一种均衡物理资源和网络带宽的虚拟机部署方法研究

随着互联网的发展,云计算的发展越来越快,云资源管理平台也受到了越来越多的关注。云计算资源管理系统是云计算体系的"大脑",具有重要的研究价值。针对目前虚拟机部署未能均衡考虑能耗与网络流量的问题,文章设计了一种结合能耗和网络均衡优化的虚拟机部署算法。该算法采用K-均值聚类,利用改进的皮尔逊相关系数进行相似度计算,最终为虚拟机在所有的候选宿主机中选择合适的宿主机。     

虚拟机与宿主机之间的文件访问控制

文中在深入分析Windows环境下VMware Player虚拟机与宿主机之间文件交换机理的基础上,提出采用HIPS技术结合多角色强制访问控制矩阵模型,实现对VMware Player虚拟机安装Windows XP操作系统与宿主机安装Windows XP操作系统之间的可视文件的访问控制,补充和完善了宿主机系统与虚拟机系统之间的安全隔离和封装,为VMware Player虚拟机系统在实际的安全隔离环境中的应用提供了更高的安全保障。     

虚拟机各种网络连接类型在教学中的综合应用

对不同虚拟机各种网络连接类型进行研究，加以综合应用，通过一个具体实例将不同类型的操作系统主机互联，并配置系统中各种需要的服务，构成较复杂的网络实训环境，与真实环境一致。结果表明，在计算机网络教学中，综合应用这些网络连接模式，可营造现实条件不容易实现的实训环境，提高教学效果，增强学生学习热情。     

DHCP中继代理在虚拟机inux系统中的研究与实现

DHCP是一种用于简化计算机IP地址配置管理的协议,企业使用DHcP可以解决手工分配地址的失误和IP地址管理不善而造成的问题。本文从初学者的角度出发,在虚拟机1inux环境中,研究了大型网络如何跨越子网分fiSIP地址的技术。     

面向VMware的虚拟机远程检测技术

根据MAC地址的分配机制和构造原理,自动识别网络中的VMware虚拟机,同时,根据VMware虚拟机的工作模式及通信机理,对VMware进行分析和检测.对比本技术与网络扫描嗅探工具NMAP的检测结果,证明了该技术在识别和检测VMware虚拟机时有更高的准确率和完整性.     

基于用户个性化需求的虚拟机部署机制

在云环境中,虚拟机作为一个大粒度的资源,用户通常要求其运行具有稳定性,不希望出现虚拟机频繁迁移的现象。本文提出了一种基于用户个性化需求的虚拟机优化部署方案：根据用户请求的应用背景,在对四类资源（CPU、内存、硬盘和带宽）赋值后比较资源请求值和云平台中宿主机的可用资源值,选出候选目标主机,再根据目标函数计算选择出目标主机。该方案为用户选择较优的宿主机部署虚拟机,既可以科学合理地利用资源,有效地改善了负载不均衡现象,更能获得更好的用户体验。     

未来网络XIA中的虚拟机跨子网迁移

在IP网络中,虚拟机跨子网迁移后其网络地址发生了变化,将面临IP移动性问题。主要研究如何在未来网络体系结构—XIA（expressive internet architecture）中解决这一问题。利用XIA中标识与地址分离、基于DAG（directed acyclic graphs）的灵活路由等特性,提出了基于集合点代理的虚拟机在线迁移方法,并进行了具体实现和实验验证。结果表明,所提出的方法可满足虚拟机迁移后与通信对端网络连接的快速恢复,并具备控制平面简单和数据平面高效的优点。     

面向移动边缘计算中多应用服务的虚拟机部署算法

移动边缘计算(MEC)通过在用户近端以虚拟机(VM)形式部署应用服务,能有效降低服务响应延迟并减少核心网络数据流量。然而,当前MEC中虚拟机部署的大多数研究尚未具体考虑用户对多种应用服务的需求。因此,该文针对MEC中多应用服务的虚拟机部署问题,提出两种启发式算法,即基于适应度的启发式部署算法(FHPA)和基于分治的启发式部署算法(DCBHPA),通过在边缘网络中配置支持多种应用服务的虚拟机来最大限度地减少网络中的数据流量。FHPA和DCBHPA分别基于边缘服务器的网络连接特征和用户对应用请求的差异性,定义了不同的适应度计算模型。在此基础上,通过子问题划分机制实现VM配置。仿真结果表明,相比于基准算法,所提算法能更好地控制系统数据流量,有效地提高边缘网络服务资源的利用率。     

搭建实验平台 培养动手实践能力——指导研究性学习的收获与体会

学生选择"校园网安全与病毒防范研究"这个课题进行研究性学习,可以使用一个实验平台——虚拟机(Virtual Machine),来进行实际操作和分析研究,既能满足实际动手操作,又不会影响宿主机的安全。再加上详尽的实施计划,会回馈你一个满意的结果。     

虚拟机在多媒体教室管理中的应用探讨

虚拟机技术的发展近年来已经越来越成熟,并在教学中得到了广泛的应用.结合实际的工作经验,就虚拟机在多媒体教室计算机系统管理中的应用作了探讨性的研究,分析研究了虚拟机的特点及利用虚拟机软件解决多媒体教室计算机系统管理中的若干问题.     

基于KVM的虚拟机Post-Copy动态迁移算法稳定性优化

虚拟机动态迁移技术为虚拟化系统的资源调度提供了强有力的支撑,Post-Copy算法作为虚拟机动态迁移的两个核心算法之一,凭借其总体迁移时间稳定与迁移停机时间短的优点,一直是国内外学者研究的热点问题。对虚拟机的故障容错机制、迁移过程中的内存页面传输方式与缺页错误的关联性,以及QEMU-KVM平台源码进行了深入的研究,提出了基于事务同步的故障容错方法以提升Post-Copy迁移算法的稳定性。试验结果表明,提出的虚拟机Post-Copy迁移优化算法,能保证迁移过程中源端虚拟机故障、目标端虚拟机故障以及网络故障的迅速修复,能通过较小的代价解决稳定性问题,所提出的方法有效地提升了Post-Copy迁移算法的稳定性,也为以后的优化研究方向提供了参考。     

虚拟机技术在教学中的应用

简要介绍了虚拟机技术的发展现状,并针对其应用软件的特点,就虚拟机在计算机教学中应用的可行性进行了分析,最后举例说明虚拟机技术在《网络操作系统及配置管理》课程中的若干应用。     

虚拟机在网络安全实验教学中的应用

虚拟机技术在计算机中的应用越来越广泛。利用虚拟机技术可以高效、快速、低成本地搭建复杂的网络环境,特别是在网络安全方面,无论是在评估网络模型性能,病毒分析系统,还是网络环境模拟方面,虚拟机技术都发挥着关键性的支撑作用。文中介绍了如何利用VMware的网络安全工具虚拟机高效快捷地实现全套的网络安全实验。实践结果表明,通过NST完全可以在有限的单机资源上模拟复杂的网络环境,并实现网络攻防过程的演示教学。     

Virtual machine placement optimizing to improve network performance in cloud data centers

With the wide application of virtualization technology in cloud data centers, how to effectively place virtual machine （VM） is becoming a major issue for cloud providers. The existing virtual machine placement （VMP） solutions are mainly to optimize server resources. However, they pay little consideration on network resources optimization, and they do not concern the impact of the network topology and the current network traffic. A multi-resource constraints VMP scheme is proposed. Firstly, the authors attempt to reduce the total communication traffic in the data center network, which is abstracted as a quadratic assignment problem; and then aim at optimizing network maximum link utilization （MLU）. On the condition of slight variation of the total traffic, minimizing MLU can balance network traffic distribution and reduce network congestion hotspots, a classic combinatorial optimization problem as well as NP-hard problem. Ant colony optimization and 2-opt local search are combined to solve the problem. Simulation shows that MLU is decreased by 20%, and the number of hot links is decreased by 37%.     

移动IPv4/IPv6虚拟机迁移系统设计

为充分利用异构网络资源建设云计算基础平台,满足云计算平台的资源需求,文中设计了一种基于隧道技术、前缀管理、地址池管理协作及移动IP的IPv4/IPv6虚拟机迁移过渡框架.框架将传统IPv4/IPv6过渡技术与移动IP技术应用于云计算平台的虚拟机迁移,利用过渡控制引擎作为核心与开发的IPv4/IPv6插件交互完成虚拟机迁移.经实验验证框架建立的网络结构可向客户端跨IPv4/IPv6网络提供云计算服务适用于IPv4虚拟机与IPv6虚拟机之间的无缝迁移.该框架可应用于IPv4/IPv6过渡期间云计算基础平台建设.     

云计算虚拟机部署方案的研究

提出了一种虚拟机部署方案,该方案的目的是减少主机上的资源碎片。对不同规格的虚拟机在下一时间段内的增量进行了预测,根据预测结果对资源池中主机上的可用中央处理器（CPU）和内存（memory）进行动态规划。该方案考虑了用户的行为习惯,预先确定了资源的分配规则,当用户申请虚拟机时,直接将虚拟机部署到指定的主机上。最后在CloudStack平台上对该方案进行了实验验证,实验结果表明该方案能够有效地减少资源碎片。     

虚拟机技术在高职计算机网络安全教学中的应用研究

文中针对虚拟机技术在高职计算机网络安全教学中的应用进行研究。为确保研究具有实践性,文中结合文献和相关资料,主要研究了虚拟机技术在高职计算机网络安全教学中的应用现状、应用效果、应用中的问题以及具体应用策略。利用虚拟相关技术进行电脑网络安全教学,可以实现教学质量优化的目标。但是,目前还存在教学模式落后、虚拟机技术衔接不顺畅等问题。因此,解决以上两点问题,对于提升网络安全教学的效果有重要的作用。     

云环境下基于迁移的虚拟机集群优化算法

针对云环境中虚拟机集群负载不均衡问题,提出一种基于虚拟机迁移的集群优化算法。通过对节点负载的实时监测,动态调整各种资源的权重,根据资源权重选择可最大程度降低主机负载的虚拟机进行迁移。该算法利用预测机制,消除主机资源利用率的临时越界引起的不必要的虚拟机迁移。在选择目标节点时,采用多目标决策法,兼顾多资源匹配率,服务级目标违背率(SLA)等多种管理目标。实验结果表明,与同类型的负载均衡算法相比,该算法能减少迁移次数,降低SLA违背率。     

一种数据中心网络虚拟机快速在线迁移算法

数据中心网络中,虚拟机在线迁移需要在网络核心链路上完成大量的数据传输,造成虚拟机承载的网络应用及其他应用性能下降.在继承现有相同内存页重传避免方法的基础上,引进带链表的计数型布隆过滤器查找结构,避免了内存页查找的假阳性问题.进一步提出了最大化剪枝算法,实现链表长度的最大化缩减,加速查找匹配过程,完成数据中心网络中机架级的虚拟机快速在线迁移.实验结果表明,该方法比现有方法的数据传输量更低,迁移时间更短,降低了迁移对网络应用性能造成的影响.     

Optimization strategy of virtual machine online migration with awareness of application characteristics and network bandwidth migration

Firstly the experiments to verify the relationship between the number of dirty memory pages and application characteristics which exist in virtual machine migration was conducted.Then,different virtual machine application characteristics were perceived,with which the number of dirty memory pages produced during the migrations was predicted by the use of GM(1,N) grey prediction model.At the same time,using residual correction to adjust error makes results more reliable.According to the prediction of memory dirty pages,network bandwidth was adjusted and reserved.Compared with the traditional pre-copy strategy,the given experiments show that the optimized strategy proposed can improve the performance of network and reduce migratory cost for the memory-intensive and network-intensive applications.