基于虚拟化技术的在线开放课程建设研究--以“常用工具软件”课程为例

随着互联网的迅猛发展,建设在线开放课程成为高职院校信息化教学改革的一个方向。首先通过分析国内外的在线课程现状,发现阻碍在线课程发展的共性问题;然后对"常用工具软件"课程现状进行深入调查、分析和研究,提出将虚拟化技术应用到课程建设中以解决网络教学遇到的问题;最后将研究结论应用到教学实践中,用于提升学生专业能力,提高教学效果。     

浅谈桌面云系统在广电行业中的应用

随着云技术的不断发展及相关配置的不断完善,各个行业逐渐开始使用桌面云来替代传统的PC机,以此来提高办公效率,降低维护成本并能极大程度上保证数据的安全性,延长其使用寿命。因此对广电行业而言,桌面云的应用不仅带来信息化管理上的便利,还全方位提高了办公效率。     

基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射算法

随着工业互联网、车联网、元宇宙等新型互联网应用的兴起，网络的低时延、可靠性、安全性、确定性等方面的需求正面临严峻挑战。采用网络功能虚拟化技术在虚拟网络部署过程中，存在服务功能链映射效率低与部署资源开销大等问题，联合考虑节点激活成本、实例化开销，以最小化平均部署网络成本为优化目标建立了整数线性规划模型，提出基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射（improved grey wolf optimization based service function chain mapping，IMGWO-SFCM）算法。该算法在标准灰狼优化算法基础上添加了基于无环K最短路径（K shortest path，KSP）问题算法的映射方案搜索、映射方案编码以及基于反向学习与非线性收敛改进三大策略，较好地平衡了其全局搜索及局部搜索能力，实现服务功能链映射方案的快速确定。仿真结果显示，该算法在保证更高的服务功能链请求接受率下，相较于对比算法降低了11.86%的平均部署网络成本。     

基于UG三维可视化仿真的建筑施工全程虚拟

通过探讨UG三维可视化仿真软件对建筑施工全程进行“预演仿真”和“反演仿真”的决策优化实现路径，可建立三维可视化仿真施工全程虚拟技术流程。该技术可加速提升VR技术在建筑施工项目中的应用及其程度，实现建筑施工全程虚拟和决策优化。     

虚拟化技术在实物地质资料服务中的应用

为满足实物地质资料信息服务高性能、可扩展性和灵活管理的需求,国土资源实物地质资料中心使用虚拟化技术整合服务器、网络和存储系统,通过钻孔柱状图大数据多级切片运算中验证系统高效稳定,大幅度提升实物资料信息化技术支撑能力。     

基于链路优先的快速协同虚拟网络映射算法

在网络虚拟化环境中,为了减少链路映射成本和提高收益,提出了一种链路优先的协同映射算法。该算法交替映射链路和节点,并使用贪心思想优先将带宽资源需求较大的虚拟链路映射到跳数较少的物理路径上,最终达到降低虚拟网络平均消耗和提高虚拟网络接受率的目的。仿真结果表明,与已有算法相比,所提算法节约了链路映射的成本,提高了虚拟网络接受率和物理网络收益,算法运行时间也有效缩短。     

5G蜂窝网络架构分析

为了满足未来移动业务快速发展的需求,除了更宽的频谱带宽、更先进的无线接入技术外,5G网络还需要新型的无线网络架构.根据5G网络主要性能要求,详细分析并总结了未来5G蜂窝网络架构的主要技术特征.基于上述讨论,提出了一种基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)技术的新型5G蜂窝网络架构,并针对5G蜂窝网络架构可能存在的问题与挑战进行讨论,为后续研究发展提供参考.     

网络虚拟化互通技术

工业界和学术界提出了许多新的网络虚拟化技术来满足云计算环境对网络服务的需求.网络虚拟化技术的多样化使得云环境面临多种网络虚拟化技术共存的状况.然而,网络虚拟化技术间的差异会导致网络资源被分割成相互间不可通信的“孤岛”.为了解决这个问题,提出了网络虚拟化互通技术,分析了该技术的实现难点,并提出了基于软件定义网络的网络虚拟化互通架构Omni-Bridge,最后给出了Omni-Bridge的原型实现和功能验证.     

An integer encoding grey wolf optimizer for virtual network function placement

This paper studies the virtual network function placement (VNF-P) problem in the context of network function virtualization (NFV), where the end-to-end delay of a requested service function chain (SFC) is minimized and the compute, storage, I/O and bandwidth resources are considered. To address this problem, an integer encoding grey wolf optimizer (IEGWO) is proposed. IEGWO has two significant features, namely an integer encoding scheme and a new wolf position update mechanism. The integer encoding scheme is problem-specific and offers a natural way to represent VNF-P solutions. The proposed wolf position update mechanism divides the wolf pack into two groups in each iteration, where one group performs exploitation while the other focuses on global exploration. It provides the search with a balanced local exploitation and global exploration during evolution. Performance evaluation has been conducted based on 20 test instances and IEGWO is compared with five state-of-the-art meta-heuristics, including the black hole algorithm (BH), the genetic algorithm (GA), the group counseling optimization (GCO), the particle swarm optimization (PSO) and the teaching–learning-based optimization (TLBO). Simulation results demonstrate that compared with BH, GA, GCO, PSO and TLBO, IEGWO achieves significantly better solution quality regarding the mean (standard deviation), boxplot and t-test results of the best fitness values obtained.     

智能选厂小型数据中心设计研究与应用

目前,我国各选矿厂均面临关键数据存储和利用问题,采取以往简单的磁盘和服务存储的方法,不仅不能有效保障数据的存储安全,而且无法实现数据的集中管理和应用,这对企业数据业务发展是极大的障碍。设计一套统一化数据中心框架并搭建,实现服务器、防火墙、交换机、共享存储科学搭配,多台服务器虚拟化部署与管理,基于Hadoop集群的高可用数据仓储搭建,对数据进行统一存储、管理与应用。使企业为用户提供优质高效服务、降低企业成本、提高企业经济效益、拓宽企业信息系统的范围,为企业带来更大的竞争力。通过在某金矿选矿厂的智能选厂项目的具体应用,证明系统的可行性与高效性。