QoS约束的虚拟机镜像放置优化方法

随着云计算的兴起, 虚拟机正逐步成为应用服务的部署环境, 如何高效、经济地管理虚拟机镜像文件至关重要. 提出了一种QoS约束的虚拟机镜像放置优化方法, 通过存储收益模型量化分析用户服务质量约束下的存储服务综合收益, 优化镜像文件的存储策略. 实验结果表明该方法可以在满足用户服务质量的前提下, 显著优化存储收益.     

一种基于K均值聚簇的虚拟机分类与部署方法

云数据中心环境下,虚拟机部署结果对主机能耗与服务等级协议SLA的遵守均具有重要影响。为了降低数据中心能耗与SLA违例,提出一种基于三门限值的高能效虚拟机部署优化算法。基于历史数据集,设计一种中档四分位的K-均值聚簇方法以产生主机CPU利用率的三个门限值;依据三个门限值,将主机划分为低载主机、轻量负载主机、正常负载主机和重载主机四种类型;为了对重载主机实施虚拟机迁移,分别针对计算密集型任务和I/O密集型任务设计两种虚拟机迁移选择方法,实现虚拟机优化部署;通过现实负载流数据对算法进行仿真分析。结果表明,该算法不仅可以有效降低能耗,而且SLA违例也较低,相比单纯降低能耗而忽略性能的同类算法,具有更高的能效。     

一种基于冗余跳变的虚拟机动态迁移方法

在5G核心网虚拟化环境中,虚拟机共用同一物理服务器会带来一系列的安全问题,如发生侧信道攻击、虚拟节点溢出攻击等,造成用户隐私信息泄露。现有基于虚拟机动态迁移的防御方法是一种有效的主动防御技术,但虚拟机频繁迁移导致了迁移资源开销大和迁移安全性低的问题。为此,提出一种基于冗余跳变的虚拟机迁移方法,对不同虚拟机的迁移频率建立评估计算模型,在保证虚拟机隐私信息安全的前提下减小虚拟机迁移频率,对部分虚拟机采用冗余跳变的方法,以应对虚拟机频繁迁移带来的安全风险。实验结果表明,与现有虚拟机动态迁移方法相比,该方法在取得相同安全防护效果的同时,能够缩短平均迁移收敛时间并降低迁移开销。     

基于动态规划的云计算虚拟机簇聚类方法

多虚拟机聚簇的快速高效实现,对于云数据处理能力的提升具有重要意义。基于 虚拟机聚簇的一般原理,引入动态规划全局优化策略,构建一种新的虚拟机聚簇方法。首先根 据预设的虚拟机属性判别函数,对虚拟机资源执行升序排列;进而选取升序集合中心位置的虚 拟机作为聚簇起点,根据动态规划策略从两个方向开始进行聚簇;聚簇的原则本着全局聚簇最 优的动态规划准则。实验结果表明,基于动态规划的虚拟机聚簇方法,聚簇速度快,聚簇效果 稳定。     

面向多虚拟机的分布式存储系统

通过分析虚拟桌面系统对存储系统的要求,设计并实现了面向多虚拟机的分布式存储系统——虚拟机存储系统(virtual machine storage,VMStore)。分布式技术具有灵活性和可扩展性,因此采用分布式技术提高多虚拟机存储系统的吞吐率。在元数据管理中采用直接块索引结构以获得更好的快照性能,并采用去冗余技术减少多虚拟机镜像之间的冗余数据。实验结果显示存储系统具有较好的吞吐能力,且快照和去冗余的开销对整个系统的影响较小。     

一种基于虚拟机的安全监测方法

随着虚拟化广泛应用于如云计算等各种领域,渐渐成为各种恶意攻击的目标.虚拟机的运行时安全是重中之重.针对此问题,提出一种适用于虚拟化环境下的监测方法,并且在Xen中实现虚拟机的一个安全监测原型系统.通过这个系统,特权虚拟机可以对同一台物理机器上的大量客户虚拟机进行动态、可定制的监控.特别地,本系统对于潜伏在操作系统内核中的rootkit的检测十分有效.这种安全监测方法能有效提高客户虚拟机以及整个虚拟机系统的安全性.     

虚拟机动态迁移方法

对虚拟机动态迁移方法的研究背景、研究意义以及研究现状进行综述,分别介绍了内存预拷贝迁移、内存后拷贝迁移、内存混合复制迁移和基于日志跟踪重现的迁移方法,对其算法思想、关键技术、实现机制以及性能等进行概括、分析和比较,并针对当前主流的预拷贝迁移的优化策略予以分类阐述。最后,对动态迁移方法有待深入的研究热点和发展趋势进行展望。     

一种改进的基于可信计算技术的虚拟机迁移方法

云计算技术越来越受欢迎,而作为节点的用户在使用云计算资源时,由于资源分配原因,可能会迁移到其他节点。在迁移过程中,会产生数据泄露等不安全事件。拟基于可信计算技术,提出一个安全的虚拟机迁移方法。该方法基于可信云计算平台模型,方法修改模型中的TC（TrustCoordinator）,使可信节点承担可信第三方的职责。在此基础上,通过传递随机数方法,使可信节点和PCA（PrivacyCerti—ficationAuthority）验证对方是否可信,可信则迁移虚拟机,否则拒绝迁移。     

一种去冗余的SIFT特征提取方法

基于SIFT特征点的配准是图像配准领域里常采用的一种方法。但是,在复杂背景下,图像SIFT特征点通常量大且冗余,这会带来浪费存储空间、容易误配、配准耗时多等问题。针对这些缺点,提出了一种去冗余的SIFT特征提取算法。首先提取出SIFT特征点,然后根据特征点周边梯度情况,判断特征点是否落于目标区域,进而保留目标区域特征点,删除背景区域特征点,减少特征点数量的同时也实现了去冗余。提取所得的特征点质量好坏由落入目标区域的点数和落入背景区域的点数比例判断。实验结果表明,本算法减少了复杂背景下大量的干扰特征点。这将为后续的配准工作提高精度和效率。     

基于微内核的虚拟机间通信加速方法

基于微内核的虚拟化架构相较于传统的宏内核虚拟化架构,具有可信计算基小,易于完全形式化验证的特点.然而,在基于微内核的虚拟化架构中,即使在同一物理机上运行的不同虚拟机,虚拟机间通信仍需要通过调用网卡驱动传输数据,通信效率低.针对以上问题,提出了一种同一物理机上不同虚拟机间的通信加速方法,通过在网络服务中加入通信数据选择模块和转发模块,使得虚拟机间数据的传输可以直接在内存中完成.实验表明,可以有效提高虚拟机间的通信效率.     

基于重复数据删除的虚拟桌面存储优化技术

虚拟桌面基础架构依靠数据中心海量的云基础设施,为用户按需提供虚拟桌面部署所需的软硬件资源,但同时面临存储资源利用率低和虚拟机启动慢的困境.针对虚拟桌面存储中具有大量数据冗余的特性,采用重复数据删除技术缩减虚拟桌面基础架构的存储空间需求;并利用服务器本地磁盘缓存以及共享存储池内的固态硬盘来优化虚拟机的启动性能.通过原型实现,发现相比于基于内容分块的策略,静态分块策略更适合虚拟桌面存储进行重复数据删除,最优的分块大小为4KB,并能够缩减85%的存储空间容量;通过服务器本地磁盘缓存和基于闪存的固态硬盘进行I/O优化,虚拟机的启动速度能够获得35%的提升.     

基于虚拟机监控技术的可信虚拟域

针对云计算中带内完整性度量方案存在的依赖操作系统安全机制、部署复杂和资源浪费等问题,提出了基于虚拟机监控技术的带外完整性度量方案,可用于为云计算基础设施即服务（IaaS）的租户提供可信的虚拟域。该方案包括域外监控方案和域内外协同监控方案两部分。前者可对开源Linux虚拟域实现完全透明的完整性度量,同时弥补了其他基于系统调用捕获的域外方案所存在的不足。后者将实时度量与预先度量方法、域内度量与域外度量方法、细粒度的注册表度量方法和基于系统调用的域间信息传输方法相结合,可对不完全开源的Windows虚拟域实现完整性度量。实验证明了方案的度量能力是完备的、性能影响是可接受的。     

基于区块链的多代理联合去重方案

随着多云存储市场的快速发展, 越来越多的用户选择将数据存储在云上, 随之而来的是云环境中的重复数据也呈爆炸式增长. 由于云服务代理是相互独立的, 因此传统的数据去重只能消除代理本身管理的几个云服务器上的冗余数据. 为了进一步提高云环境中数据去重的力度, 本文提出了一种多代理联合去重方案. 通过区块链技术促成云服务代理间的合作, 并构建代理联盟, 将数据去重的范围从单个代理管理的云扩大到多代理管理的多云. 同时, 能够为用户、云服务代理和云服务提供商带来利益上的共赢. 实验表明, 多代理联合去重方案可以显著提高数据去重效果、节约网络带宽.     

基于分片复用的多版本容器镜像加载方法

容器将应用和支持软件、库文件等封装为镜像,通过发布新版本镜像实现应用升级,导致不同版本之间存在大量相同数据.镜像加载消耗大量时间,使容器启动时间从毫秒级延迟为秒级甚至是分钟级.复用不同版本之间的相同数据,有利于减少容器加载时间.当前,容器镜像采用继承和分层加载机制,有效实现了支持软件、库文件等数据的复用,但对于应用内部数据还没有一种可靠的复用机制.提出一种基于分片复用的多版本容器镜像加载方法,通过复用不同版本镜像之间的相同数据,提升镜像加载效率.方法的核心思想是:利用边界匹配数据块切分方法将容器镜像切分为细粒度数据块,将数据块哈希值作为唯一标识指纹,借助B-树搜索重复指纹判断重复数据块,减少数据传输.实验结果表明,该方法可以提高5.8X以上容器镜像加载速度.     

基于Swift的可去重校园云存储系统的设计与实现

随着高校信息化的发展以及教学、科研和管理应用系统的广泛应用,数据资源如:图片、文档、视频等非结构化资源增长十分迅速。如何应对校园网络环境中不断增大的存储需求,提高存储资源的利用效率,是校园数据中心运维中一个比较重要的问题。本文介绍了基于开源软件 Swift 的云存储平台的搭建,以及带有重复数据删除功能的校园云存储系统(Dedupe_swift) 的设计与实现。通过重复数据删除功能的引入,提高了底层存储空间利用率;采用源端去重机制,为用户缩短了重复文件的上传时间;通过 Web 服务将存储作为服务提供给用户,为用户提供良好的云存储访问体验。     

基于虚拟化技术的客户虚拟机内核模块检测方法

虚拟化技术是云计算的关键技术之一.同时,监视虚拟机又是虚拟化平台的一个重要功能.为了更好的获取客户虚拟机的内部信息,在Xen虚拟化环境中设计并实现了一种轻量级的虚拟机内核模块检测方法KMDM. KMDM驻留在宿主机里面,利用虚拟机自省机制来获取被监控虚拟机的内核模块信息.实验结果表明, KMDM能够全面检测客户虚拟机的内核模块信息,检测结果准确、可靠.     

基于随机规划的云计算中虚拟机分配优化研究

IaaS是云计算中一种基本的服务模式,虚拟机分配是其中的一项重要任务。本文针对虚拟机分配中响应时间和费用消耗的目标,给出了一种虚拟机分配问题的优化算法。该算法在需求具有不确定性的前提下,综合考虑了响应时间和费用消耗两方面的因素,对从属不同供应商的虚拟机资源进行调度和分配。本文基于随机规划理论,对算法进行了建模和仿真,给出了面向响应时间和费用消耗的目标函数及其约束,并通过仿真实验对模型进行了求解。结果表明,该方法能在最大限度节省计算费用的基础上满足不同用户的需要。