一种新型的网络带宽最优分配机制

研究了新一代网络中的网络带宽最优分配机制.应用经济学中的社会福利函数思想和根据流量的优先级构造了基于公平意识的流量效用函数,证明了网络带宽最优分配模型的纳什均衡解存在性,提出了一种基于优先级的网络带宽最优分配机制.仿真结果表明提出的带宽分配机制既能使得流量根据优先级获得区分服务又能保证带宽分配相对公平,从而保证网络中不同业务流的服务质量(QoS).     

一种多租户云的内部网络共享策略

针对现有多租户云无法保障租户网络性能的问题,提出一种内部网络共享策略(FairNet)。该策略平衡了最小保证、公平分配、最大利用3个目标;为虚拟机增加了保证带宽和最大带宽2个定量描述网络性能的新参数,作为计算虚拟机和租户权重的基础;在虚拟机监视器中实现了限速器、队列和调度器;确保主机上每个虚拟机都能分配到一个最小带宽,且剩余带宽被虚拟机按需共享;综合考虑租户在链路发送端和接收端的带宽需求来计算租户权重,并按照权重的比例分配链路带宽。在NS-3仿真器上进行了实验,结果表明:FairNet在不同的通信模式下均能比其他算法更公平地分配链路带宽,有效消除了发送端和接收端不平衡的影响,能够确保虚拟机在主机上的最小带宽,以远比PS-N小的计算代价取得仅次于PS-N的网络公平性。     

基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法

提出了一种基于网络感知的两阶段虚拟机分配算法(NWTP).首先,针对现代数据中心网络拓扑的随机性(树形、服务器和光纤混合),根据交互对象的不同,将虚拟机的带宽请求分为网内带宽和网间带宽两种.其次,将虚拟机的分配过程分解成带宽区域划分和物理主机分配两个彼此连续的阶段,建立网络感知模型.然后,利用流水线技术将带宽区域划分和物理主机分配看作两个连续的工序,并发进行分配处理.在带宽区域划分环节,利用节点介数和聚集系数动态感知物理主机的稳定性,通过差异化的分配策略为虚拟机子集选择合适的物理主机区域.在物理主机分配环节,将更多的虚拟机分配到负载方差最大的物理主机上,提高虚拟机网内带宽的节约度,均衡物理主机的资源负载.最后,对NWTP,遗传GA,模拟退火SA,贪婪GR四种算法进行大量的仿真实验,从分配时间、延迟、吞吐率、CPU利用率、带宽利用率和物理主机使用情况六个方面验证了NWTP算法的性能.     

监控与预测的云资源优化配置

针对云环境下虚拟机资源在多数时间中处于闲置状态导致云资源利用率低的问题,设计一种云资源监控系统,并在云监控基础上提出一种基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的动态负载预测与资源配置的方法.该方法利用虚拟机负载与配置的关系,通过预测负载情况,提前启动或者挂起虚拟机,提高云资源的利用率.研究结合OpenStack云环境提供的虚拟机,实现其下的云资源监控,预测和弹性分配功能.结果表明:该系统能准确预测虚拟机的需求量,所制定的资源弹性分配策略能够提高云资源的利用率,进一步节约成本.     

针对OpenStack的安全漏洞扫描系统搭建

随着云计算的广泛使用,研究者越来越关注选择具有足够安全性的云基础设施,在多租户环境中尤其如此。因此对云平台的虚拟机实例的安全评估尤为重要。讨论了Open Stack开源云解决方案。实现了对Open Stack云服务和4个虚拟机实例的不同操作系统Fedora、Ubuntu、Cent OS和Windows的安全评估。这个测试验证在Open Stack云内部和外部都会存在安全漏洞。评估的结果证明了在Open Stack环境下,租户虚机实例和Open Stack云提供商的控制服务器,均受到来自云内部引发的新的安全威胁。内部漏洞包含云节点和每个虚机实例操作系统的外部漏洞。     

IaaS云环境下一种基于综合满意度的虚拟机放置策略

基础设施即服务(IaaS)环境下的一个关键需求是对租户申请的虚拟机进行合理放置。当前虚拟机放置策略的研究大都集中在数据中心能耗、资源损耗以及负载均衡等方面,很少有工作关注其对租户虚拟机启动时间的影响。为了减少虚拟机请求的周转时间,降低数据中心的资源损耗,本文首先建立了云服务租户满意度模型,给出了虚拟机请求到达云端后周转时间的量化方法;然后基于数据中心的资源损耗建立了云服务提供商满意度模型;最后,基于租户虚拟机启动时间与系统资源损耗建立了多目标约束优化模型,并提出了一种基于综合满意度(Comprehensive Satisfaction Based,CS-B)的虚拟机放置策略,该策略综合考虑了云服务租户与云服务提供商的需求,将租户所申请的虚拟机放置到综合满意度最高的服务器中运行。在OpenStack云平台上的仿真实验表明,CS-B虚拟机放置策略能够有效减少租户虚拟机在云端的部署时间,降低数据中心的资源损耗,有效提高了云服务商及租户的满意度。     

基于主元分析法的虚拟机异常监控研究

面临云平台中虚拟机使用异常的监控系统缺乏问题,以现有的IaaS开源云平台Eucalyptus和基于Linux内核的Xen虚拟机为基础,研究基于主元分析法(primary component analysis,PCA)的虚拟机异常监控方法,并在此基础上设计在云环境中基于Xen虚拟机异常使用的监控系统.该系统可以对采集到的数据进行分析,判断虚拟机是否出现使用异常并定位异常.实验结果表明,采用基于主元分析法的虚拟机异常监控系统对云环境中的虚拟机产生的异常检测准确度较高,在定位异常方面也有较好的准确度.该研究成果为云环境下虚拟机异常监控提供了有效的理论研究依据和应用实践价值.     

融合唤醒阈值与半休眠模式的云虚拟机调度策略

为了满足云用户请求响应要求的同时进一步提高云平台能量效率,融合唤醒阈值与半休眠模式,提出一种新型的云虚拟机调度策略。在一个半休眠周期结束时刻,如果缓冲区中等待的云用户请求数达到阈值N,虚拟机则由半休眠状态转入唤醒状态,以正常速率为云用户请求提供服务;否则,虚拟机将重新开始一次新的半休眠周期,持续为云用户请求提供低速服务。根据云虚拟机调度策略的原理,建立一个具有N策略和多重异步工作休假的多服务台排队模型。利用拟生灭过程和矩阵几何解方法,推导云用户请求平均逗留时间与系统节能率等性能指标。综合数值分析实验和系统仿真实验,评估云虚拟机调度策略的系统性能。构造成本函数,利用蚁群智能寻优算法,给出云虚拟机调度策略的优化方案。     

一种基于资源使用阈值边界的虚拟机分配策略

虚拟机分配策略是提高云数据中心的物理主机利用率和降低能量消耗的关键技术。提出一种基于资源使用阈值边界的虚拟机(resource utilization thresholds virtual machine,RUT-VM)分配算法,建立了资源使用效率阈值边界和性能参数的数学模型; RUT-VM算法可以根据云端当前工作负载的状态来获得资源的使用效率情况,在工作负载高于或者低于设置的阈值上界与阈值下界时,将物理主机上的虚拟机进行迁移,放置到新的物理主机上。利用CloudSim3.0作为云数据中心的云端RUT-VM分配策略的测试环境。测试结果表明,RUT-VM分配算法可以减少云数据中心的服务等级协议(service level agreement,SLA)违规,保证云计算的服务质量, 与其它的虚拟机分配算法比较起来,可以明显的降低能量消耗。     

基于个性化的云平台虚拟机部署机制的研究

云平台中传统虚拟机部署策略通常是依据单一性能指标来选择目标宿主机,而忽略了承担不同业务的虚拟机对不同资源依赖性的差异,从而导致因资源得不到合理分配而引起的过度迁移现象。针对以上问题,提出了云平台下一种虚拟机的个性化部署机制,该机制通过时间序列预测机制对宿主机的负载进行预测,并结合虚拟机的个性化负载需求,选择并部署在适当的宿主机上。实验结果显示,利用该机制部署虚拟机,在一定程度上能够有效降低虚拟机迁移频率,延长发生首次迁移的时间。     

基于蚁群优化算法的云计算资源负载均衡研究

针对云数据中心虚拟机分配物理机时存在负载不均衡的问题,提出了一种基于蚁群优化算法的资源调度算法.对问题场景进行了分析,提出了数据中心负载不均衡度以及物理机与虚拟机之间不匹配度的概念,并给出了问题的形式化描述.在蚁群算法选择概率规则中参考了用户对虚拟机资源的需求,尽量避免对相同类型虚拟机部署在一台物理机上,同时对信息素的初始化、信息素的更新进行了改进.通过CloudSim模拟平台进行仿真实验,并与其他的分配算法进行了比较,实验结果表明:该调度算法能够快速地完成虚拟机的放置,并且使云数据中心的物理机具有较低负载不均衡度,提高了资源的利用率.     

绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略

虚拟机迁移策略是提高云数据中心的物理主机利用率和降低能量消耗的关键技术。提出了绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略 (temperature-aware virtual machine migration,TA-VMM)。主要考虑物理主机处理器的温度情况作为选择和分配虚拟机的关键因素。建立了虚拟机迁移过程中物理资源的温度和能量的数学模型; 以最小温度距离 (minimum temperature distance,MTD)作为虚拟机选择的重要考虑因素;以温度距离比率 (temperature distance ratio,TDR)作为虚拟机重新分配的重要考虑因素;以Cloudsim3.0云计算模拟器中的物理主机超负载检测算法和虚拟机分配策略作为TA-VMM的性能比较对象。利用Cloudsim3.0模拟器建立了TA-VMM的仿真环境,实验结果表明,与Cloudsim中已有的虚拟机迁移策略比较,TA-VMM在节省能量和虚拟机迁移次数方面具有较好的性能, 服务协议(service level agreement,SLA)违规方面只有极小的增加。     

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。     

实验教学云系统中虚拟机分发模式的对比与研究

以院级实验室云系统为应用背景,为提高云系统服务端效能和云桌面客户端使用效率,针对实际教学运行中出现的"桌面暂停"现象,对虚拟机的分布式运行模式展开研究.通过创建实验云系统,在其VISP中部署了"预加载"和"共享模式"两种模式的KVM虚拟机.再采用APPTimer工具进行相关的效率测试实验,实验中采集和整理了不同模式运行...     

带安全检测的云数据中心虚拟机迁移策略

在云数据中心的构造过程中,通过设计安全的架构来降低能量消耗是一种新的思路.提出了基于安全检测的虚拟机迁移策略,利用隔室技术及病毒传染模型(susceptible infected recovered,SIR)在虚拟机迁移过程把有安全威胁的虚拟机隔离出来,保证云数据中心的能量消耗与安全级别的平衡;参考Cloudsim项目中虚拟机迁移方法,将基于安全检测的策略分为安全虚拟机选择算法(security based selection,SBS)与安全虚拟机放置算法(security based placement,SBP);以Cloudsim云计算模拟器中的虚拟机选择及虚拟机放置策略作为性能比较对象.仿真实验结果表明,基于安全检测的虚拟机迁移策略可扩展性较好,可以抵御网络攻击,在能量消耗上只有少量的增加,可以作为其他云服务提供商构造云数据中心的参考模型.     

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。     

基于公平性的DiffServ带宽分配解决方法

分析了DiffServ带宽分配的公平性问题,提出了一种采用网络数据流划分和WRED加权早期随机检测基于公平性的DiffServ带宽分配解决方法.实验表明该方法能公平的分配网络带宽资源及提高网络的吞吐率,实现区分服务DiffServ网络中端到端的QoS.     

有限规模下网络话音复用带宽的近似评估

通过对网络话音业务的近似分析和仿真，建立了相对简单的复用带宽分配机制．首先对规模较小、性能参数比较确定的接入网进行建模和具体分析，然后利用网络仿真器对所建模型丢失率随带宽变化的特性等进行了仿真，对缓冲区与时延等影响网络话音复用带宽的重要因素进行了讨论．仿真结果表明，在网络为有限规模时，本文的结论对于确定区分服务中应当分配给IP电话业务的网络带宽有实用意义．     

云计算环境下基于热力学演化算法的任务调度与虚拟机分配算法研究

在云计算环境下的云任务调度和虚拟机分配过程建立了数学模型,并将其转换为整数编码形式的组合优化问题,并提出了一种热力学演化算法进行问题求解。算法根据整数编码形式定义了基因熵和个体能量,并引入了温度的概念,算法中提出了两种选择策略,算法利用自由能极小值原理驱动种群向最优化方向演化。实验结果表明热力学演化算法可以有效地解决云任务调度和虚拟机分配问题,可以为云环境调度问题提供依据。     

数据中心间网络中保证带宽的基于OpenFlow路径规划（英文）

为了实时满足依托于数据中心间网络(IDN)的云服务在不同时间尺度的不同带宽需求,提出了一个基于OpenFlow的保证带宽路径规划(OPPBG)策略.当一个流到达时,OPPBG采集实时网络链路状态,生成一个满足带宽需求的虚拟拓扑,并通过基于OpenF low的软件定义网络(SDN)平台为该流规划出一条优化路径.仿真结果表明:与采用传统路径规划策略的IDN相比,基于OPPBG的IDN能够在保证带宽的同时,实现低丢包率和较高的带宽利用率.