基于边缘计算的数据密集型服务部署

日益增长的数据量对数据处理的要求越来越高,于是出现了数据密集型服务。在解决复杂问题时,多个数据密集型服务通常会形成一个服务组合。由于服务组件之间存在大量的数据传输,巨大的传输时延会对系统的整体性能造成影响。在边缘计算环境中,基于否定选择算法,为降低服务组合中的数据传输时间提出了一种优化部署策略。首先,给出了此类数据密集型服务组件部署问题的定义,并为该部署问题构建优化模型;然后,设计了一种否定选择算法来获取最佳的部署方案;为了评估该算法的适用性和收敛性,使用遗传算法和模拟退火算法与其对比,结果显示,提出的算法在这种数据密集型服务组件的部署问题中表现得更为出色。     

基于区块链的服务质量综合评估框架与算法

企业为了保证自己业务的灵活性与高效性,经常需要购买外部服务来执行业务流程中的活动,然而现有服务评价体系很难保证评价的真实性与准确性.区块链技术凭借其分布式存储、共识机制以及智能合约等优势可以替代第三方来对服务进行评价.有研究者提出了一个基于区块链的框架来解决该问题,然而,该框架只存储用户反馈的服务质量(QoS)值,没有给出有效的QoS评价机制.为解决以上问题,提出了基于区块链与智能合约技术的存储服务属性、客户及反馈的Qo s客观评价框架.同时,为了弥补区块链存储数据无法防止源头作弊的弊端,以及为用户提供更高的参考价值,提出高斯混合模型估参拆分和复杂动态赋权结合算法来对提供商与用户的QoS值进行综合评价.实验证明,所提方法基本能够有效过滤掉恶意评价,确保得出的QoS值在真实范围内.     

基于区块链的物联网认证机制综述

随着物联网(Internet of Things, IoT)技术的高速发展,各类智能设备数量激增,身份认证成为保障IoT安全的首要需求.区块链作为一种分布式账本技术,提供了去信任的协作环境和安全的数据管理平台,使用区块链技术驱动IoT认证成为学术界和工业界关注的热点.基于云计算和云边协同两种架构分析IoT身份认证机制设计的主要需求,总结区块链技术应用于IoT场景面临的挑战;梳理现有IoT身份认证机制的工作,并将其归结为基于密钥的认证、基于证书的认证和基于身份的认证;分析应用区块链技术的IoT认证工作,并根据认证对象和附加属性对相关文献进行归纳和总结.从形式化和非形式化两个方向总结基于区块链的IoT认证机制的安全性分析方法.最后展望了未来研究方向.     

APU: 一种精确评估超线程处理器算力消耗程度的方法

伴随着云计算的发展,以及软件即服务(SaaS)、方法即服务(FaaS)等服务框架的提出,数据中心作为服务的提供商,面临着持续性的资源管理挑战:一方面需要保证服务质量(quality of service, QoS),另一方面又需要控制资源成本.为了在提升资源使用率的同时确保负载压力在可承受范围内波动,一种精确衡量当前算力消耗程度的方法成为关键性的研究问题.传统的评估指标CPU利用率,由于虚拟化技术的成熟以及并行技术的发展,无法应对资源竞争所产生的干扰,失去了评估精度.而当前数据中心的主流处理器基本都开启了超线程技术,这导致评估超线程处理器算力消耗程度的需求亟待解决.为了应对这一评估挑战,基于超线程机制的理解以及线程行为的建模,提出一种评估超线程处理器算力消耗的方法 APU.同时考虑到不同权限的用户能访问的系统层级不同,还提出了两种实现方案:一种基于硬件层支持的实现,以及一种基于操作系统层支持的实现. APU方法利用传统CPU利用率指标作为输入,没有其他维度的需求,免去了新监测工具的开发部署代价,也无需特殊硬件体系结构的支持,确保该方法的通用性和易用性.最后通过SPEC基准测试程序进一步...