基于云计算的软件测试系统框架研究

针对传统的软件测试方法中存在的效率低、成本高等问题,将云测试技术应用到了软件测试中;介绍了云测试中的相关技术,并详细阐述了系统总体框架,使用了一种基于动态优先权的高优先权先调度算法,设计并实现了系统的调度子模块;Matlab仿真实验结果为在执行相同任务调度时,该调度算法比传统FCFS调度算法总周转时间短;当任务增加时,该调度算法总周转时间增加的慢,证明该算法可以显著地提高测试效率,提高资源利用率,缩减测试成本,实现软件测试的自动化。     

云环境下基于多虚拟机的在线视频监控系统设计

针对常规视频监控系统在线实时性不强,海量视频数据传输迟滞,任务管理单一等问题,提出了构建在云计算环下基于多虚拟机技术在线视频监控系统 ,利用云计算平台中的物理资源与服务资源提升在线视频监控系统数据处理能力,虚拟机可同时处理大量的视频监控数据,并将视频数据以云存储的方式存储于云端服务器,降低了设备建设成本,可根据不同用户需求定制相关服务。本系统基于云计算平台设计,应用数十台乃至数百台虚拟机对在线视频监控数据进行处理,设计实现了云平台下在线视频监控系统的结构设计、以太网通信接口设计、服务器硬件配置和虚拟机控制。在软件设计方面通过对各虚拟机资源利用率的计算而动态分配资源,从而可以有效减少网络传输系统状态信息的带宽开销。通过系统功能与性能测试表明,在常规公共网络10M带宽的情况下,本系统在线视频监控数据的传输延迟时间相比于传统视频监控减少了85%以上,监控视频数据量减少了75%以上。     

多集群系统中资源监控代理模块的设计与实现

针对单一集群用户提交大量作业时系统响应时间长的问题,提出了一种多集群系统中资源监控的设计方案,该方案主要是对集群中各个子节点所有可用资源的状况进行监控,采集子节点的资源信息,并将收集到的集群节点负载信息传送给作业控制模块,使得作业根据分布在多集群环境中的计算资源负载情况进行作业跨集群调度。此方案可用于商业、高校等计算节点比较多的场所,提高工作效率,此方案已在高性能计算中应用,运行状况稳定。实验结果表明,当用户并提交作业和查询作业状态时,多集群系统响应时间优于单一集群系统响应时间。     

一种云计算环境下基于Xen的虚拟机调度机制

目前Xen下的经典的虚拟机调度算法忽略了服务操作系统的I/O处理能力对系统整体性能的影响,同时未考虑增加延迟敏感型任务的响应速度,为此,设计了一种云计算环境下的改进的Credit调度算法;首先,设计了一种新的Credit值自适应计算方法,然后设计了一种根据服务操作系统的请求处理速度来确定各虚拟客户操作系统和服务操作系统CPU物理时间片的权值确定方法并描述了权值更新时机,最后,对改进的VCPU调度算法进行了定义和描述,在算法中通过优先考虑延迟敏感任务和缓存关联任务作为下一步调度的VCPU以进一步提高算法性能;实验结果表明:文中方法有效实现Xen框架下的虚拟CPU调度,较其它方法相比,将CPU利用率提高了8%以上,是一种有效的适用于云计算的虚拟机调度方法,具有很强的可行性。     

水下通信中的异常声压监控网络系统设计

传统水下通信声压异常监控网络存在无法自主完成节点的投放和回收,存储监控盲区并且无法进行动态组网,不能对异常声压进行准确的监控等较大的缺陷;为此,设计并实现了一种新的水下异常声压监控系统,系统中的通信协议基于节点间的深度信息完成数据的转发,给出了系统中监控器、CC2430 处理器、终端节点以及协调器节点的硬件设计原理并给出了系统采集数据的软件流程;系统中实现了对链路层的AODV 路由协议进行改进,增强系统对异常声压的监控性能;测试结果说明,该系统获取的声压监测星座图明显优于传统系统,在不同的干扰类型下,发射信号使用PSK调制,载波中心频率是10 kHz,采样率是50 kHz,码率是2 000 bit/s;实验结果表明:该种系统具有较低异常声压信号监控误差率,可对异常声压信道的传输特性进行较好的校正和补偿,具有较强稳定性。     

云环境下景区游客流量监控与推荐系统设计

设计了云环境下景区游客流量监控与推荐系统,包括CC3200流量监控与景点推荐两部分,流量监控由RFID电子门票统计游客数量,数据经Wi-Fi上行本地AP节点,由AP节点汇聚至云推荐服务器;当前游客流量、时间富裕度、游客满意度,经服务器解析计算得景点综合推荐指数,主动为游客推荐旅游景点,规划最佳游览路线。经测试,系统工作稳定、数据准确,适用于各类景区游客流量监控与推荐服务。     

基于云计算Hadoop异构集群的并行作业调度算法

针对Hadoop异构集群中计算和数据资源的不一致分布所导致的调度性能较低的缺点,设计了一种基于Hadoop集群和改进Late算法的并行作业调度算法;首先,介绍了基于Hadoop框架和Map-Reduce模型的调度原理,然后,在经典的Late调度算法的基础上,对Map任务和Reduce任务的各阶段执行时间进度比例进行存储和更新,为了进一步地提高调度效率,将慢任务迁移到本地化节点或离数据资源较近的物理节点上,并给了基于改进Late算法的作业调度流程;为了验证文中方法,在Hadoop集群系统上测试,设定1个为Jobtracker主控节点和7个为TaskTracker节点,实验结果表明文中方法能实现异构集群的作业调度,且与其它方法比较,具有较低的预测误差和较高的调度效率。     

基于遗传算法的云计算资源调度策略研究

对云计算环境中的资源调度问题进行了研究,鉴于当前云计算环境中资源利用率不高,节点负载不均衡的问题,提出了一种新的基于遗传算法的关于虚拟机负载均衡的调度策略。根据历史数据和系统的当前状态以及通过遗传算法,该策略能够达到最佳负载均衡和减少或避免动态迁移,同时还引入了平均负载来衡量该算法的全局负载均衡效果。最后通过在CloudSim平台进行仿真实验,结果表明,该策略具有相当好的全局收敛性和效率,当系统虚拟机被调度之后,算法在很大程度上能够解决负载不均衡和高迁移成本问题,并且极大地提高了资源利用率。     

最小代价最大节点度数的稀疏光疏导方法

疏导可以增加多播业务请求成功传输概率并提高光纤链路带宽利用率,但波分复用光网络中所有节点具有疏导能力则会增加网络造价和复杂度.本文研究了稀疏疏导网络中疏导节点选择策略,提出基于最小代价最大节点度数的疏导节点选择策略;根据疏导节点和非疏导节点功能差别,改进了稀疏疏导网络中多播请求的疏导传输方法.结合最小代价最大度数疏导节点选择策略和多播业务稀疏疏导传输方法,提出一种根据网络业务阻塞率限定值指标实现多播请求所需最少数目疏导节点的稀疏路由方法.仿真结果表明:在网络给定波长数和光收发器端口数目情况下,所提策略能够节约所需疏导节点数目并优化疏导节点位置,降低网络节点构造造价.     

无人机仿真系统CAN总线调度及注册机制设计

针对无人机仿真系统传输数据量大,实时性要求高等特点,以基于CAN总线的飞行仿真系统为平台,设计了总线时间调度以及状态检测机制,对数据进行分组分时传输,保证总线通信的实时性,为仿真测试提供了一套正确有效的验证平台。针对传统仿真系统接口资源固定,不利于更改升级的问题,设计了接口资源注册机制,根据各接口节点的注册信息建立系统接口资源表,进行统一管理,提高了系统的灵活性,便于仿真系统的开发。