谈高校图书馆员如何利用虚拟机技术提高信息素养

随着社会的进步,信息技术不断发展,新的文献载体、计算机网络、数据库技术的广泛应用,高校图书馆员的信息服务工作在内容和形式上都发生了重大变化,同时,要求图书馆员具有相应的信息素养。虚拟机技术具有许多独特的功能,对提高图书馆员信息素养提供了一个很好的实验平台。     

基于最大收益平衡点动态变化的云资源调度算法

云计算中资源调度是云计算高效利用的核心问题,主要研究如何对云端的资源进行有效地管理和调度?以从服务商需求的角度构建云资源调度的方法为切入点,从服务商的角度出发,在不损害用户和生产商利益的前提下,介入收益?成本?边际收益?边际成本等因素,以节省资源并获得服务商的最大收益为优化目的,根据最大收益平衡点随着负载变化的动态变化,构建了一种基于动态平衡点动态变化的云资源调度算法?通过比较当前周期和上一周期的边际收益变化,动态更新最大收益平衡点的位置,根据此位置对应的参数完成云资源调度?通过CloudSim平台下的仿真实验表明,该方法比基于服务驱动的调度方法具有更快的响应?使用更少的虚拟机?能获得更大的收益?     

数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法

结合数据中心中数据密集型作业的频繁读写数据特点,综合考虑CPU使用率和RAM使用率两个影响因素构建服务器能耗评价模型,并引入人工蜂群算法及启发式反向思想,将其应用于数据中心虚拟机迁移策略中的虚拟机选择环节,实现云计算中数据中心节能问题的优化.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的仿真实验结果表明:该启发式反向蜂群虚拟机选择节能算法(ABCS)与最大最小时间(MMT)、随机选择(RS)和最小使用率(MU)3种经典虚拟机选择算法相比节能20%~25%,虚拟机迁移频率减少至5%以下.     

基于Virtex-Ⅱ的时钟数据恢复电路的设计

高性能的通信质量要求高稳定性和高精度的时钟,然而在传输过程中不可避免会出现时钟的抖动.这些抖动就给传输带来了偏差,因此,对于时钟的恢复是非常有必要的.基于Virtex系列FPGA,设计了用于时钟数据恢复的电路,经验证该设计电路能有效地恢复输入的时钟数据信号.     

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%).     

虚拟机技术在上海磁浮线的应用

该文主要介绍了虚拟机技术,阐述了准虚拟化技术和泛虚拟化技术的工作原理,并针对这两项技术进行了对比。在此理论基础上,着重描述了虚拟化技术在上海磁浮线上的应用。与一般情况下使用虚拟机技术以达到节约成本的目的不同,上海磁浮线虚拟机技术应用完全是为了解决实际中遇到的硬件和软件兼容性问题。该文以上海磁浮线升级改造项目作为一个实际案例,为虚拟机技术的实际应用拓宽思路,也为遇到类似问题的企业提供一个解决途径。     

云计算中虚拟化技术的安全威胁

围绕云计算中的虚拟化技术,介绍虚拟化技术的原理和分类,指出虚拟化技术实现过程中潜在的脆弱点和攻击路径.针对虚拟化技术的特点,详尽地剖析了多种基于不同存储描述表进行虚拟机探测的方法,并给出了3种典型的基于硬件虚拟化的恶意攻击实例.以VMware vSphere云操作系统为目标,实施了DoS(拒绝服务)攻击实验,实验表明:DoS攻击将会影响vSphere系统的稳定性,甚至出现宕机.     

云计算打造新型数据中心

风头正劲的云计算不仅大大提高了信息处理能力,而且彻底改变了计算与存储方式,便宜以及按需的计算能力使云计算成为物联网的前奏"大脑".随着中小企业对云计算服务需求的增加,产业级云计算互联网数据中心,即IaaS的建设将成为产业链发展的初期焦点,业界巨头近几年均在这方面加大投入.     

基于三位一体协同的虚拟机隔离保护方案

针对基于虚拟机(virtual machine, VM)保护框架的代码隔离技术中所存在的单一隔离环境安全问题,提出一种三位一体协同虚拟机保护方案。基于Mealy自动机对核心代码和关键数据进行混淆转换,采用虚拟机框架进行保护,将关键数据和核心代码迁移至第三方安全环境,最后结合篡改恢复和自毁技术构建本地软硬件和远程云端三位一体协同保护方案,构建了模拟系统,并基于测试保护程序验证了该保护方案的有效性和可行性。     

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.