多目标优化的云计算虚拟集群动态调整方法

当前云计算应用中提供的虚拟集群尚不能自动的根据实际网络应用负载作动态调整,从而导致网络虚拟集群的资源利用与负载不适应,使得较多的计算资源空闲在集群中,产生能源浪费。针对上述问题,提出一种多目标优化的云计算虚拟集群动态调整方法,并给出虚拟集群动态调整框架。实验结果表明,该方法可以自动调整虚拟集群规模以适应网络应用负载,并能达到充分利用云计算资源和减少云计算能源消耗等优化目标。     

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.     

趋于云计算的虚拟服务器集群

采用Vmware虚拟化方法将计算资源虚拟化,成功切割了硬件的计算和存储能力,通过合理配置建立在虚拟硬件资源上的Linux虚拟服务器集群,实现了云端计算的高可用和负载均衡.该集群不仅可以提供传统的Web、Ftp等服务,也可以提供可完全配置权限的操作系统租用服务.     

物联网的基石——云计算

云计算中的"云",无处不在,飘忽不定,或卷或舒。任何一台个人电脑上的资源和处理能力都无法同网络相比,每一朵"云"都植根在成千上万台服务器组成的集群或虚拟集群上,只要有网络,就能随时随地连接"云"。     

浅谈云计算及其发展应用

云计算是当前信息领域的又一个热点。它的出现宣告了低成本提供超级计算时代的到来。云计算的发展将使互联网的计算架构由“服务器＋客户端”向“云服务平台＋客户端”演变,它将最终改变人们获取信息、分享内容和互相沟通的方式。此文阐述了云计算的优势和现状,并对云计算的发展及面临的挑战进行了分析。     

云储存技术探讨及其运用在电视和电视台的前景分析

云存储是在云计算的发展产物之一。云计算是并行处理、分布式处理和网格计算的发展,它是通过网络将大型的计算处理程序自动切分成小的程序,再由多个服务器组成的系统,经计算分析之后再将处理结果回传给用户。在云计算技术支持下,用户可以在数秒之内,处理成千上万的信息,从而达到“超级计算机”网络服务。     

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。     

行业运行

福建首个利用物联网云计算技术的胸痛中心在厦门成立福建省第一个利用物联网云计算技术的心脏病诊治中心——厦门市心脏中心胸痛中心近日挂牌成立。胸痛中心将整合相关医疗资源,以扁鹊飞救、智慧网格社区、超级计算中心等成熟高端信息技术为支撑,按国际标准建立规范流程,实现院前急救和院内抢救的无缝衔接,做到患者未到、信息先到,共享信息,协同救治。当患者拨打120急救     

基于互补机制的虚拟机放置算法

有效的虚拟机放置算法可以优化分配计算资源,提高云计算资源的利用效率。通过分析资源分配中存在的问题,提出了一个基于互补机制的虚拟机放置算法。首先基于虚拟机之间的资源互补关系,将资源粒度较小的虚拟机组合成为新的虚拟机,然后基于虚拟机和服务器之间的资源互补关系,依次将虚拟机放置到互补的服务器中,使服务器中各个资源量呈现均衡分布状态。仿真结果表明,CBVMP算法降低了运行的服务器个数和数据中心的能耗,提高了云计算资源的利用效率。     

桌面云技术及组网应用的探讨

桌面云技术基于云计算架构的桌面交付,利用云计算的虚拟化技术,通过在云计算服务器集群上部署虚拟桌面组件来对外交付桌面应用系统,可有效＂分离＂企业IT系统用户的物理终端和逻辑桌面（含应用程序和用户数据）,实现在数据中心集中化管理桌面。为最终实现终端统一管控、安全可靠、绿色环保、灵活便捷、购置及运维低成本化等目标打下基础。     

基于OpenFlow的蜜罐主动取证技术

提出了一种方法,将攻击流量自动从真实的云计算服务器中隔离到蜜罐服务器中.通过创建一个蜜罐网络服务器的虚拟机,使蜜罐服务器配备与真实云计算服务器相同的内存和存储设备,并通过OpenFlow控制和监控网络流量,从而将蜜罐系统与真实云服务器隔离开来.当访客正常访问服务器时,交换机会将访客的访问请求路由到真实的服务器.当某个访客被IDS标记为可疑攻击者时,交换机会重新计算路由路径,将攻击者的请求路由到制定的蜜罐中.      

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．     

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。     

云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法研究

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

云计算环境中优化遗传算法的资源调度策略

资源调度是云计算的核心问题,传统遗传算法(GA)、Sufferage算法等都可以用于云计算环境中的资源调度,但传统遗传算法存在收敛慢、易早熟等缺点,Sufferage算法则不适用于多聚类环境的密集型任务调度.本文在充分考虑云计算环境的动态异构性和大规模任务处理特性的基础上,提出了一种基于染色体编码方式和适应度函数的改进遗传算法(IGA),并在云仿真器CloudSim上对3种算法进行了仿真.仿真结果表明,该算法在性能和服务质量QoS(Qualityof Service)方面都优于传统遗传算法和Sufferage,能更好地适用于大规模任务下的云计算环境资源调度.     

基于动态用户融合的云计算架构

云计算是IT产业的第三次变革, 已成为互联网信息服务研究的热点, 并且各种云计算的产品相继出现. 云计算大多采用强数据中心和弱终端的架构模式, 建设这种架构的云计算中心, 需要大量的资金投入, 并配置高速的网络访问环境. 目前中国的网络带宽还难以满足这种云计算框架下服务的需求; 同时, 众多云计算中心的建立也可能在一定程度上造成已有PC设备资源的浪费. 提出了一种基于动态用户融合的云计算服务架构, 该架构通过将有一定存储能力和计算能力的用户终端动态地融合到数据中心, 使得云计算中心的规模能够动态地扩展或收缩, 让用户能够为云服务中的其他用户提供服务. 基于该框架, 设计和实现一个云服务视频点播系统. 实验表明, 该框架能够在保持云服务质量的同时允许动态扩充云的规模.     

云计算技术在数字图书馆中的应用与分析

云计算是一种能够将动态伸缩的虚拟化资源通过互联网以服务的方式提供给用户的计算模式。阐述了云计算的主要概念及其关键技术,从数字资源的长期保存、数据挖掘和情报研析、资源整合优化、学科馆员部署个性化用户信息环境等方面,分析了数字图书馆应用云计算技术的前景。     

云计算环境下多级映射作业调度算法的研究

云计算是一种新兴的资源使用和计算交互模式,是目前商业机构和科研机构的研究热点之一.在云计算环境中用户需求和资源的分布对该环境中作业调度的影响很大,虚拟技术的使用使云计算环境中的作业调度与传统的作业调度存在很大的差别.针对云计算环境特点,根据用户的需求将作业进行分类,同时将资源分类,引入中间代理节点进行任务调度,形成多级映射作业调度算法,提高作业的并发度,使总任务完成时间缩短.通过实验验证多级映射作业调度算法是一种可行的作业调度算法.