抵抗泄露攻击的Clos网络分布式调度方法

目的 提出一种基于猫群优化算法的Clos网络分布式调度方法,解决传统的抵抗泄露攻击的Clos网络分布式调度中普遍存在的调度完成总时间较长、能量消耗较大、平均带宽利用率较低等问题.方法 引用分布式网络攻击检测算法求出Clos网络中数据包的信任值,并通过对阈值的设定构建基于抵抗泄露攻击的Clos网络分布式调度模型.利用猫群优化算法对模型进行求解,获取Clos网络分布式最优调度方案,实现Clos网络分布式调度.结果 与结论该方法调度完成总时间较短、能量消耗较小、平均带宽利用率较高,在抵抗泄露攻击的Clos网络分布式调度中具有一定的应用价值,可广泛应用于各个领域.     

云计算中运营商效益最优的资源分配机制

针对传统的虚拟机调度方法中虚拟机申请时,调用相应负载均衡算法将虚拟机调度到相应的物理服务器上,不能达到整体效益最优的问题,提出了一种实时满足运营商资源最高效益的动态调度方法.每次新加入用户时,新加入的用户资源和先前分配的资源一起重新在所有服务器上规划,进行全局虚拟机调度,迁移那些能给系统带来足够效益部分虚拟机,完成全局最优的虚拟机部署.该方法对云中资源进行了合理的高效益规划,大大节约运营商成本,提高了云中资源利用率,降低了能耗.     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题。当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

云计算资源优化问题求解的萤火虫算法

为了提高云计算资源利用率,结合云计算资源优化问题的特点,设计一种云计算资源优化问题求解的萤火虫算法.首先建立云计算资源负载调度问题的约束条件,以用户任务完成时间最少作为云计算资源负载调度优化的目标函数;然后通过萤火虫算法找到目标函数值最优的资源调度策略;最后在CloudSim平台上实现云计算资源负载调度仿真实验.实验结果表明,萤火虫算法减少了云计算任务完成的时间,均衡了云计算资源的负载,使云计算资源得到合理分配,且比其他算法优势明显.     

数据中心多目标虚拟机管理研究

通过建立起资源使用、服务器热点与电源能耗三者的统一优化模型,设计多目标虚拟机动态管理系统,协同优化资源使用、服务器热点和电源能耗,以使得数据中心的效益达到最优.鉴于数据中心负载流量的动态波动性,采用基于滑动窗口的两级状态检测策略来决策迁移虚拟机时刻,基于多目标统一优化模型设计相应算法来解决迁移虚拟机和目的主机的选择问题.最后在Xen虚拟机平台上测试该系统,实验结果表明:本文设计的虚拟机动态管理方法能够较好地协同优化数据中心的资源使用、服务器热点和电源能耗,使得数据中心的效益达到最优.     

云计算中基于多目标优化的虚拟机整合算法

云数据中心中存在着高能耗和高服务水平协议违约率的问题,为了解决此问题,提出了一种基于多目标优化的虚拟机整合算法.综合考虑能耗、服务质量和迁移开销等多种因素,将虚拟机整合问题构建为一个具有资源约束的多目标优化问题.使用蚁群系统算法对该多目标优化问题进行求解,进行虚拟机整合,获得近似最优的虚拟机主机映射关系.为了减少算法复杂度,利用CPU利用率双阈值来判断主机负载状态,根据主机负载状态分阶段进行整合并使用不同的整合策略.基于CloudSim平台对多目标优化的虚拟机整合算法和其他6种虚拟机整合算法进行仿真实验,将本文算法与现有虚拟机整合算法实验结果进行比较,结果表明本文提出的算法在能耗和服务水平协议违约方面优化显著,具有较好的综合性能.     

基于遗传算法的云仿真环境动态构建映射算法

针对传统仿真系统静态构建技术中存在的资源重用性低、部署难度高等问题,提出了一种在云仿真运行环境下基于遗传算法来求解仿真模型与虚拟机之间最优映射的算法.该算法充分考虑云仿真环境下大规模资源调度的应用背景,保持适当的染色体编码长度,优化了种群的适应度函数,提高了GA算法收敛速度和所得解的可信度.实验结果表明:本文算法相比于传统遗传算法能有效避免局部收敛,达到更好的资源负载均衡效果.     

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.     

改进蚁群算法的云计算资源调度模型

针对当前云计算系统资源调度算法的资源利用率低、浪费严重等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法的云计算资源调度优化模型,以获得更理想的云计算资源调度方案.首先对云计算资源调度的工作原理进行分析,建立云计算资源调度优化目标函数;然后利用蚁群优化算法模拟蚁群找到一条从起点到目的地的路径,即云计算资源调度目标函数的最优解,并结合目标函数对蚁群算法进行相应地改进;最后采用MATLAB2014R编程实现云计算资源调度优化模型.实验结果表明,该模型在短时间内可找到云计算资源调度的最优解,使资源利用率得到了改善.     

一种云环境下的虚拟机负载均衡算法

针对多数负载均衡算法都以虚拟机的CPU、内存等资源的利用率作为优化目标,而未考虑虚拟机上总任务工作时长不均衡导致任务总等待时长增加的问题,提出一种结合随机森林分类器的粒子群优化算法用于解决虚拟机的负载均衡问题.该算法不仅均衡了虚拟机的CPU利用率和内存利用率,也将虚拟机上总任务工作时长作为优化目标,以达到均衡虚拟机资源利用率,同时减少任务总等待时间的目的.仿真实验结果表明,该算法能有效解决虚拟机的负载均衡问题.     

基于虚拟机迁移的虚拟机集群资源调度

针对虚拟机集群资源负载不平衡的问题,基于虚拟机迁移技术,提出了一种虚拟机集群资源调度策略,将虚拟机的资源进行了分类并用向量表示,描述了每一类资源的数量和负载的计量方法,用最佳适应算法寻找虚拟机迁移的目标主机,通过使用上限阈值和下限阈值约束资源利用率的方法,使负载平衡目标与节能目标相统一,引入最小迁移周期避免了虚拟机资源利用率不稳定带来的频繁迁移.该调度策略能为虚拟机中的应用提供透明的资源调度,并使虚拟机集群达到负载平衡和节能的双重目标.     

云环境下基于多属性层次分析的虚拟机部署与调度策略

针对云计算中物理服务器间的负载不均问题,提出一种基于多属性层次分析的虚拟机部署与调度策略。该算法将虚拟机按照资源的需求特点进行分类,主要由两方面构成:在虚拟机部署时,对虚拟机的资源进行热点分析并对其重要程度进行量化,根据量化后的权向量以及服务器资源的使用记录对各个服务器进行预测评价,选择最佳服务器进行部署;在虚拟机调度时,获得运行在超载服务器上的各个虚拟机的权向量,并按照一定次序对未超载服务器进行评价,查找是否有更适合的服务器,从而降低超负荷服务器的负载。与同类算法相比,该算法不仅实现了服务器各项资源的优化配置,而且降低了动态负载平衡导致的整体损耗。实验结果表明,当按同一次序在5台物理服务器上申请20台资源需求不等的虚拟机时,该算法到达平衡状态需要的平均动态迁移次数比随机均衡算法减少了80%,同时进入平衡状态后,各服务器的各项资源使用情况也更趋于平衡。     

基于改进细菌觅食算法的容器云多维资源均衡调度

针对容器云平台默认的资源调度方式效率低等多种问题,引入改进细菌觅食算法,设计了一种新的容器云多维资源均衡调度方法.通过增加优选调度流程的方式对容器云平台调度方式进行优化,以此构建容器云多维资源调度模型,采用改进的细菌觅食算法优化求解资源调度模型,得到最优解,使得资源利用更充分、资源调度更均衡.实验结果表明,该方法的收敛速度更快,任务完成时间更短,负载均衡度更高,可以提高容器云多维资源调度过程中的集群资源利用率,保证调度负载均衡性.     

云计算环境下基于改进GSO的目标主机选择算法

目标主机的选择是虚拟机动态迁移过程中的重要阶段,是实现负载均衡的关键。针对基本萤火虫算法存在的精度不高、收敛较慢的问题,提出了一种改进的萤火虫优化算法,用于解决虚拟机迁移时虚拟机和目标物理主机的映射问题,实现多目标最优求解。该算法通过引入步长调整因子,能够动态调整移动步长,克服了步长过大或过小导致的精度不高、后期收敛较慢的缺点。全面考虑物理主机负载指标,建立负载均衡模型,将萤火虫算法中个体与节点资源相对应,利用萤火虫发光机制寻优求解,以实现目标主机的优化选择。仿真实验表明,该算法能够快速完成目标主机的选择,有效平衡系统资源,实现数据中心负载均衡。     

云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究

针对传统资源调度方法存在执行时间跨度大、信道接入率低、资源负载不均衡等问题,提出云计算环境下多信道联合均衡调度算法研究.根据云计算环境下多信道通信链路优化时隙和多信道资源,构建多信道链路模型,提出信道端到端可靠性最大化优化模型,将优化问题转换为多信道联合均衡调度问题.利用多信道最优跨度和负载均衡算法对均衡调度问题进行求解.结合多信道数据处理和任务执行的特性,设计最优跨度和负载均衡双适应度函数,在种群进化初始阶段和接近收敛阶段对适应度函数做适当调整,完成多信道联合均衡调度.实验结果表明,所提方法资源调度的执行时间跨度小、信道接入率高、负载均衡程度好,能满足资源传输的实时性要求.     

可负载均衡的实时虚拟机VCPU调度算法

针对多核环境下的现有实时虚拟机VCPU(virtual CPU)调度算法不能在保证任务可调度的基础上高效地使用CPU资源的问题,提出一种改进的实时虚拟机VCPU调度算法LBP-EDF(基于独立队列的可负载均衡的最早截止时间优先调度算法).该算法采用了独立队列的方式,以避免共享队列带来的竞争开销.同时算法能够识别紧急任务,并通过负载均衡的机制及时地将紧急任务迁移到负载较轻的CPU上执行,在保证任务可调度的基础上,同时达到充分使用CPU资源的目的.实验结果表明:在保证任务可调度的基础上,LBPEDF较其他算法有更高的CPU利用率.     

面向负载均衡的VM迁移调度方法

虚拟机动态迁移是实现虚拟计算环境下负载均衡、绿色节能、在线维护、主动容错以及资源灵活配置等功能的关键技术。针对多个虚拟机迁移场景下的并发性问题、迁移目标选择问题及迁移路径优化问题,该文提出一种以负载均衡为优化目标的虚拟机(VM)迁移调度方法。该方法首先识别可能违背负载均衡的物理节点,确定待迁移的VM对象,采用模拟退火算法以负载均衡为优化目标确定待迁移VM的迁移目标。最后,设计了路径交换策略对迁移路径进行优化以提高并发迁移数目。实验结果表明,该方法不仅能缩短迁移完成时间,而且能优化VM放置,确保负载均衡。     

基于量子和克隆策略的负载均衡算法

针对网格计算中多个独立任务在多个异构的资源上处理时,资源的负载均衡为最小非抢先调度的问题,建立了一类资源负载均衡问题的优化调度模型.该模型将量子算法、克隆算法和遗传算法结合起来,提出一种新的混合量子克隆遗传调度算法.仿真实验表明在网格环境下,该算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,并具有合理性和高效性.     

混合云资源调度模型与算法研究

为了解决不同云中的资源基于应用负载的优化调度的问题,设计了混合云原型系统,目的是针对混合云系统的调度模块,联合了私有云和公有云,能够克服私有云和公有云模式的不足,充分发挥云计算的优势,从而兼顾服务质量、安全和成本。实验结果表明,当用户请求增多时,混合云资源调度模型能够实现在公有云上启用新的虚拟机进行负载均衡;当用户请求减少,私有云中虚拟机负载减少,则释放公有云中的资源,以实现资源的自动伸缩。