跨域虚拟网络环境下虚拟机Live的迁移机制

针对跨域虚拟网络环境下虚拟机的在线迁移机制, 设计了支持虚拟机跨域通信的虚拟网络路由协议和控制虚拟机在线迁移的路由更新协议, 以支持虚拟机的跨域动态管理, 并基于流行虚拟化环境Xen, 完成了原型实现, 从而解决了虚拟机跨域的在线迁移问题, 实现了利用广域网络环境搭建动态虚拟化平台.     

一种支持在线迁移的虚拟机间快速通信方法

已有基于共享内存的虚拟机间通信方法不能在支持应用编程透明和虚拟机在线迁移的同时满足实现复杂度低的要求。针对该问题,面向同一物理计算机上多个虚拟机间的通信,提出了一种支持在线迁移的虚拟机间快速通信方法RLMCom,通过引入通信加速内核模块和改进已有虚拟机监控器,可构造出支持RLMCom的虚拟机系统。改进了连接建立、数据传输、连接关闭等关键流程以支持在线迁移。与现有基于共享内存的虚拟机间通信方法相比,该方法同时满足对用户和编程者透明、支持在线迁移且无需修改操作系统内核代码3个特点。分析表明,该方法可有效提高通信效率,保证虚拟机在线迁移时通信的正确性。     

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。     

P2V迁移在云平台数据中心的实现

传统的校园网架构常采用物理服务器直接安装操作系统并部署网络信息平台的组网模式。随着虚拟化技术、云计算深入到校园信息化建设应用中,将原有大量基于物理服务器构建的信息服务平台迁移到云平台虚拟机环境是一个复杂的系统工程。通过科学规划设计,基于v Sphere工作组件VMware v Center Converter Standalone可完成物理服务器到虚拟机的P2V平稳迁移,实现云平台数据中心应用系统的资源整合。     

科研在线:云服务模式的网络虚拟科研环境

介绍了网络虚拟科研环境和云计算的概念,分析了云计算对网络虚拟科研环境的服务模式变革.基于网格技术和云计算技术,构建了面向云服务模式的网络虚拟科研环境——科研在线.科研在线利用虚拟化技术构建协同虚拟机;通过网格技术实现分布式资源的集成;通过多站点配置机制实现多网络虚拟科研环境扩展.通过一键式协同平台创建科研在线,提高了协同业务的易用性和透明性,目前该系统已为中国科学院不同学科应用的网络协同科研提供在线云服务.     

基于物联网、云技术和大数据的高校智能化教学环境构建

【目的】运用物联网、云技术和大数据等新技术构建高等院校智能化教学环境,形成以学习者为中心,贯穿教师、学生和管理者之间的全生态圈的教学模式,实现智慧教学和智慧管理。【方法】物联网技术的引入使智能化教学环境中每个物件能智能感知,实现统一管理;基于云计算的虚拟化技术运用可以整合教学资源,提供数据存储和网络通讯等虚拟资源,为整个教学环境提供一个智能化的云平台;大数据能对各类数据进行快速而有效的数据分析,充分利用数据分析结果,可以不断提升教学质量。【结果】构建智能化教学环境,实现了新互动模式下的交互式教学,构建了教学资源共享云平台,形成了集中控制的智能管理中心,实现了多维教学评估和智慧考勤等。【结论】融合 3 种技术构建智能化教学环境,对于整合教学资源、实现资源共享和提升管理水平等方面发挥积极作用。
     

基于物联网、云技术和大数据的高校智能化教学环境构建

【目的】运用物联网、云技术和大数据等新技术构建高等院校智能化教学环境,形成以学习者为中心,贯穿教师、学生和管理者之间的全生态圈的教学模式,实现智慧教学和智慧管理。【方法】物联网技术的引入使智能化教学环境中每个物件能智能感知,实现统一管理;基于云计算的虚拟化技术运用可以整合教学资源,提供数据存储和网络通讯等虚拟资源,为整个教学环境提供一个智能化的云平台;大数据能对各类数据进行快速而有效的数据分析,充分利用数据分析结果,可以不断提升教学质量。【结果】构建智能化教学环境,实现了新互动模式下的交互式教学,构建了教学资源共享云平台,形成了集中控制的智能管理中心,实现了多维教学评估和智慧考勤等。【结论】融合3种技术构建智能化教学环境,对于整合教学资源、实现资源共享和提升管理水平等方面发挥积极作用。     

SOA服务系统中基于虚拟机的QoS保证机制

利用虚拟机的隔离性、封装性、透明性等特点,提出了在服务系统上利用虚拟机中间件来实现服务系统的性能QoS和安全QoS,通过定义计算域、可信程序和节点负载来实现任务运行环境的选择,运行环境的隔离;通过形式化的方法证明了基于虚拟机运行环境的高安全性;通过虚拟机迁移技术实现计算域群内虚拟机的整体迁移以达其高效性。最后利用仿真实验验证了基于虚拟机中间件服务系统的高安全性和高效性。     

一种无代理虚拟机进程监控方法

针对云环境下的租户虚拟机状态监控问题,提出一种基于虚拟机内存实时在线分析的虚拟机监控技术.借助虚拟化层的高特权级,可以在虚拟机外部透明地实时获取虚拟机的物理内存.引入内存取证领域的物理内存解析机制,在虚拟化层在线地分析虚拟机内存中重要的内核数据结构,从而获取虚拟机内存语义知识,有效地解决虚拟机与虚拟化层之间的语义鸿沟问题,实现虚拟机细粒度状态信息监控.由于监控代码处于更高特权级的虚拟化层,无需在用户虚拟机中部署监控代理,因此,虚拟机内部的恶意代码无法旁路和破坏安全监控代码,提高了方法的透明性和安全性.实验表明,该方法可以在低开销下以无监控代理模式为租户提供虚拟机监控服务.     

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。     

一种融合虚拟机选择的虚拟机放置方法

为了节省云数据中心的能量消耗,提出一种融合虚拟机选择的虚拟机放置方法.该策略将虚拟机迁移过程划分为物理主机状态检测,虚拟机选择和虚拟机放置3个步骤;在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段,选取了Cloudsim项目中已有的且被证明是优秀的鲁棒局部归约检测方法和最小迁移时间选择方法;在最后的虚拟机放置阶段,以虚拟机和物理主机...     

基于多目标优化的虚拟机放置方法

在虚拟机放置问题中,传统启发式方法不能完全适用于复杂的云计算环境,采用智能算法的研究又缺乏对时间开销的考虑。针对上述问题,提出一种基于Memetic算法的虚拟机放置(Memetic algorithm-based virtual machine placement MAVMP)方法。MAVMP方法针对云数据中心运营情况建立了最小化能耗、最小化运行时服务等级协议违例率(service level agreement violation time per active host, SLATAH)以及最大化资源利用率的多目标优化模型,将虚拟机按照资源请求情况进行分类,并利用该分类方法改进了Memetic算法,利用改进后的Memetic算法求解多目标优化模型,得到虚拟机放置方案。仿真实验结果表明,仿真数据中心利用MAVMP方法进行虚拟机放置后,其在能耗、资源利用率以及服务质量的评价指标上都有着良好表现。并且,MAVMP方法与已有的基于智能算法的虚拟机放置方法相比计算时间也大幅下降。     

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。     

A Security-Improved Scheme for Virtual TPM Based on KVM

Virtual trusted platform module(vTPM) is an important part in building trusted cloud environment. Aiming at the remediation of lack of effective security assurances of vTPM instances in the existing virtual TPM architecture, this paper presents a security-improved scheme for virtual TPM based on kernel-based virtual machine(KVM). By realizing the TPM 2.0 specification in hardware and software, we add protection for vTPM's secrets using the asymmetric encryption algorithm of TPM. This scheme supports the safety migration of a TPM key during VM-vTPM migration and the security association for different virtual machines(VMs) with vTPM instances. We implement a virtual trusted platform with higher security based on KVM virtual infrastructure. The experiments show that the proposed scheme can enhance the security of virtual trusted platform and has fewer additional performance loss for the VM migration with vTPM.     

高校云计算数据处理中虚拟机迁移与轮转模式研究

针对高校云计算数据处理应用中的虚拟器迁移和数据处理任务调度问题,首先提出一种新颖且高效的数据依赖感知的虚拟机迁移方案(简称为DataAware)。在进行虚拟机迁移时,DataAware考虑了虚拟机之间的数据依赖性和服务器的剩余容量,以此减少迁移产生的网络流量。然后,为了进一步提高云计算中数据处理的性能,提出一种基于轮转模式的同步并行轮转(SPR)调度算法,以减少由数据汇聚而形成的通信瓶颈。最后分别采用仿真实验和理论分析评估所提出方法的性能。仿真实验结果表明,DataAware能够大大地减少网络流量,提高网络性能。通过推导出SPR策略的误差上界,说明采用SPR模式对数据处理任务进行调度能使数据处理算法收敛。     

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。     

基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案

云计算环境下,为了提高主机资源利用率和保证性能,考虑了主机负载因素的影响,提出了一种基于负载预测的虚拟机资源优化分配方案。通过预测主机负载情况,过滤掉即将达到警告值的主机,保证主机性能,防止虚拟机因负载过重发生不必要的迁移;对参与分配的物理机进行资源最大化利用分配,提高物理主机的资源利用率。通过仿真实验对该方案进行验证。实验结果表明该方案在保证了主机性能的同时提高了资源利用率。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).