利用遗传算法完成虚拟机放置策略的优化

提出基于遗传算法的虚拟机放置方法GA-VMP(Genetic Algorithm based Virtual Machine Placement)。GA-VMP是一种应用于虚拟机迁移过程的优化算法。在物理主机状态检测和虚拟机选择阶段分别选取了鲁棒局部归约检测方法和最小迁移时间选择方法;在最后的虚拟机放置阶段,GA-VMP将遗传算法应用到虚拟机的重新分配过程中形成了一个全新的虚拟机迁移模型。设计云数据中心的能量消耗数学模型,以能量消耗最小作为遗传算法的目标函数。Cloudsim模拟器仿真结果表明：在总体能量消耗、虚拟机迁移次数、服务等级协议违规率等指标上明显降低,平衡指标参数只有少量的增加。仿真结果可为其他企业构造节能云数据中心提供参考作用。     

嵌入式Forth虚拟机架构的多任务调度算法设计与实现

针对嵌入式应用领域对操作系统在重构、扩展、移植、交互、安全、高效等方面日趋苛刻的现实需求及Forth系统所固有的特性,采用Forth虚拟机技术,对基于Forth虚拟机架构的嵌入式操作系统关键技术进行探索,提出一种具有良好扩展和移植特性、高效精简的基于Forth虚拟机架构的嵌入式多任务操作系统调度算法。该算法采用了以Forth虚拟机指令同步的协同式多任务调度机制,缩短了任务切换时间,将上下文切换操作简化为只需保存数据堆栈指针。实验结果表明,基于Forth虚拟机架构的多任务调度算法发挥了Forth系统所固有的特性,针对特定应用,提高了效率,适合资源有限的嵌入式环境。     

云仿真工具Cloudsim在虚拟机放置中的应用

研究了云仿真工具Cloudsim的体系结构、核心类和应用实例.对云计算中的虚拟机放置问题建立数学模型,引入一个新的近似算法——CF算法解决虚拟机放置问题.最后在Cloudsim平台上实现了对算法的仿真测试并和Cloud-sim自带的FCFS算法进行对比.结果表明,适当地改进虚拟机放置算法,能有效提高云计算的资源利用率,且Cloudsim能够很好地支持扩展仿真,实现虚拟机放置算法的仿真工作.     

虚拟机迁移中一种新的物理主机异常状态检测算法

提出了一种新的物理主机异常状态检测算法PHSDA(Physical host status anomalous detection algorithm)。PHSDA算法包括两个阶段;在超负载检测中,采用一种迭代权重线性回归方法来预测物理资源的使用效率情况;在低负载检测中,利用多维物理资源的均方根来确定其资源使用阈值下限,避免异常状态的物理主机数量的增加; PHSDA检测算法配合迁移过程中后续的虚拟机选择策略和虚拟机放置策略,就可以形成一个全新的虚拟机迁移模型PHSDA-MMT-BFD。以CloudSim模拟器作为PHSDA的仿真环境。经PHSDA策略优化过后的新虚拟机迁移实验表明：比近几年的BenchMark迁移模型比较起来,可以很好的降低云数据中心的能量消耗,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高。     

基于VMI的虚拟机攻击防护机制研究

首先介绍了云计算基础设施即服务所存在的安全隐患,在此基础上对垫脚石攻击的防护机制作了分析。针对此攻击,提出了一种新的保护机制,即VMI攻击拦截机制,并对VMI攻击拦截机制进行了实现。     

虚拟机技术的复兴

虚拟机技术通过解除硬件和软件资源的体系结构和用户感知的行为与其物理实现之间的耦合,去解决计算机系统的安全、性能和可靠性等问题。本文简要地介绍了虚拟机技术的发展历史及其复兴的根源,总结了计算机系统虚拟方法共同的体系结构和虚拟机的概要分类。从CPU、内存和I／O三个方面综述了虚拟机监视器的实现技术,通过对当前产品应用和研究开发情况的阐述,可以感知未来虚拟机技术的发展趋势。最后,讨论了虚拟机技术给我国信息安全建设提供的历史机遇与挑战。     

应用托管环境下的虚拟机优化调度方法

在面对云服务中典型的应用托管需求时,现有的基础设施即服务IaaS大多采用应用无关的方式进行虚拟机调度,无法针对类型不同的应用托管需求调整调度策略,从而会产生虚拟机集群的负载倾斜及资源利用率不高的情况,甚至会影响所托管的应用。针对上述问题,提出了一种应用托管环境下的虚拟机优化调度方法,通过对所托管应用的分析和物理资源的监控,以贪心方式实现虚拟机周期性的调度策略。实际项目中的应用托管实例表明,该虚拟机调度方法可有效减少所使用的物理服务器数量,并提高物理服务器资源利用率。     

一种基于PVM的并行BP神经网络

通过分析单计算机的BP神经网络学习和执行算法,提出了使用PVM构造多计算机的并行神经网络。该并行神经网络的实现灵活应用于高可靠性和大规模数据的分析和处理中,同时,该BP神经网络的并行设计与实现,可广泛应用于其他神经网络模型的并行计算机实现。     

基于WFPSO算法的云虚拟机放置策略

随着云计算技术的大规模应用,云应用的交互更加依赖于网络,较差网络拓扑的选择,增加了应用在网络中的通信流量,严重影响应用的运行效率和服务质量。为解决此问题,提出了一种基于粒子群优化算法的虚拟机放置策略。该策略通过建立云环境内部时延模型,利用改进的粒子群优化算法求解目标函数,来降低应用的时延,提高运行效率。并在CloudSim平台上进行仿真实验,实验结果表明,该策略的响应时间低于基本粒子群优化算法（PSO）,并且修改后的PSO算法在不影响收敛精度的前提下较大幅度地提高粒子群算法的收敛速度,提高了云环境中应用的运行效率。     

跨虚拟机的可信检测

随着网络计算以及"云计算"的兴起,虚拟化技术得到了更多重视与应用。在计算机技术中,安全问题一直是非常重要研究课题。运用虚拟化技术,可以发现一些新的方法来解决传统非虚拟化计算机环境下的安全问题。设计并实现了虚拟机之间的检测方法,来对目标虚拟机进行可信检测。该方法最大的优势在于其对目标虚拟机进行可信检测的同时,可以避免恶意软件对检测程序本身的攻击。     

虚拟机检测与反检测技术研究

目前恶意代码研究领域普遍使用虚拟机来动态分析恶意代码,然而众多恶意代码都使用了虚拟机检测的技术来对抗。本文首先简单介绍了虚拟机技术,然后对虚拟机检测技术及其相应检测算法进行了研究,最后介绍了一些反虚拟机检测技术。     

制造系统中的单向环型设备布局设计

提出一种优化建模与虚拟现实技术相结合的求解策略，较好地解决了制造系统中的单向环型设备布局问题．研究该问题的固有特性，提出三条定理，构建了一个启发式算法，并实现了一个沉浸式虚拟布局设计的例子．     

云环境下基于改进遗传算法的虚拟机调度策略

针对云环境下服务器内部多种资源间分配不均衡问题,提出了一种多维资源协同聚合的虚拟机调度算法MCCA。该算法在分组遗传算法的基础上,采用模糊逻辑及基于资源利用率多维方差的控制参量,设计适应度函数指导搜索解空间。算法使用基于轮盘赌法的选择方法,并对交叉和变异等进行了优化,以实现快速有效地获取近似最优解。在CloudSim环境下进行了仿真,实验结果表明该算法对均衡多维资源分配和提高资源综合利用率具有一定的优势。     

基于KVM的虚拟锁步技术

依托基于内核的虚拟机（kernel-based virtual machine , KVM ）的平台,针对虚拟机容错系统中的关键技术---虚拟锁步技术展开研究,主要研究虚拟锁步技术所采用的虚拟机同步机制（VM synchronization mechanism ）。对开源虚拟机容错软件Kemari进行架构剖析与代码分析,指出其所使用的基于数据拷贝的虚拟机同步机制在不使用共享存储进行锁步运行时,具有一定性能缺陷;以此为基础,提出相应的改进措施,设计并实现一种新的虚拟机同步机制。该机制采用事件重放的方式实现冗余虚拟机间块设备数据的同步,弥补了Kemari虚拟机同步机制的相关性能缺陷。     

基于优化的COW虚拟块设备的虚拟机按需部署机制

基于COW(Copy-on-Write)读写模式的虚拟块设备有利于实现大规模虚拟机环境下虚拟机的快速部署.文中为虚拟机管理器中的COW虚拟块设备设计了一种优化方法,能够提高COW磁盘的访问性能以及生成多个小尺寸的COW磁盘映像文件,以降低通过网络部署虚拟机的开销.基于优化的COW虚拟块设备,文中提出了虚拟机环境下的虚拟机按需部署机制及关键技术问题的解决方案.基于Linux平台和QEMU虚拟机,实现了基于优化COW虚拟块设备的虚拟机按需部署原型系统.实验表明,优化的COW虚拟块设备、基于COW磁盘有效工作集的优化部署以及COW磁盘回收等方法能够有效地支持虚拟机环境下低开销的、按需的虚拟机部署.     

INTER-VMM:融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型

低能量消耗与物理资源的充分利用是绿色云数据中心构造的两个主要目标,需要采用虚拟机迁移模型来完成优化,为此提出了融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型INTER-VMM（Interrelation approach in virtual machine migration）。INTER-VMM设计了云数据中心的基于多维物理资源约束的能量消耗模型,是一种将主机负载检测、虚拟机选择及放置结合起来考虑的虚拟机迁移策略。在虚拟机选择中采用HPS（High CPU utilization selection）选择法,选择超负载物理主机上CPU利用率最高的一个虚拟机,让其进入候选迁移虚拟机列表中。在虚拟机放置中采用空间感知分配（Space aware placement, SAP）放置法,考虑了充分利用物理主机空余空间使用效率的方法。仿真结果表明,INTER-VMM比近几年来常见的虚拟机迁移策略具有更好的性能指标,对云服务提供商具有很好的参考价值。     

虚拟机在实践教学中的应用

随着高职院校课程的不断改革深入,越来越重视实践教学。虚拟技术的发展和其自身所具有的特点,被高校广泛的应用在实践教学上。虚拟机的应用不仅充分有效的利用现有设备,而且对硬件设备及系统具有很好的安全性。教学上更加灵活、方便的设计实践项目,从而提高实践教学的质量。     

基于效益最大化的云虚拟机资源分配研究

针对云资源分配研究中缺乏对用户使用资源的效益情况进行研究的现状,借鉴网络带宽分配效用最大化的NUM(Network Utility Maximization)模型,提出了一种使用户效益最大化的云虚拟机资源分配模型。在分析分配模型时,通过拉格朗日函数将模型简化为求解拉格朗日对偶函数。最后,引入模糊次梯度算法在理论上证明了可以得到模型的最优解。仿真结果表明了方案的可行性和算法较好的收敛性。     

基于动态数据流分析的虚拟机保护破解技术

由于虚拟机采用虚拟化技术和代码混淆技术,采用传统的逆向分析方法还原被虚拟机保护的算法时存在较大困难。为此,提出一种基于动态数据流分析的虚拟机保护破解方法。以动态二进制插桩平台Pin作为支撑,跟踪记录被虚拟机保护的算法在动态执行过程中的数据流信息,对记录的数据流信息进行整理分析,获取虚拟机指令的解释执行轨迹,还原程序的控制流图,根据轨迹信息对数据生成过程进行分层次、分阶段还原,并由分析人员结合控制流图和数据生成过程进行算法重构。实验结果证明,该方法能够正确还原程序的控制流和数据生成过程,辅助分析人员完成被保护算法的重构。     

一种构建虚拟网络双网卡环境的方法

在计算机网络教学过程中,经常会遇到使用双网卡的情况,例如VPN实验、NAT实验,这类实验在实际应用中通常采用物理计算机加装网卡的方法,文章介绍了一种利用虚拟机技术构建双网卡网络环境的方法,并通过对NAT的配置实例,介绍了这种方式的应用方法。