基于Multi Tenant的人事共享服务中心系统研究

为了解决当前应用的人事管理系统存在的维护费用高、数据处理效率低下等问题,应用Openstack云平台、B/S结构设计了多租户人事共享服务中心系统,系统包括前台部分和后台部分,以租户认证功能和安全管理功能为例对系统的实现进行具体分析,最后对系统的系统稳定性及租户管理权限等进行测试,结果表明:该系统可以满足应用需求,并且和传统的人事管理系统相比具有一定的优势。

Multi-Tenant应用的页面元素可配置性研究

通过介绍Multi-Tenant并分析SaaS(Software as a Service)框架下Multi-Tenant(多租户)应用的页面元素个性化需求的问题,归纳提出并评估页面元素可配置的实施方案,最后讨论方案的应用及前景。

MMOS:支持超卖的多租户数据库内存资源共享方法

多租户数据库为每个租户分配固定的资源配额,而这些资源配额通常未全部得到有效利用,这种静态分配策略导致资源利用率不高。若在不影响租户性能的前提下将未利用的空闲资源共享给其他租户使用,即实现资源超卖,则可以提高资源利用率、提升平台收益。为了支持资源超卖,需要准确预测租户的资源需求,动态地按需为租户分配资源。已有的针对多租户数据库的资源共享方法的研究对象主要是CPU资源,鲜有支持超卖的内存资源共享方法。鉴于此,在联机分析处理场景下,提出了一种支持超卖的多租户数据库内存资源共享方法MMOS(Multi-tenant database Memory resource Overselling and Sharing)。该方法通过准确预测每个租户的内存需求区间,按照区间上限为租户动态调整内存配额,在不影响租户性能的前提下,统一管理空闲内存资源以支持更多租户,实现内存超卖。实验结果表明,MMOS在租户负载动态变化的场景下具有较好效果。在不同资源量的资源池下,支持的租户数可以增加2~2.6倍,资源利用率峰值提升175%~238%。同时,每个租户的业务与性能未受影响。

基于虚拟化的软件定义DSP计算技术研究

随着天基计算密集型任务快速增长,星上任务对计算的需求也随之迅猛上涨。星载计算机系统通常采用异构电子系统,其“算力”被封闭在独立的星载计算机内,各计算资源不能彼此共享,容易产生资源浪费,且各个嵌入式软件和可编程逻辑采用非标准的编程,不支持统一升级和综合调用。针对此问题,以异构CPU和DSP计算资源作为研究重点,设计一种基于虚拟化技术的软件定义DSP计算架构,通过分析当前所面临的抽象化和多租户的技术挑战,并借鉴异构GPU和FPGA相关虚拟化技术,综合运用硬件抽象层、时分复用虚拟化、接口调用重定向、组件注册和数据路由等技术,实现DSP异构计算资源多用户共享和高效统一调用。试验验证表明,软件定义DSP计算架构可实现星载异构计算系统软硬件灵活解耦,并支持多个用户和应用同时访问和调用单个DSP计算资源。

基于中国蓝云的智能媒资系统设计与实现

本文从建设目标、架构设计、对接设计与实现等方面,对基于中国蓝云智能媒资系统的多租户对接、历史媒资迁移、统一接口设计以及出入库管理、智能调度流程等关键技术进行了探讨,可为同类媒资系统建设提供一些技术参考。

基于多租户架构的企业GPT构造器的设计及其在5G消息上的应用

ChatGPT以其强大的自然语言处理和知识推理技术,在全球范围内引起了大型语言模型(LLM)的热潮。通过基于多租户基础架构的企业GPT构造器,实现了企业网站抓取和文档加载功能,为中小型企业租户提供了私域数据喂养和向量化服务,并将语料向量作为LLM的长期记忆,构建了企业级GPT能力。通过配置的5G消息Chatbot同企业客户进行交互,在交互过程中,其能通过检索向量数据库中的企业相关信息,提供企业级的ChatGPT服务。

TenantCPUMan:基于负载分析的多租户动态CPU资源调整

在云计算多租户应用模式中,由于动态的负载变化会影响租户资源分配,可能会出现因负载过高而产生资源竞争或侵占,导致服务质量下降。针对关键的CPU资源,设计一种基于负载分析的多租户应用动态CPU资源调整机制及其原型系统,在租户应用负载信息采集的基础上,运用多元线性回归法对资源分析,根据负载的变化动态调整资源分配,实施租户虚拟机调整、CPU资源管理等。测试结果表明该系统能有效实现多租户资源调整,能应对租户的CPU和内存负荷过载问题,有助于保障租户服务质量。

基于Stackelberg博弈定价的电力需求响应激励方法

结合多租户数据中心的特点,通过考虑多租户数据中心的电力定价问题提出一种基于非线性规划的高效激励定价方法。建立需求-响应模型,及其相关的成本和收益函数;为反映需求方与响应方的定价交互,采用Stackelberg博弈进行建模,证明了该模型下纳什均衡点的存在性;基于非线性规划方法求解最优得到纳什均衡点,即满足需求方成本最低和响应方利益最大化的目的。将设计的方法与其它经典的最优化方法进行比较,实验结果表明,提出方法能获得最佳的电力定价,达到需求响应方共赢的目的,时间复杂度低。

多租户固态盘服务质量保障技术综述

得益于高密度闪存技术发展、高并行存储架构以及良好的接口技术支持,多个租户共享使用一个固态盘已经成为提高存储资源利用率和降低运营成本的常见方式.然而,多个租户竞争使用固态盘内有限的存储资源,产生相互干扰,因此如何保障多租户固态盘服务质量成为近年来的研究热点.首先,分析多租户固态盘服务质量保障面临性能干扰、性能不公平及总体性能损失三大问题;然后,从如何保障性能隔离、如何保障性能公平及如何优化总体性能3类目标,对现有工作进行全面分类介绍,并梳理它们的技术演进方向;最后,对多租户固态盘服务质量保障技术的研究现状进行总结,并展望潜在的未来研究方向.

基于改进北极熊算法的多租户数据中心电力成本优化方法研究

为了满足电力需求响应,通过改进北极熊算法提出了一种面向多租户数据中心的成本优化算法。首先采用一对多的逆向拍卖模型建立租户及运营商的关系,激励租户主动参与拍卖并提交相应的节能方案和期望奖励;接着通过改进现有的北极熊算法,来求解最优租户组合和最小成本,其中采用了sigmoid函数对坐标进行离散化处理;同时为了增强算法跳出局部最优的能力在算法中融入了变异策略,并且为提高算法的寻优能力,采用自适应视野代替固定视野来动态调整局部搜索的范围,进一步降低算法陷入局部最优解的概率。最后将提出的方法分别与经典的算法进行比较,实验结果表明在满足需求响应的情况下,提出的方法不仅花费成本最低,而且具有更高的效率。

面向多租户的省级广电智能媒资管理平台的设计与实践

浙江广播电视集团为了提高媒体资料的使用效率,引入云计算、大数据、人工智能、4K超高清等先进技术,建设了以“中国蓝云”为基础、面向多租户的智能媒资管理平台,实现了对媒体资源的集中管理和高效利用。本文详细介绍了该平台的架构设计和模块功能,并对技术创新点进行了简要论述。

媒体融合下的智能媒资系统设计与应用

在媒体融合背景下,传统的单一存储型媒资系统已经越来越不符合业务发展的需求,新的媒资系统应以“智能”为着力点,不仅服务于融媒体新闻稿件制作,更要成为融媒体中心的内容资源共享交换枢纽。本文主要介绍了新型智能媒资系统的建设情况,分析了AI智能技术在媒资系统中的应用创新点,同时还探讨了如何盘活媒资资产。

智能数字媒体管理平台项目建设实践

本文简述了省级广播电视集团智能数字媒体管理平台项目的设计和建设要点,分析了智能化技术对数字媒体管理的关键工作,本项目建设通过智能化技术对广电行业海量数字媒体管理,对历史资料价值挖掘和再利用具有积极探索和推动作用。

一种基于LDAP+Kerberos实现的大数据租户身份验证与数据鉴权的管理服务平台设计方案

在大数据时代,为了提升集群服务器的利用效率,实现资源集约化和统一管理,向不同的用户提供安全可靠和易于操作的大数据多租户服务系统的需求随之出现。基于这种需求,本文提出一种大数据租户身份验证与数据鉴权的管理服务平台,其多租户体系由LDAP、Kerberos和自研的权限中心配合实现。其中,LDAP与Kerberos集成实现租户的管理与保障租户身份鉴定的安全性,权限中心与LDAP配合实现租户权限策略的存储与访问。此外,管理服务平台还能够根据Hadoop集群服务节点资源情况灵活部署,通过与租户建立映射实现平台账号间的信息隔离,对多租户系统中组件的运行状态提供监控,并为多租户系统提供可视化的操作页面。

分布式存储方法对电网系统多租户管理的优化

为了应对电网的拓建、智能化设备的增加,降低多租户管理水平的问题,提出基于分布式存储模型的多租户管理方法。利用存储方法中的哈希表分布式方法、傅里叶级数、Metropolis接受准则对多租户区进行优化,并分析传输数据的相关指标。MATLAB仿真结果显示,租户输出数据量与DHT接受数量之间的拟合度、数据安全等级、个性化服务/资源共享比值等指标均高于原分布存储方法。因此,这种分布式存储方法模型能够满足多租户管理的需求。

云计算网络中多租户虚拟网络隔离的分布式实现

在信息化发展时代,云计算网络为各行业领域带来了新型信息技术和数据资源分享渠道,云计算基于资源使用与共享模式进行拓展,实现数据资源的快速优化配置,可以以云服务为基础,实现对大数据的发布等相关操作。但是,当前网络虚拟化技术飞速发展,云服务提供商需要将已有网络服务模式进行优化升级,进而将一套物理网络划分隔离为相互独立的多套虚拟网络,将其提供给对应租户,确保相关租户信息不会遭受数据侵袭和非法访问。基于此,结合云计算网络中多租户虚拟网络隔离的分布式实现进行专题研究与分析,以期推进我国云计算网络以及网络隔离技术的发展和实践。

面向云原生的多租户混合调度模型研究

云原生基础架构支持微服务、大数据、人工智能及高性能计算等多种负载类型,如何编排和调度多负载类型任务成为云原生技术应用面临的重要挑战。基于此,围绕云原生领域多负载类型的混合调度关键技术,分析面向云原生的多租户混合调度模型。首先,针对多租户场景下集群资源使用率低、各租户之间资源使用不均的问题,提出资源共享和资源独占模型;其次,针对混合调度资源分配不公平引起的服务质量问题,引入调度公平算法确保层次资源模型的调度公平性;最后,实现了基于Kubernetes的混合调度原型系统并验证了资源共享和资源独占模型的有效性和层次化模型的调度公平性。

云计算安全问题的现状及其防范措施

随着技术的进步和数据中心的扩展,云计算已经成为企业和个人的主要计算模式。但是,这也带来了数据安全问题。云计算环境中的数据安全、访问控制、多租户隔离和网络安全都成了人们关注的焦点。为应对这些安全威胁,业界提出了多种解决方案和工具,如加密技术、身份验证、安全协议等。尽管有了这些安全措施,但仍需持续监控和更新云计算,以应对不断变化的外界威胁。

面向SaaS应用基于键值对模式的多租户索引研究

面向SaaS应用的多租户数据库为满足租户的数据隔离和按需定制的需求,需要提供支持隔离和易于定制的数据存储机制及索引机制.基于键值对存储方式,提出元数据驱动的映射表索引模型,该模型根据租户定制需求,为租户业务数据形成各自的索引元数据,通过元数据驱动实现了索引数据的隔离及定制效果;给出索引的维护策略,根据租户数据访问请求进行索引切片,以逐渐细化的索引切片作为数据访问的基本单位,快速返回租户结果集.实验结果表明,该方案在数据访问分布均衡的情况下,使索引维护及数据访问具有较好的总体性能.

SaaS模式多租户数据存贮模型的研究与实现

SaaS模式引入了多租户环境特征,在新的环境下,数据库层存贮设计面临租户数据隔离问题和租户数据弹性扩展问题。主要研究了多租户环境下的数据存储模式,提出了"共享数据库共享Schema存贮数据、独立Schema访问"的多租户数据存贮与访问模型,该模型将SaaS应用的数据存贮和数据访问的Schema进行分离,有效解决了"租户数据隔离性低"的问题;同时,提出了一种以XML为基础的多租户数据扩展模型,该扩展模型很好地解决了"租户数据弹性扩展"的问题。在此基础上,详细描述了这两个模型在SQL Server数据库的实现方案,实例结果证明了所述方法的灵活性和可行性。