基于云计算的多目标服务调度算法的改进研究

在研究现有云计算服务调度算法的基础上,设计了基于QoS的分布式多目标服务调度算法。该算法兼顾用户需求和系统整体性能,依据完成时间、费用、开销和负载均衡多个参数进行服务调度,从而获得较好的调度质量。仿真实验表明该调度算法能够满足云用户的QoS要求,调节云内各种设备的负载均衡,提高云计算平台运行效率。     

云计算下用户行为特征的服务选择策略

在云模型中,不同的网络资源被网络虚拟化抽象成为各种服务,这些服务经过进一步的组合后以服务组合的方式提供给终端用户。为保证用户能高效地选取服务,从用户体验质量的角度,分析云环境下用户访问服务的行为,利用其访问服务的偏好性,提出基于用户行为特征的服务选择策略。理论分析和实验表明,该策略能保证较高的性能及用户满意度,能为用户提供有效的选择方案。     

An optimal resource provision policy in cloud computing based on customer profiles

Conventional resource provision algorithms focus on how to maximize resource utilization and meet a fixed constraint of response time which be written in service level agreement(SLA).Unfortunately,the expected response time is highly variable and it is usually longer than the value of SLA.So,it leads to a poor resource utilization and unnecessary servers migration.We develop a framework for customer-driven dynamic resource allocation in cloud computing.Termed CDSMS(customer-driven service manage system),and the framework’s contributions are twofold.First,it can reduce the total migration times by adjusting the value of parameters of response time dynamically according to customers’profiles.Second,it can choose a best resource provision algorithm automatically in different scenarios to improve resource utilization.Finally,we perform a serious experiment in a real cloud computing platform.Experimental results show that CDSMS provides a satisfactory solution for the prediction of expected response time and the interval period between two tasks and reduce the total resource usage cost.     

云计算环境下煤矿应急管理海量数据存储技术

随着物联网、无线传感器网络等技术在煤矿应急管理信息化建设中的广泛应用,煤矿大量监测、控制及自动化等实时系统产生的流式数据会形成相当规模的数据集,对煤矿企业现有信息系统构架的海量数据存储及处理性能提出了更大的挑战。为了研究应对此挑战的海量数据存储技术,通过分析煤矿应急管理海量数据的来源及其特点,设计了云计算环境下基于NoSQL的煤矿应急管理海量数据存储方式,并对煤矿应急云平台进行了Hadoop基准测试,同时利用陕西黄陵矿业集团一号矿井某段周期内的瓦斯数据,对煤矿应急云平台和DBMS系统的处理性能进行对比。实验结果表明,基于Hadoop构建的煤矿应急云平台在海量数据存储与处理时均有良好的性能表现。     

混合蛙跳算法在云计算资源调度的策略改进

混合蛙跳算法已在云计算资源调度有所运用。针对青蛙种群初始化随机性大、局部搜索盲目、容易陷入局部最优的问题,提出了一种混合蛙跳算法在云计算资源调度的改进策略。该改进策略首先运用SY-MM算法和随机生成方式结合的方法对种群进行初始化,生成适应度较好且保持多样性的青蛙种群;然后对传统蛙跳算法局部搜索中步长公式进行改进,使得能够自适应的去更新步长,进而提升局部搜索能力。通过实验证明改进算法对于云计算中资源调度的时间和负载平衡方面有良好的优化性能。     

云计算环境中P2P计算的优化组织模型

P2P计算具有一些良好的特质,但是由于资源分布的任意性、互联网较大的延时、较低的有效带宽以及较高的数据传输代价,实际中目前的P2P计算效率受到了很大限制。对此问题以前的研究工作主要集中于在现行的P2P计算模型下,对一些机制进行改进。与这些先前工作不同,该研究提出了一个新的模型,它对P2P计算进行优化的组织,即将一些合适的P2P计算实例调度到适合的云计算节点上,并且以最优的方式来为其调度所需资源。更重要地,该文对优化组织过程进行了详细的数学分析和深入的理论建模,并同时对性能和代价进行了考虑。由于问题的解空间将随着问题规模的增长以指数速度扩张,因此提出了基于生物免疫思想的智能计算方法。实验验证了该算法的有效性和效率;并且与现行P2P计算模式进行对比实验的结果表明:该模型和方法为不同类型的P2P计算任务节省了运行时间和实际代价。     

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。     

基于CP-ABE在云计算中实现数据访问控制的方案

由于用户将敏感数据外包在云端,数据安全和访问控制因而成为当前云计算研究中面临的最大的挑战。现存的解决方案通常是通过披露加密数据密钥,采用加密的方法来解决安全性和访问控制问题,但这些方法因为密钥分发和数据管理而给数据拥有者带来巨大的计算开销,同时也面临在设计用户吊销机制时的困难。为此,采用CP-ABE(ciphertext-policy attribute-based encryption)的安全机制探讨了有效用户访问外包数据面临的安全挑战,并且基于CP-ABE-R提出了数据访问控制云安全方案,对用户吊销机制问题进行了有效地解决。通过分析显示该方案有效而安全。     

应用数据挖掘算法检测云计算中的DDoS攻击

DDoS攻击给当前网络安全造成了极大威胁,在分析归纳DDoS攻击特征的基础上,针对在云计算中DDoS攻击的特点,设计出基于云计算的DDoS攻击入侵检测模型,将Apriori算法与K-means聚类算法相结合应用到入侵检测模型中。实验表明,在云计算中运用数据挖掘算法建立的入侵检测模型能实时自动准确地检测DDoS攻击。     

移动云计算的应用现状及存在问题分析

随着云计算和移动互联网的发展,移动云计算正成为一种新的应用模式.在移动云计算中,终端的移动性要求在任何时间、任何地点都能进行安全地数据接入,但还存在一些问题.从移动云计算的概念出发,讨论了移动云计算的架构和服务模型,对移动云计算的应用实例做了较为详细地阐述,在此基础上,深入分析了移动云计算应用中尚存在的主要问题及解决方案,并对移动云计算的研究方向和应用前景进行了展望.     

一种混合遗传算法在云计算负载均衡中的应用研究

遗传算法(GA)被广泛用于解决科学与工程中的复杂问题,然而传统的GA在求解高维函数优化问题时存在很多限制因素,因此无法在云计算中直接应用.提出了一种多智能体与遗传算法混合的多Agent遗传算法(MAGA).首先论证了MAGA较传统GA的优越之处,然后采用MAGA建立了基于虚拟化资源管理的负载均衡模型,解决云计算中的负载均衡问题.与Min_min策略对比实验结果表明,多Agent遗传算法能够达到更加优越的负载均衡效果.     

基于云端计算架构的恶意代码联合防御机制

为了解决恶意代码防御软件存在的滞后性问题,提出一种可普遍适用于互联网和内联网的基于云端计算架构的恶意代码联合防御机制.首先将传统的云计算拓展成新型云端计算,发挥云端计算环境中的集群服务器端和用户终端各自的优势以及两者的联动作用,有效地利用云端计算环境中的服务器集群集成多种恶意代码防御引擎,同时联合海量用户终端节点来主动...     

云计算虚拟机群中带遗传算法的负载均衡算法

研究面向单个云的虚拟机群,以最小化任务响应时间和资源损耗代价为优化目标,提出基于遗传算法的负载均衡优化算法.所提算法实现了自适应的变异概率,并且可以根据用户任务的实际需求动态地调整系统响应时间和资源损耗在整个优化过程中所占的比重.模拟仿真结果表明,该算法不仅能够满足用户需求,而且能够获得较高的资源利用率.     

云计算在电子商务领域的应用发展

基于云计算的电子商务是一种具有发展前景的新型商务模式,从云计算的概念出发,介绍了云计算对电子商务的影响及电子商务领域的云计算技术发展,指出了云计算在电商领域的基本解决方案及广阔发展前景。     

云计算中虚拟网络服务的性能测量及运营实践

在云计算中,虚拟网络服务是核心的服务之一,用户可以在云环境中创建属于自己的虚拟网络部件,而不用考虑底层的物理网络环境.OpenStack作为目前最流行的开源云计算平台,可以通过不同的方法和技术来实现虚拟网络服务.本文针对当前的OpenStack版本,对其虚拟网络服务不同的实现方法和技术进行了详细的分析与性能测量,并介绍了上海交通大学云计算平台的运营实践现状,为高校建设云计算虚拟网络服务提供了参考.     

云计算中基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法

根据云计算数据中心网络(data center networks, DCNS)架构的特点,从网络架构的角度对低速率拒绝服务(low-rate denial of service, LDoS)攻击进行建模。提出基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法,其本质是依据LDoS攻击导致同一路由域内所有链路可用带宽同时增大的特征,将可用带宽的平均欧氏距离作为LDoS攻击检测测度。改进了传统的探测间隔模型(probe gap model, PGM),并将其专门用于云计算环境下的可用带宽测量。在实际的网络环境中对LDoS攻击效果和LDoS检测性能进行测试,结果表明:1)DCNS内的LDoS攻击比洪水式拒绝服务(flooding denial of service, FDoS)攻击更具危害;2)所提出的检测方法能够准确检测LDoS攻击,检测率达到98%。     

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.     

物联网环境下负载均衡的低代价云存储数据副本分布

为满足物联网终端结点移动性和数据访问实时性要求,根据云存储中副本分布与访问的模式,提出结合数据访问点位置和访问频率,具有低访问代价的存储服务器选取方法.考虑负载对访问代价的影响,通过动态更新代价矩阵,提出负载均衡机制.研究结果表明:该方法在最少副本数目的前提下,将副本分配到与访问情况相适应的具有较低访问代价的存储服务器上,可有效减少数据访问开销,并避免副本集中分布,保证各存储服务器的负载均衡,更适合于物联网环境中云存储数据管理.     

A Load-balance and EEDF based strategy for reducing transmission delay of VoIP services in IEEE 802.16e system

To decrease the transmission delay of uplink voice over IP(VoIP)services in IEEE 802.16e sys-tem,a novel strategy which includes a load-balance algorithm and an extended earliest deadline first(EEDF)scheduling algorithm is proposed.Subsequently,this paper analyzes the performance of the pro-posed strategy in terms of transmission delay of VoIP services,system capacity,throughput and compati-bility with IEEE 802 .16e standard.Finally,simulation experiments are carried out to verify the improve-ment of th...     

走滑强控型盆缘洼陷控洼机制及主烃灶预测——以渤海盆地庙西南洼为例

研究渤海海域盆缘洼陷——庙西南洼的生烃能力,指导该区油气勘探。以三维地震资料为基础,利用剖面特征分析、古地貌恢复及水平方差切片分析等技术,对庙西南洼古近纪走滑、伸展等控洼断裂的活动期次、活动性质、活动强度进行研究,明确断裂的控洼机制,分析洼陷沉降中心的迁移规律,建立洼陷的演化模式,进而优选有利烃灶的发育位置。依据控洼断裂活动性质与强度的变化,可将其划分为4期构造运动:伸展主控期、伸展-走滑分异期、走滑-伸展联控期、走滑强拉期。不同期次的断裂活动导致洼陷结构的改变,使沉降中心不断迁移:孔店组-沙四段沉积时期中东部多沉降中心、沙三段沉积时期西南部沉降中心、东营组沉积时期南部沉降中心,呈现由东向西、由北向南的迁移规律,围绕走滑带往复迁移。中南次洼作为古近纪庙西南洼的继承性沉降中心,有利于烃源岩的成熟、保存,为研究区主烃灶发育区。