一种基于分层多代理的云计算负载均衡方法

针对现有云计算系统中负载均衡方法的不足,借鉴系统逻辑分层和多代理的思想,提出一种基于分层多代理的云计算负载均衡方法.通过对云计算平台逻辑分层,在任务代理层设置任务监控代理和任务子代理,根据用户任务的差异性,采用基于任务优先级和Qo S目标约束的调度策略协同完成任务调度;在资源代理层设置资源监控代理和资源子代理,考虑物理节点的异构性,采用基于启发式贪婪的资源分配策略协同完成虚拟机到物理节点的映射.通过评估对比仿真实验,结果表明该方法在任务调度效率、任务完成时间、截止时间违背率和负载均衡度方面表现更优,多代理有效地分担了中心管理节点的管理负载,使云计算平台的任务处理能力、资源利用率及鲁棒性均得到了进一步的提升.

OpenStack云主机监控系统研究与实现

针对OpenStack云平台中云主机的运行及安全状况,分析开源OpenStack云平台对于云主机监控的关键技术,提出OpenStack云平台的云主机监控系统解决方案,设计系统框架,实现一套云主机监控系统。该系统既有助于完善OpenStack云管理平台,又为云平台运维人员提供更好的云主机监控数据,为云用户提供更好的云主机服务。

Ceph云存储中基于混合文件系统的读写性能优化方法

针对Ceph云存储底层OSD节点使用不同单一文件系统会造成集群在读、写不同大小文件性能上的较大差异这一问题,本文提出一种在Ceph集群中混合使用文件系统方法来优化集群读、写性能.通过采用层次分析法综合考虑不同文件系统在读、写不同大小文件时候各自的优势,构造层次结构模型,给出每个层次的判断矩阵并进行一致性检验,通过求解判断矩阵最大特征值对应的归一化特征向量,最后确定了底层OSD节点使用不同文件系统的比例.在真实环境中对所提出的方法进行实验测试,结果表明所提出的方法能够较好的改善当前Ceph集群使用单一文件系统带来的不足,优化了集群读、写不同大小文件速度性能.

一种基于OpenStack的云计算虚拟机放置策略

针对当前OpenStack云平台的虚拟机调度策略未综合考虑服务器能耗、使用数量、计算性能带来的高能耗、服务器数量较多、较高的服务等级协议(SLA)违背率的影响,构建了综合这几方面因素的能效优化模型,根据该模型设计了一种基于自适应双策略差分进化算法的虚拟机放置策略。算法包括变异阶段根据种群分组差异选择不同变异策略,增加自适应交叉与变异参数用于提高算法收敛速度,使用综合能效优化模型作为适应度函数评价进化个体。实验仿真表明,本文策略使得OpenStack中虚拟机放置具有比其内置算法和DE、PSO算法更低的能耗、更小SLA违背率和更少的服务器使用数量。

分布式系统下的启发式任务调度算法

为了提升异构分布式环境下处理具有依赖关系的任务的性能,提出一种基于关键任务和处理器选择参数的启发式任务调度算法(HCNPSV)。该算法结合表调度和任务复制调度的思想,改进了关键任务的计算方法,并按照是否为关键任务、上行权重值递减、关联任务数递增的顺序获得调度序列,资源选择阶段综合考虑了任务的最早完成时间和到出口节点的最短距离,最后将任务调度到处理器选择参数最小的资源上执行。实验结果表明,HCNPSV有效地提高了系统的调度性能。

面向智慧医疗云的SDN动态负载均衡方法

文中引入软件定义网络(Software Defined Network,SDN)对智慧医疗云进行网络管理,并且针对传统SDN控制器存在单点失效和负载均衡的问题,设计了智慧医疗分布式SDN控制器系统。SDN控制系统分为SDN控制器集群、数据转发平面和智慧医疗云服务系统3层。在此基础上,提出一种实时负载动态自调节的快速负载均衡算法DAF(Dynamic Adaptive and Fast Load Balancing)。在该算法中,负载信息感知组件周期性地采集自己的负载信息,自动地进行控制器间的负载信息交互;控制器的负载值超过阈值时,会触发交换机迁移动作,以动态配置交换机与控制器之间的映射关系。实验结果表明,面向智慧医疗云的分布式SDN控制系统的性能良好,且DAF算法能够快速地实现SDN控制器间的负载均衡,提升了智慧医疗云的网络吞吐量。

基于Modbus协议的数据采集与并行加密通信系统

为了高效、集中地监控工业设备的运行情况,设计了基于Modbus的数据采集监控系统。提出将设备管理从数据采集系统分离出来,降低动态更改设备对数据采集系统的影响,提高设备管理的便捷性。该系统引入断线自动重连机制,提升了系统的稳定性。探讨传统SM4加密算法的优缺点,提出改进的SM4加密算法,提高了安全性。结合算法的结构特点与GPU的并行计算能力,设计了基于GPU的SM4并行数据加密算法,并将该算法应用到数据采集系统中,提高了数据传输过程中的实时性。

基于信任合成的云服务动态组合机制研究

云计算为代表的新型计算模式以灵活的"服务合约"为核心商业特征,通过动态整合各类云服务为用户提供不同粒度的增值服务.但是传统以QoS(Quality of Service,服务质量)为核心约束的服务组合方法,无法满足用户对服务服务质量的深层要求,即对服务信任程度的规范.为此本文提出了一种基于信任合成的云服务动态组合方法,该方法通过定义云服务的信任属性,将其分解为基础信任和经验信任的集合.将基础信任评价问题建模为云服务属性判断问题,利用Bayes合情推理分析了属性不可穷举情况下基础信任的审定与反驳.将经验信任评价问题建模为云服务交互行为判断问题,利用Chebyshe和Bernstein定理给出经验信任的置信度,进而为经验信任的量化提供依据.实验结果表明,本文所提出的方法可以在持续变化的云环境下有效地组织和提供云服务,进而满足新型计算模式动态多样化应用需求.

云环境下的Linux进程监控的设计与实现

随着云计算的发展,云虚拟主机不仅面临着传统主机的安全问题,也面临着云安全问题.针对漏洞入侵、虚拟主机逃逸等问题,云平台缺乏主机监控方法.Linux系统内核的关键函数位置下插入探测点,在内核层收集所需要的系统进程信息,提出了基于内核Kprobe机制的进程信息监控方案的设计思路及实现方法.以上方案有助于保护云虚拟主机的系统安全和数据安全,完善云平台的监控系统.通过对系统安装应用的前后的系统性能测试,证明设计的进程监控方法占用系统资源较低,从而证实了所设计方案有良好的可行性.

基于STM32的Lattice FPGA脱机编程系统设计

为了解决运用Lattice FPGA的深度嵌入式应用环境不便于升级维护的问题,提出一种基于STM32的新型脱机编程方案。该方案由上位机软件和基于STM32的脱机编程器两部分组成,实现了PC端的熔丝图VME文件格式转换、优化、管理及传输至脱机编程器和编程器上VME文件的存储、选择及下载功能。设计的脱机系统摆脱了传统的FPGA器件编程方式对PC机的依赖,提高了编程效率。通过测试及实际应用结果表明,该脱机编程系统具有便携、灵活、稳定的特点,能够有效地满足目标应用的生产、维护、升级需求。

区间数多属性决策的云服务信任评估方法

针对云服务信任评估问题,提出一种区间数多属性决策的云服务信任评估方法.该方法先将云服务评估问题层次化,形成一个包括目标层、服务层和指标层的多层次结构模型;对于服务质量指标层,监测云服务运行的实时指标数据并用区间数表示,构建决策矩阵;基于不同层次间指标影响程度的不同,计算云服务层和目标层的指标权重体系;最后,结合决策矩阵和权重体系进行云服务综合评价和优劣排序.实验结果表明,该方法能够客观、有效地对云服务信任做出评估,避免了信任评估中常见的滞后、串谋和恶意评价问题.

基于Android的医疗设备无线数据采集与维护系统的设计

为了提高医疗设备数据采集与维护的效率,设计了基于Android终端的数据采集系统。终端可通过低功耗蓝牙对医疗设备实施数据采集、参数设置和维护操作,采集得到的数据可在终端上进行暂存和统计分析管理,并可通过移动互联网上传至服务器。以血液细胞分析仪的数据采集为实际背景实现了本系统,测试和部署结果表明,本设计能够满足应用需求。

我国大学生体质健康大数据分析平台探析

借助大数据的思维模式及相关技术,构建我国大学生体质健康大数据分析的平台框架,提出我国大学生体质健康大数据分析平台的构建原则、数据来源、数据处理方式、数据平台搭建以及平台应用等,以期指导我国大学生的体质健康实践,促进高校对学生体质健康教育方式的改革。

云平台中MySQL数据库高可用性的设计与实现

为解决OpenStack云平台中单个节点的MySQL数据库在面临高并发访问和海量数据增长的情况下存在可靠性低、存储扩展性差、单点瓶颈等问题,设计并实现一种以Ceph分布式文件系统为存储后端的高可用MySQL数据库集群系统。通过集群技术消除基于独立服务器的单点瓶颈问题,保障业务的可靠性和高可用性,设计一套优化模型提高故障切换效率,底层的Ceph分布式文件系统为数据存储提供扩展性和安全性。实验结果表明,该MySQL高可用集群可以实现存储的扩展和节点失效情况下的故障切换,该优化模型可以有效降低故障切换时间。

云存储中基于二维数组的对象分布策略

针对如何将海量数据安全、高效和均匀地分布在集群节点上的数据存储问题,提出一种简洁、高效、支持权重和数据冗余机制的对象分布算法。描述对象和节点一对多的映射关系,将集群中的存储节点及相应节点的权重映射到二维数组中,采用跳跃Hash实现对象副本的快速定位;在定位过程中,该算法具有节点选择冲突检测处理机制,能够避免同一对象的不同副本映射到相同存储节点这一问题。实验结果表明,该算法具有数据分布均匀、迁移量小的优势。

云环境下基于SDN的高效流量监控方案

针对云环境下传统安全设备难以采集东西向流量且现有SDN方案采集效率低的问题,提出一种基于SDN的高效流量监控方案,通过控制器应用自适应的频率调节算法对东西向流量采样并检测分类,随后分级别地响应流表策略,放行可被识别的流量,完成对流量进行牵引至软件安全检测系统前的预处理,减小待牵引流量的规模。对比实验结果表明,所提方案能在不影响SDN控制器性能的前提下,降低安全控制信道的负载,能使安全检测系统保持较高的检测率。

物联网技术在旅游业中的应用——以桂林为例

物联网技术作为信息时代应用前景十分广阔的技术,在旅游产业转型升级中起到了重要作用。桂林的旅游产业从政策到实际应用,都显示出物联网技术的重要性及广阔的应用前景。桂林地区旅游业的智慧旅游应用包括建立公共营销平台及旅游公共信息服务平台、开设天猫旗舰店、投放旅游公共信息智能触摸终端、研发手机APP等,目前物联网相关技术应用集中于平台开发及手机APP研发,主要利用了射频识别(RFID)、红外感应器、云计算、GIS、GPS定位等技术。通过现今桂林旅游产业中物联网技术应用案例,分析其对桂林旅游产业的影响及本身发展的不足之处,提出解决途径,为桂林未来旅游业成功升级转型提供参考。

Ceph云存储中基于强化学习的QoS优化

针对Ceph云存储的数据分布算法CRUSH存在数据在各存储节点上分布不均衡而影响读写QoS性能问题,提出一种基于强化学习的数据分布方法。从算法本身的数据分布过程分析得出PG在OSD间分布不够均衡是造成数据分布不均的原因;在此基础上建立强化学习模型,训练调整PG在分布过程中的OSD权重,使PG更加均衡分布到各个OSD节点,数据在各设备上分布得更加均衡。实验结果表明,该算法与原有CRUSH算法相比,能使数据在各存储设备上分布更加均衡,消除系统“热点”和瓶颈,提高云存储系统的QoS性能。

基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法

现有协同过滤推荐算法中,存在的评分片面、主观性强、评分矩阵稀疏性等因素影响了推荐的精确度,并在推荐中存在隐私泄露等问题。针对上述问题,提出一种基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法。该算法基于多种相似度进行加权计算构造混合相似度,提高推荐精度;以混合相似度作为质心更新和分类条件,利用改进的K-means算法将与目标用户相似度高的用户进行聚类;采用枚举方法在目标用户集中划分子集,并基于混合相似度构建效用函数,利用差分隐私指数机制在各子集中选择邻居集合,保护用户隐私;最后在邻居集合中选择出评分值最高的项目进行推荐。实验结果表明,该算法在保护用户隐私的同时,有效提高了推荐的精确度。

基于萤火虫算法的无线传感器网络移动sink节点路径规划方法

为了解决通信范围建模为圆形区域且存在相互重叠的无线传感器网络中移动sink路径规划这一NP难问题,提出了一种新的基于萤火虫群的路径规划方法.首先依据问题的特性对可行解空间进行了压缩;然后为提高算法在高维解空间的搜索效率,对离群萤火虫粒子设计了变异操作并设计了个体逐维移动的方式,提高了算法的求解精度并加快了算法的收敛速度.通过仿真实验分析及与其他算法的对比,验证了该方法的有效性.