基于环境感知的可信QoS评价与服务选取策略

面向服务计算网络中,迫切需要对服务实体的QoS与可信性做出客观的评价.针对服务实体QoS的评价通常只是基于对用户感知到的QoS一种加权,不能客观反映实际网络环境下服务实体所能够提供的QoS问题,论文结合服务实体实际服务组合环境来表征服务实体的QoS,提出了一种基于环境感知的可信QoS评价与服务选取策略:(1)采用不同负载下的QoS特征向量来表征服务实体的QoS;(2)建立一种受限于可信实体的信任推理与演化机制,有效避免信任演化机制中信任泛化问题;(3)基于可信实体演化推导服务实体的可信度与QoS的特征向量;(4)结合当前的服务负载情况,较为客观地评价服务实体实际所能够提供的QoS.论文最后给出了综合的可信QoS评价与服务选取算法,实验结果表明了策略的有效性.     

一种云计算环境下任务调度策略

文章提出的问题是在云计算环境下任务调度策略。该策略的目标是将任务分配到计算单元上达到任务完成总时间最少和资源充分利用。基于此目标文章提出利用遗传算法对任务完成时间进行优化,并为处于空闲状态计算单元动态调整任务分配以改善资源利用率。利用CloudSim仿真平台验证该方法的有效性。     

云环境中基于异构资源的资源分配算法

随着"云计算"的出现和快速发展,"云"作为一种新型的资源形式被越来越多的用户所使用。云环境中的资源分配问题成为了云计算中不可忽略的问题。在云资源管理平台中,如何既满足用户的任务需求,又节省云资源成本,是云运营商尽快希望解决的问题之一。实际上云用户对云资源的请求是有差异的,而且用户任务的完成通常由多个异构的云资源来实现。文中作者考虑了异构云资源间的差异,提出了一种基于异构资源的资源分配算法。该算法先从任务的全局角度考虑,将用户提交的云任务划成不同的组合,再根据云资源间的差异,为相应的组合分配相应的资源。实验仿真表明,在异构云环境中,该算法能在满足用户需求的前提下,在节省云资源使用上有较好的表现。     

云计算中一种基于排队论的资源分配方案

为了满足网络不断发展条件下对更高资源使用效率的要求,提出了一种基于排队论的资源分配方案。在这一方案里,云计算中的资源分配被分为单级资源分配和多级资源分配。资源分配的任务流被抽象为一个队列模型,实现资源的高效调度与利用。推导和分析了这一队列模型的多个性质,如到达任务数的性质和任务到达间隔的性质。根据建立的稳态方程,得到了模型的性能指标,如队列长度、等待队列长度等。通过数值仿真,对提出的基于排队论的资源分配方案进行了验证。     

一种基于Echord协议的网格资源发现方法

针对网格集中式的资源发现方法存在单点失效、负载均衡差等问题,提出利用P2P技术进行网格资源发现方法.该方法通过改进Chord协议的后继节点函数和finger表,提出Echord(Enhanced Chord)协议,结合Echord协议特点,将网格中的虚拟组织构建成环状拓扑结构.网格资源被描述成基于XML的RDF形式,并按照一定的资源部署算法被均衡地发布在网格节点上.给出了如何应用Echord协议进行网格资源发现的算法.理论分析和仿真实验结果表明,相比于基于Chord的网格资源发现方法,该方法能改善系统的平均查找长度、消息传播性能、资源随机查找成功率.     

云环境中基于混合和声算法的资源调度方案

随着信息技术的日趋成熟,任务、资源也呈几何倍数增长,对资源调度效率的要求不断提高,如何提高资源调度效率也成为了当前研究的热点。为此,文中针对调度策略提出了一种混合和声算法,加入遗传算法交叉操作和动态PAR方法,扩大基本和声算法的搜索范围并防止其陷入局部最优,以达到最短时间跨度的目的。通过Cloudsim云仿真平台进行仿真实验,实验结果表明,该算法明显减少了任务平均完成时间,有效提高了资源调度效率     

Efficient Resource Management on Cloud Using Energy and Power Aware Dynamic Migration (EPADM) of VMs

In present decade, cloud computing provides utility-based IT services to the global consumers. According to pay-by-use manner, it facilitates hosting of persistent services from the user, business and technical fields. But, it is to be mentioned that the data centers hosting the cloud-based services utilize large amount of energy, power and resources. Hence, there is a need of an efficient resource management model for cloud that involves in reducing the resource consumption and computational cost. And, for managing the virtual resources with respect to the varying demands in cloud environment, dynamic virtual resource management is required. With that concern, this paper presents a model called Energy and Power Aware Dynamic Migration (EPADM). Based on the model design, the main objectives such as, efficient resource mapping and provisioning algorithms are presented. The dynamic Virtual Migration (VM) operation comprises the VM relocation and consolidation parts for achieving desirable results. Moreover, the paper also concentrates on reducing the SLA (Service Level Agreement) based violation, which is a significant factor to be considered on cloud. The proposed EPADM model is evaluated using the CloudSim toolkit. The results illustrate that the proposed model has massive potential than others, as it provides energy-power efficiency, reduced SLA violations under distinctive workload cases.

     

云环境下校园网安全策略研究

利用计算机技术建立云平台,并运用云平台来发展校园网,这给校园网络的发展与完善带来了新的可能。校园网在云平台下与互联网连接之后,出现了一系列网络安全问题,这给校园网造成了一定的威胁,校园网络安全问题越来越重要。文章就我国目前校园网在云环境下所遇到的网络安全问题展开讨论,并提出针对这些问题来给出相应的解决措施。     

双向收敛蚁群算法在云计算资源调度中的QoS应用

云计算环境下,用户数量和处理的任务数量庞大,对任务完成时间和满足客户的QoS需求上具有较高要求。针对云计算中资源调度问题进行了研究,在综合考虑运行时间和满足客户QoS需求的情况下,建立了云计算资源调度适应度函数模型,并在最大最小蚁群算法的基础上引进了双向收敛策略。通过在CloudSim平台模拟实验,表明该算法在云计算资源分配上具有较快的收敛速度和较好的QoS服务能力,是一种有效的资源调度算法。     

A Hybrid Approach for Task Scheduling Using the Cuckoo and Harmony Search in Cloud Computing Environment

Wireless Personal Communications - Cloud Computing is a gathering of physical and virtualized assets gave to the clients according to request and pay per uses bases via internet. Basically, the...     

云环境下基于虚拟机动态迁移的调度策略研究

针对目前云环境资源调度采用静态负载均衡策略易于导致资源浪费的问题,提出了一种双限定值的虚拟机动态迁移的调度策略.该策略将当前负载状况与负载过重或过轻时两个限定值比较,选择介于二者之间能耗较低的虚拟机迁移至目标节点.仿真实验表明,该策略能够减少迁移次数,降低虚拟机迁移能耗,从而尽可能达到负载均衡和满足服务等级协议的需求.     

云计算环境中多维数据集的查询与分布策略研究

针对多维数据集的特点,首先定义了查询等价集等概念,并结合云计算环境提出了多维数据集的查询算法.根据算法过程中各类因素的影响,提出了一种云计算环境中多维数据集的数据分布策略.理论分析与实验结果均表明,将本文提出查询与分布策略应用于云计算环境中的多维数据集,能有效的优化数据分布,提高数据查询的效率.     

An Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System and Black Widow Optimization Approach for Optimal Resource Utilization and Task Scheduling in a Cloud Environment

Wireless Personal Communications - With the enhancing demand of the cloud computing products, task scheduling issue has become the hot study topic in this area. The task scheduling issue of the...     

基于云存储的文件共享策略研究

云存储具有高可扩展性、低成本等特点,为用户文件共享提供了经济高效的服务,同时也带来了新的安全问题:在不可信的云存储中,如何在保证文件的安全和隐私的前提下,为特定用户共享。该方案提出了基于身份的公钥密码体制基础上,运用高效安全的代理环签名、动态广播加密和双线性对技术,通过授权用户列表,能动态加入和撤销共享用户,不需要更改老用户相关密钥。该方案简单可行,具有可追溯性、匿名性、不可伪造性等特点。     

MIMO中继系统中一种基于用户QoS的资源分配方法

针对基于OFDMA技术的MIMO中继通信系统下行链路中的动态资源分配问题,提出了一种保证最低用户服务质量(QoS)的资源分配方法.该方法采用一种低复杂度的次优算法,在假设等功率分配的前提下,根据用户的QoS定义选择优先性权衡因子,对权衡因子越大的用户越优先进行中继选择和子载波分配,在此基础上通过凸优化理论得到不同用户对应的子载波上的功率分配.仿真结果表明,本文提出的方法不但能够获得较高的系统容量,而且可以较好地保证每个用户的QoS.     

云呼叫中心系统中对虚拟化资源进行动态分配的方法

构建在云计算业务平台资源池上的云呼叫中心系统,不仅能够在业务层面上进行负载均衡控制,实现呼叫中心的智能化资源调度和分配,自动均衡处理来话负荷、座席签人负荷,支撑话务、服务资源的统一调度以及业务的统一运营管理;而且由于云呼叫中心业务系统部署在云数据中心资源池上,与其他应用可以共享基础设施,因此还需要实现资源动态伸缩分配.提出了一种云呼叫中心系统中对虚拟化资源进行动态分配的方法,这是一种根据资源池上层应用系统的运行情况决定资源池资源动态分配的方法,该方法包括云呼叫中心系统发起虚拟化资源动态分配请求的触发机制、云呼叫中心系统与资源管理平台之间进行资源动态分配的接口等.     

A Comprehensive Review on Secure Data Sharing in Cloud Environment

Wireless Personal Communications - In this paper, we derive the throughput of non orthogonal multiple access (NOMA) through reconfigurable intelligent surfaces (RIS) with energy harvesting. The...     

基于业务优先和用户优先的资源调度——UMTS中的QoS策略分析

本文首先分析了移动通讯网络中实施QoS的重要意义,随后以中兴通讯的设备为例,介绍了UMTS系统中QoS信息的签约、传递、协商和运用过程。     

An Energy-Efficient Dynamic Resource Management Approach Based on Clustering and Meta-Heuristic Algorithms in Cloud Computing IaaS Platforms

Wireless Personal Communications - Cloud computing as an emerging technology, has revolutionized the information technology industry by elastic on-demand provisioning and De-provisioning of...