基于收益优化的虚拟数据中心网络资源分配模型

为解决虚拟数据中心内部虚拟网络间对物理带宽资源的竞争问题,借鉴博弈理论提出了网络资源分配模型.首先给出基于收益最优的整体带宽分配优化目标,然后将其拆分为可以运行于网络内部交换机上的分布式博弈模型,并给出了证明和求解过程,其中虚拟网络作为参与者在给定的定价机制下运行非合作的博弈,在博弈达到纳什均衡点时带宽分配最优.实验结果显示,提出的模型能够实现公平、合理的虚拟网络带宽资源分配.     

自适应虚拟队列算法AVQ的公平性研究

从理论上对自适应虚拟队列(AVQ)算法的拥塞控制机制和TCP的吞吐量模型进行了分析,在不同网络配置条件下使用NS2网络仿真器对其进行了仿真,考察公平性和网络中长期TCP流的数量、路由器缓冲区大小、AVQ算法中的平滑因子α、期望链路利用率γ等之间的关系.结果表明,AVQ算法在长期TCP流数量较多和各种缓冲区容量条件下均表现出良好且稳定的公平性,α对公平性影响不大,但γ的取值对公平性有很大影响,当该参数取值较大时,算法的公平性明显下降.     

基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法研究

当前虚拟资源存储算法针对规模较大的虚拟资源无法实现实时传输,且存储能耗高、负载均衡性较差。为此,提出一种新的基于云计算平台的虚拟资源可扩展存储算法,介绍了云计算平台,其由存储层、基础控制层、应用接口层和访问层构成,给出其系统架构。依据云计算平台,通过采集虚拟资源的高阶累积量信息特征,利用K-L特征压缩法实现虚拟资源的低负荷存储,针对该过程扩展性能低的弊端对其进行改进。通过自适应全域空间搜索找到最佳基函数,对云计算平台的存储空间进行重组,得到改进后的虚拟资源存储空间结构。实验结果表明,所提算法存储空间、时延和能耗均较低,负载均衡性强。     

虚拟化在云计算数据中心的应用

虚拟化技术可以使得用户在同一台主机上独立运行多个商业应用或者多个操作系统,虚拟化技术已经日益成为了云计算的主要支撑技术,尤其是在云计算调度、云计算能力租赁等方面发挥了较好的作用。本文首先阐述了虚拟化技术的特点和云计算数据中心虚拟化技术的分类,其次,提出＂虚拟化是云计算数据中心的技术基础＂,对其进行重点分析。同时,就云计算数据中心应用虚拟化技术还需解决的问题进行了深入的探讨,具有一定的参考价值。     

面向云计算数据中心的弹性资源调整方法

为了制定多种业务质量要求服务的资源购买方案,通过平台服务商与基础设施服务商之间签订基于服务等级协议的资源分配协议,提出一种面向应用性能的云计算弹性资源调整方法。该方法利用自动伸缩算法,在垂直层次上对负载需求的波动进行虚拟机资源调整,以实现动态调整分配资源量来满足应用的服务级别的需求,优化云计算资源利用率。最后通过仿真验证该算法的有效性。     

云计算环境下多目标约束的虚拟资源动态调度

为了解决静态资源调度所导致的CPU利用率不高的问题,研究了多目标约束的虚拟资源动态调度方法。给出了云计算虚拟资源调度模型,设计了多目标约束的虚拟资源表示方法,采用马尔科夫链对虚拟资源的下一时刻状态进行预测,从而得到可用资源向量;最后,计算任务与可用资源向量之间的匹配向量,将任务分配给匹配向量中具有最大各维分量之和的虚拟资源进行调度,并提出了具体的采用基于马尔科夫链预测的云计算虚拟资源动态调度算法。实验结果表明：该算法能有效解决云环境下多目标约束的虚拟资源动态调度问题,具有较小的负载均衡离差和任务执行跨度,较其它方法具有较大的优越性。     

基于云计算模式的虚拟维修样机几何模型优化

针对虚拟维修样机开发过程中几何模型优化效率低,购置高性能工作站又大量增加成本且易造成硬件资源闲置浪费的问题,提出了一种基于云计算思想的几何模型优化任务并行处理方法.构建了"端—云"模式的虚拟维修样机模型优化平台体系结构,研究了具有层次化结构的几何模型并行优化的任务分解、调度和执行策略,在此基础上设计了平台的负载平衡机制.实验结果表明,该方法能够在不破坏样机模型真实感信息的前提下有效减少模型优化时间,提高几何模型优化效率.     

开放式网络自动化：构建虚拟数据中心

当前,数据中心正在向完全虚拟化的方向转型,这将会大大降低计算成本、提高正常运行时间和应用性能,帮助公司将生产率提升到新的高度。在转型过程中,管理人员将会面临许多全新的挑战,因为其管理的数据中心不再是物理资源,而是以虚拟资源池为基础构建而成。而开放式的网络自动化解决方案,可以通过与计算基础架构的紧密协作,来实现多个关键任务以及时效性较强的任务自动化,从而保证虚拟化数据中心的运行。     

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.     

基于云计算的计算机虚拟实验室设计与实现

云计算是一种在因特网上资源共享的新型服务模式,是网络领域研究中的热点。该文介绍了云计算的基本概念,提出了一个基于云计算环境的虚拟实验室的解决方案,降低了计算机实验室的建设和维护成本,提高了计算机资源的利用率,让实验资源更好地为师生的教学科研工作服务。     

Improved verifiability scheme for data storage in cloud computing

In Cloud computing,data and service requests are responded by remote processes calls on huge data server clusters that are not totally trusted.The new computing pattern may cause many potential security threats.This paper explores how to ensure the integrity and correctness of data storage in cloud computing with user’s key pair.In this paper,we aim mainly at constructing of a quick data chunk verifying scheme to maintain data in data center by implementing a balance strategy of cloud computing costs,removing the heavy computing load of clients,and applying an automatic data integrity maintenance method.In our scheme,third party auditor (TPA) is kept in the scheme,for the sake of the client,to periodically check the integrity of data blocks stored in data center.Our scheme supports quick public data integrity verification and chunk redundancy strategy.Compared with the existing scheme,it takes the advantage of ocean data support and high performance.     

一种用于云计算的数据容灾分配算法的改进

在云计算环境下进行数据容灾分配,可以提高云计算数据资源调度能力。传统算法采用粒子群数据聚类方法进行数据的容灾分配,数据负载均衡差,同时消耗数据任务调度的吞吐率。提出一种新的数据容灾分配改进算法。首先建立云计算环境下数据容灾分配层次结构模型,计算整个数据资源处理平台的整体响应时间,将云计算下的数据资源容灾分配优化问题转化为数据资源分配响应时间最小化问题;利用多用户QoS开销适应度运算机制和粒子群聚类算法对云计算中数据资源任务进行权衡分配,减少数据权衡调度时间,提高数据容灾备份能力。实验结果表明,采用改进算法可以提高数据容灾分配时数据的召回率和云计算数据任务权衡调度能力,在云计算信息处理中具有较好的应用价值。     

云计算下多源异构大数据跨源调度算法研究

针对云计算下的多源异构大数据,需要耗费大量时间对其进行传输,当前调度算法大多通过启发式算法实现大数据调度,加速比和吞吐量较低,负载均衡性不佳。为此,提出一种新的云计算下多源异构大数据跨源调度算法,为了降低计算开销,在调度前首先进行预取操作。在此基础上,对全部变量进行更新处理,将所有待调度多源异构子流的质量看作子流权重进行排列,从传输窗口中还存在剩余待调度多源异构子流中选择质量最佳的子流传输数据,直至全部待调度多源异构子流均被处理过。实验结果表明,所提算法加速比和吞吐量高,且负载均衡性好。     

基于CDVRS的虚拟机资源调度策略研究

云计算将各种处理器、存储以及网络等物理资源虚拟化为虚拟机,为用户分配相应的虚拟机以及将虚拟机调度到物理资源上是云计算中一个重要问题.提出一种基于分类挖掘的虚拟机资源调度模型及算法CDVRS(virtual machine resources scheduling based on classification data mining)解决该问题,采集用户访问虚拟机及虚拟机映射物理资源的历史信息,采用改进的分类挖掘算法对其进行挖掘,得到指导虚拟机资源调度的分类规则和模式,在此基础上实施虚拟机资源调度.对模型和算法进行仿真,实验结果表明采用CDVRS算法相比GA(genetic algorithm)、PSO(particle swarm optimization)等算法在资源利用率上有较大的改善,能有效提高云计算中虚拟机资源调度的效率.     

云计算下的图书馆数字资源存储研究

针对图书馆数字资源存储现状及存在问题,提出图书馆引入云计算下的云存储的必要性。从分析图书馆现有数字资源类型:馆藏书目MARC资源、自建的数字资源、购买的数字资源的访问需要和存储需求的不同入手,建立云计算下的图书馆数字资源存储模型。探讨未来图书馆在应用云计算方面的一些利弊。     

一种基于进化博弈论的云计算虚拟计算资源配置模型

目前针对云计算的资源配置策略研究多关注于云计算资源提供商状况,研究云计算资源提供商的虚拟资源调度管理策略,可以提高云计算资源的可靠性和资源利用率.本文针对云应用提供商,提出基于进化博弈论的自适应资源配置模型,以性能目标为进化博弈目标,通过该模型得到最优的资源分配策略.对比实验结果显示,本模型能有效减少资源的使用.     

云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统设计

云计算环境下存在大规模非显著特征多传感数据,传统数据融合系统容易受到传感器自身干扰,融合结果不可靠。为此,设计了一种新的云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统。给出融合系统总体结构,介绍了非显著特征数据采集模块。利用模糊理论与协方差匹配技术对经典卡尔曼滤波技术中的噪声协方差进行修正,以滤除传感器自身噪声。在云计算环境中,以联合滤波结构为基础,实现云计算下大规模非显著特征多传感数据的融合。实验结果表明,所设计系统融合结果可靠、实用性强。     

云计算环境下基于信任的虚拟机可信证明模型

为了解决云计算环境下虚拟机可信证明存在可信证据来源不足和证明过程容易暴露节点隐私信息的缺陷,将信任管理与群签名机制相结合,提出了一种基于信任的虚拟机可信证明模型,并给出了模型的结构和虚拟机节点总体信任度的计算方法.首先,通过综合直接信任度和反馈信任度,得到虚拟机节点的整体可信度,并据此识别出恶意的虚拟机节点;然后,采用基于群签名的证据保护方法,通过检验虚拟机节点的签名来考察其可信性,以保护节点隐私的同时降低节点遭受攻击的可能性.实验结果表明,该模型在虚拟机运行过程中可以有效识别出恶意节点并保护节点的隐私信息.     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。