云应用程序编程接口安全研究综述:威胁与防护

云时代,云应用程序编程接口(API)是服务交付、能力复制和数据输出的最佳载体。然而,云API在开放服务和数据的同时,增加了暴露面和攻击面,攻击者通过数据劫持和流量分析等技术获取目标云API的关键资源,能够识别用户的身份和行为,甚至直接造成背后系统的瘫痪。当前,针对云API的攻击类型繁多,威胁与防护方法各异,缺乏对现有攻击和防护方法的系统总结。该文梳理了云API安全研究中云API面临的威胁和防护方法,分析了云API的演化历程和类别划分;讨论了云API的脆弱性以及云API安全研究的重要性;提出了云API安全研究框架,涵盖身份验证、云API分布式拒绝服务(DDoS)攻击防护、重放攻击防护、中间人(MITM)攻击防护、注入攻击防护和敏感数据防护6个方面相关研究工作综述。在此基础上,探讨了增加人工智能(AI)防护的必要性。最后给出了云API防护的未来挑战和发展趋势。

云应用服务NPS的批量自动化拨测研究及实现

上云是企业数字化的重要举措,而对上云业务的网络性能服务(NPS)进行批量、自动化监测和预警是高效上云的重要保障手段之一。为应对传统NPS监测常需依靠人工,存在效率低、成本高的问题,提出一种批量、异步的自动化云应用服务NPS监测方案。

基于“岗课赛证融通”的高职“云应用开发”课程教学改革研究

论文基于“岗课赛证融通”对高职“云应用开发”课程教学改革展开研究。主要采用分组专题访谈的方法,分别从教学设计、教学模式和师资队伍三个方面对高职云应用开发课程“岗课赛证融通”的现状进行分析,从而提出课程教学改革的具体实施策略,即融通“岗课赛证”,重构课程内容;选取企业真实项目,优化教学模式;参照1+X考证内容和技能大赛内容,丰富教学资源;对标1+X考证和技能大赛评分标准,完善评价体系;以人才培养精神为导向,开展课程思政。

云应用资源交付与分裂聚类调度方法

针对私有云环境中资源交付与调度的高效实现问题,提出一种面向云应用的资源交付调度及实现方法。该方法以云应用元模型为核心,根据模型中虚拟机间数据交互特征生成最小生成树,采用图论分裂聚类算法拆分虚拟机集合并映射物理主机。通过对比分析面向虚拟机调度的实验数据,证明该方法能在提升云应用整体性能的同时降低云应用对物理网络设备及带宽资源的占用。

云应用引擎的资源监控和计费机制研究

在归纳分析已有云计费机制的基础上,选取开源的云应用引擎AppScale作为研究对象,分析了其组成与架构,探讨了其资源监控功能的实现机理和不足。修改并扩展了AppScale的资源监控代码,设计实现了云应用引擎的资源监控和计费机制CloudMB,该机制支持进程级资源监控和面向多租户的计费功能。经测试,CloudMB占用系统CPU时间不超过3%,对平台性能影响较小。

基于“云应用”的职业教育教学资源建设与应用模式探索

黄冈职业技术学院在国家骨干院校建设的共享型教学资源及信息化校园项目建设的基础上,按"驱动应用,创新机制"的思路,搭建了一个以"云应用"为核心的数字化学习平台。这种实践对于充分发挥骨干院校的"后示范"作用,促进信息化环境下技术技能人才培养模式和学习方式创新,探索一条能够复制、便于推广的适合高职教育信息化发展的长效之路,具有重要意义。

基于深度置信网络的云应用负载预测方法

为了准确预测云应用负载以便及时执行云应用自适应优化,从而保证云应用性能的稳定,根据云环境下应用负载预测问题的特点,提出了基于深度置信网络的云应用负载预测方法.首先给出能够有效描述负载数据的显式特征和隐式特征并定义了负载预测模型,进而给出基于深度置信网络的负载预测算法.对算法进行了分析并在真实数据集上与相关算法进行了比较,结果表明,本文提出的方法能够更加有效地解决云应用负载预测问题.

基于强化学习的SBS云应用自适应性能优化方法

自适应的调整云应用所占用的资源是一种有效的保障云应用性能的方法,但传统的决策方法面向基于服务的系统(Service-Based System,SBS)时会存在一些问题,例如基于应用系统性能模型的决策方法不能很好适应云环境下SBS的动态变化,基于智能优化算法的决策方法效率较低.该文提出了一种基于强化学习的SBS云应用自适应性能优化方法.在该方法中,该文建立了自适应基本要素之间相互关系的特征描述框架,利用高层次的系统行为指标(如响应时间、用户并发量、资源量等)来描述系统性能的优化目标等.为了应对云环境以及SBS的动态变化,该文的方法采用了无模型(model-free)的在线学习算法,当用户并发量发生变化导致系统的预期行为发生偏差时,该方法通过不断重复"执行-积累-学习-决策"的过程,可以不断的积累经验数据并优化决策结果.为了保证自适应优化的高效性,该文提出了一种引导算子,可以有效的缩小候选自适应动作的范围,提高算法的学习效率.该文实现了以一个SBS为例的原型框架,使用该框架的实验结果证明了该文提出方法的有效性.

服务质量感知的云应用资源自适应配置

针对部署在云环境下的云应用资源配置优化问题,提出了通过感知服务质量变化自适应配置云应用资源的策略。设计了一种基于采集到的历史运行指标数据生成贝叶斯网络概率推理模型,并利用预定义应用服务质量目标(Service Level Objectives,SLO)找到资源超配或不足的虚拟设备,生成资源优化方案。在仿真环境下验证测试结果显示,开启自适应配置算法的云应用请求响应时间指标明显优于未开启的云应用。

面向云应用的存储缓存子系统

性能是云应用的重要指标,云应用与现有应用在数据存储与管理方式和访问模式等方面存在较大差异,这使得传统的缓存管理算法难以适应云应用的要求.针对云应用的特性,设计了基于影响因子的缓存策略,亦即将元数据和数据缓存分开管理,使用影响因子综合管理影响缓存被再次访问的几率的多种因素,区别创建、打开、读取和修改等操作对缓存再次访问的几率的影响;设计了缓存关联管理策略,即利用元数据和数据之间的关联提高缓存管理的性能;设计了缓存主动调度策略,即通过主动淘汰较低影响因子的缓存项和动态调整元数据与数据缓存的大小来提高缓存子系统的适应能力和性能.最后实现了原型系统,并使用Filebench和Postmark进行了测试和分析,验证了面向云应用缓存子系统原型能提高1％～120％的I/O性能以及2％～87％的操作处理速度.

融合Hybird Web APP应用的云应用开发模型的设计与实现

文章结合当前流行的移动开发模式,给出了一种融合智能APP端的云应用开发通用模型。

基于参数变化的云应用程序执行时间预估方法

根据程序执行的语句条数,提出了一种基于参数变化的程序执行时间预估方法。通过分析任务源码,进行资源评估,得出任务执行的语句数;通过自动曲线拟合,得出语句数随参数变化的趋势;通过实际运行程序,找出了语句数与运行时间的关系,得出程序运行时间随参数变化的趋势。使用pascal汉诺塔程序对预估方法进行验证,发现测得的参数变化下的程序运行时间与实际运行时间非常接近,误差率很小。

基于云应用的企业控制系统研究

文章对云控制系统这一内部控制系统的新发展进行了深入分析,同时给出云控制的功能定位和系统特点,并从信息粒度、语义信息、供应链的需求及人机协调机制等特点出发描述了云控制系统的构成要素和实施建议。

基于进化博弈模型的多层次云应用部署

为了满足云应用部署的适应性和可扩展性,提出一种基于进化博弈模型的多层次云应用部署算法EGMAP。该算法可以确保每个云应用种群找到一种进化稳定部署策略。通过该博弈策略,在给定的系统负载和云资源可用性条件下,云应用可确定其最优的部署位置和相应资源分配。对算法稳定性进行了理论分析,证明应用种群状态可以收敛在部署策略的进化稳定策略点上,并证明了均衡解具有渐近稳定性。仿真实验结果表明,与基准算法相比,该算法在应用的响应时间、资源利用率、能耗指标上均表现出更好的性能。

基于TAM的企业云应用服务采纳模型及关键因素

云计算将主导企业应用的未来已成为业界的共识,转向云计算是企业应用模式的颠覆性变化。企业用户需要采纳适合企业自身需求的云计算方案,具备评估采纳云应用服务风险的能力;而服务提供商则应提供满足不同企业需求的云应用服务。采用技术接受模型(TAM)的相关理论建立云应用服务技术接受模型,并运用模糊决策实验与实验评估法(DEMATEL)对所设计模型及实例数据进行分析,检验所设计的云应用服务技术接受模型及关键因素。研究结果表明,感知有用性、应用服务质量、社交影响对企业用户采纳产生关键影响。

企业云应用演进策略多时段分析

随着云计算技术的发展,企业急需一种有效方法将原本孤立的应用系统向云平台迁移。将网络层次分析法(ANP)及其超级矩阵收敛过程应用于企业云应用演进计划制定,提出一个演进策略的多时段分析方法。通过对企业云应用体系结构的建模与仿真分析,构建ANP多属性决策模型,解析超级矩阵从初始状态到极限状态的收敛过程,挖掘各云应用系统的分时段关键性影响因素,为企业的整体演进策略提供支持。最后,通过一个案例展示多时段分析方法的具体过程,提取出相关关键因素,为企业策略的动态规划提供理论依据。

基于模型的云应用动态配置框架

云应用是云计算技术在应用层的一种重要体现形式,通常由分布式异构组件构成,且组件相互依赖,配置参数众多。组件依赖导致配置参数间存在关联,使应用运行时弹性扩展难以确定组件实例的配置顺序并保证关联参数的一致性,导致应用扩展后的系统故障和服务不可用。针对这一问题,提出了一种基于模型的云应用动态自配置方法,实现运行时组件实例配置顺序的自动协调,保障配置参数的一致性,提高应用运行时弹性扩展的可靠性。首先提出一种部署配置模型STM(Service-based Topology Model),该模型采用声明式的方法刻画云应用的部署拓扑结构,并基于服务的方式描述组件信息,实现组件间关联关系的分离,涵盖运维部署、扩展、运行时服务状态的监测。然后基于该模型,提出了一个云应用动态自配置协议,其基于服务注册发现机制实现组件间强依赖关系的解耦,保证动态调整应用实例时组件配置变化的一致性,实现组件部署配置的并行化。基于上述方法实现了一个原型系统,通过对分布式应用BookStore-TPCW的部署配置和运行时弹性扩展来验证方法的有效性。

计算机云应用系统中角色访问控制技术研究

云计算时代,对用户的访问管理是一个复杂问题,直接对用户授权的管理模式,不能适应云计算服务的应用模式。从客观的角度来分析,现阶段的云应用系统,角色访问控制成为了重要的工作目标,在不违背固有规则的情况下,应对角色访问控制,实施有效的技术,以此来给予用户较多的需求,进而创造出更大的经济效益和社会效益。

数值模拟云应用平台的研究与应用

本文围绕对云应用平台技术的研究,分析以Petrel为主要应用软件的数值模拟云应用平台的构建,以期实现软件应用服务器云端部署,简化软件运维流程,提升硬件服务器及软件资源的应用效率。

云应用系统中角色访问控制管理

云计算时代，对用户的访问管理是一个复杂问题，直接对用户授权的管理模式不能适应云计算服务的应用模式。分析了在云计算中访问控制的需求，提出了基于角色的访问控制云计算系统模型，给出了模型的具体架构和工作过程，实现了云应用系统中基于角色的访问控制管理。