网络性能测量与分析

虚拟网络服务是云计算的一个核心服务,随着云计算技术的发展,虚拟网络服务的实现方法和技术越来越多,搭建网络高可用云计算平台是云服务提供商关注的热点问题。使用重放流量的方式生成背景流量,基于Open Stack云平台对云计算虚拟网络中虚拟路由服务、虚拟交换机及租户虚拟网络模式的不同实现方法和技术进行了分析和测量。详细对比了各种实现方法和技术并给出了适用场景,为云服务提供商搭建网络服务高可用云平台提供了参考和指南。     

电子虚拟实验平台的研究和设计

针对传统电子实验教学的各种制约和弊端,依据电子类实验教学的要求,提出了基于虚拟仪器技术搭建电子虚拟实验平台的设计方案,并给出了两个虚拟实验的设计示例。平台经过测试,可以实现远程访问和操控虚拟实验的目标,提高了实验教学的伸缩性和适应性。     

浅谈校园存储实验环境的构建

分析高校虚拟化与云计算产品对存储环境的需求，论述利用Openfiler搭建免费的存储实验环境，并测试这个存储实验环境对虚拟化和云计算的支持效果．     

一种基于异构资源集成的算法实验平台研究及其实现

针对现有信息类课程算法设计型实验过程中存在实验环境搭建复杂、算法正确性和性能难以进行测试与分析等问题,设计并实现一种基于Web服务的面向异构资源集成的虚拟实验平台。该平台通过将各种算法在服务器端封装为Web服务并生成对应的客户端虚拟实验组件的方式,使学生可以将多种编程语言实现的算法源码直接提交到服务器,并在客户端中根据实验需求选择虚拟实验器件构建实验流程,以便对所提交算法的正确性进行测试和对性能进行分析。以数字信号处理课程虚拟实验为例说明系统的有效性。研究结果表明:该平台的使用可以使学生在无需配置复杂的实验环境的情况下将精力集中于算法的设计和优化,并可以获得直观的算法测试分析结果。     

云计算在独立学院实验教学中的应用探析

云计算是一种崭新的分布式计算模式。利用云计算技术,可打破实验资源分布的不均衡化,进行统一管理,合理调度高校虚拟实验的软硬件资源。结合常州大学怀德学院基础化学实验教学,对独立学院的信息化建设、资源整合等问题进行了初步的探讨,构建了云计算环境下的基础化学实验教学环境、虚拟实验教学平台、实验管理模式等,并探讨了实验评价以及实验交流体系的主要内容,以期对提高独立学院的实验教学质量有所裨益。     

基于OpenStack云平台虚拟集群环境的部署

云计算是一种在网络的基础上通过各种服务方式为用户提供多种需求资源的计算模式.虚拟化的集群环境主要是采用虚拟技术构建多台虚拟计算节点,由此来搭建与物理集群功能相同的虚拟集群环境.该集群主要通过Open Stack云计算平台的虚拟化技术创建Ubuntu虚拟镜像,利用虚拟镜像创建Ubuntu虚拟化实例,然后结合System Imager技术来高效的完成集群节点的自动化部署.     

基于云计算平台的RAID虚拟实验设计与实现

采用已建成的VMware vSphere云计算平台构建虚拟实验环境,实现了RAID实验中要求的配置、性能测试及数据修复等重要实践环节,解决了因经费投入不足、硬件设施不完善等因素所导致的RAID实验中的一些问题,提高了学生对RAID数据存储的认知与实际操作能力.     

基于云计算的智能电网负荷预测平台架构研究

提出一种基于云计算的智能电网负荷预测平台架构.深入地阐述了云计算关键技术、负荷预测云架构、云平台负荷预测服务等.采用Hadoop云计算技术,对负荷预测的资源调度和计算进行虚拟云计算仿真,验证了以电力私有云为基础建立的负荷预测机制更优良.同时在云平台负荷预测服务中引入多维多级协调优化机制,对原始预测结果进行修正与协调优化,显著地提升了基于云计算的智能电网负荷预测水平.由此搭建的平台架构将为智能电网负荷预测提供广阔的思路与有力的技术支持.     

基于OpenStack 体系的云计算基础架构研究

计算技术在降低企业信息基础设施的投资, 提高信息系统的可用性和容错性的同时, 存在平台搭建困难, 运维成本增高的问题。为简化搭建云计算平台的复杂度, 通过对云计算基础架构进行研究, 全面剖析OpenStack 系统建构, 结合网络结构、业务集成以及服务器资源规划探讨云架构的可行性及技术架构, 进而提出通用云基础设施管理平台建设方法, 简化了云计算平台搭建的复杂度, 并在云计算平台之上提出故障事件自动触发和事件跟踪流程, 提升了云计算平台运行维护的复杂度。     

基于云计算的高校信息化虚拟学习体系的研究与探索

通过对移动学习的数据处理与存储的分析,提出搭建基于hadoop的信息化虚拟学习平台,并结合泛在学习的实际应用,构建信息化虚拟学习体系,利用云计算的海量数据与高处理能力,提升学生的学习效率,全面发展学生的综合能力。     

云平台调度能耗测量研究*

针对云计算平台利用异构网络资源建设资源池,带来的针对IPv4/IPv6异构网络资源的云计算平台进行能耗度量问题,提出了一种基于分析随机任务变化带来的CPU能耗变化的动态能耗度量数学模型。采用以测试节点为基础,确定数学模型参数值的方法对测试节点CPU频率、CPU使用率进行实时监测;并进行了IPv4/IPv6同构云计算平台虚拟机迁移实验。实验结果得出了IPv4/IPv6过渡前期、中期与后期云计算平台虚拟机迁移能耗;符合云计算能耗测量需求。     

基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法研究

当前虚拟资源存储算法针对规模较大的虚拟资源无法实现实时传输,且存储能耗高、负载均衡性较差。为此,提出一种新的基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法,介绍了云计算平台,其由存储层、基础控制层、应用接口层和访问层构成,给出其系统架构。依据云计算平台,通过采集虚拟资源的高阶累积量信息特征,利用K-L特征压缩法实现虚拟资源的低负荷存储,针对该过程扩展性能低的弊端对其进行改进。通过自适应全域空间搜索找到最佳基函数,对云计算平台的存储空间进行重组,得到改进后的虚拟资源存储空间结构。实验结果表明,所提算法存储空间、时延和能耗均较低,负载均衡性强。     

基于能耗感知的虚拟机迁移管理软件

【目的】在云计算环境中,通过虚拟机在线迁移可以实现服务器的节能优化。【方法】对多种虚拟机迁移模型进行综合分析,研发一个虚拟机在线迁移管理软件,实现云环境的监控与虚拟机迁移模拟,并采用cloudsim作为云仿真平台对虚拟机在线迁移管理软件(Energy-aware Live-migration of Virtual Machine Manager Software,ELVMan)的应用进行测试。【结果】该软件可有效指导降低能源损耗。【结论】通过该软件可以为现实的云环境集群选择最优的迁移策略,达到最大化节能。     

基于云计算的计算机实验设备管理平台的研究与应用

针对现有高校以计算机为载体的实验室建设中设备的投入过大、维护成本过高、更新过快和人员不足等现状，本文以玉林师范学院的计算机实验教学示范中心为例，引入云计算技术中的虚拟机技术，构建以桌面虚拟化、虚拟服务器和虚拟存储为基础的计算机实验设备管理平台，利用云计算技术经济性和共享性等优点，以提高实验资源的使用率及共享性．实践证明，该平台能对计算机实验室及其实验资源进行科学、有效的管理，充分提高资源设备的使用率和充分发挥实验设备的性能，降低重复采购设备投入，并通过云数据中心更好地管理实验及相关系统数据，极大地丰富实践教学手段和提高实验管理服务水平．     

云计算数据中心的虚拟资源自适应供给模型

随着云计算技术的飞速发展,云计算数据中心的规模越来越大,随之而来的资源管理、运维调度、能耗开销等问题也开始日益严峻。本文对云计算数据中心的设计思路与设计结构进行了详细的介绍,先从云计算数据中心的总体结构进行分析,随后引入虚拟资源自适应供给模型概述,通过综合分析三种不同的虚拟资源供给模型优劣,提出利用多层次网络队列方法搭建虚拟资源自适应供给模型,通过综合考量模型的平均响应时间、服务器利用率、使用成本等因素,对虚拟资源进行合理的规划与调度,最终帮助云计算数据中心配置合适数量的虚拟机,做出合理的资源调度策略,力求优化数据中心的运维调度,降低能耗开销,提高能源利用效率,推动能源发展。     

基于Hadoop的云计算试验平台搭建研究

Hadoop是一个免费的开源云平台,是允许在集群计算机上分布式处理大数据的软件框架。它是一种可靠、高效、可伸缩的云平台,很适合在实验室环境下进行模拟测试。以Hadoop为基础,借助虚拟机VMware以及Linux、ubuntu、Hadoop、java--jdk等软件,详细地介绍了单机环境下的虚拟云平台搭建过程,并给出具体的实例搭建过程。在设计实例中详细的论述了虚拟机、java、Hadoop等软件的安装、设置、测试过程。实现了在实验室环境对云平台的虚拟,并提出了在搭建试验平台时应该注意的用户权限、路径配置和使用SSH服务程序等问题。该试验平台为系统中间件和应用服务的开发提供了基础。     

Virtual Machine-Based Task Scheduling Algorithm in a Cloud Computing Environment

Virtualization technology has been widely used to virtualize single server into multiple servers, which not only creates an operating environment for a virtual machine-based cloud computing platform but also potentially improves its efficiency. Currently, most task scheduling-based algorithms used in cloud computing environments are slow to convergence or easily fall into a local optimum. This paper introduces a Greedy Particle Swarm Optimization(GPSO) based algorithm to solve the task scheduling problem. It uses a greedy algorithm to quickly solve the initial particle value of a particle swarm optimization algorithm derived from a virtual machine-based cloud platform. The archived experimental results show that the algorithm exhibits better performance such as a faster convergence rate, stronger local and global search capabilities, and a more balanced workload on each virtual machine. Therefore, the GPSO algorithm demonstrates improved virtual machine efficiency and resource utilization compared with the traditional particle swarm optimization algorithm.     

基于云计算的智能人脸识别借阅系统研究

针对目前大多数高校图书馆仍旧使用借阅卡、一卡通等传统借阅系统的现状,提出了构建基于云计算的智能人脸识别借阅系统。相比于在本地设备完成计算的人脸识别系统运算慢、存储资源有限等缺点,系统采用具有高性能计算能力和海量存储能力的云平台。通过采集人脸数据,将收集到的人脸信息上传到云平台,云平台采用二值化、光线补偿、灰度变化、对比度增强等方法进行处理后对人脸特征信息进行保存并备份。当扫描待测人脸时,将人脸信息上传至云端与备份信息进行对比识别。测试结果表明; 基于云计算的智能人脸识别借阅系统具有较好的准确性、实时性、稳定性,降低了本地存储负担和成本、较好的满足了用户的智能化借阅需求。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。