面向云计算的虚拟机动态迁移框架

根据云计算平台的特点,提出一种新型虚拟机动态迁移框架,并在Xen和KVM这2种典型的开源虚拟机监控器基础上,实现原型系统。测试结果表明,在不同类型计算资源的环境下,该动态迁移框架具有良好的性能,能够对动态迁移进行实时控制,从而满足服务等级协议的要求。     

一种安全风险可控的弹性移动云计算通用框架

弹性移动云计算(Elastic Mobile Cloud Computing,EMCC)中,移动设备按照当前需求将部分计算任务迁移到云端执行,无缝透明地利用云资源增强自身功能。首先,在总结现有EMCC方案的基础上,抽象出通用的EMCC框架;指出EMCC程序中敏感模块的迁移会给EMCC带来隐私泄露、信息流劫持等安全风险;然后设计了融合风险管理的弹性移动云计算通用框架,该框架将安全风险看作EMCC的一种成本,保证EMCC的使用对用户来说是有利的;最后,指出风险管理的难点在于风险量化以及敏感模块标注。对此,设计了风险量化算法,实现了Android程序敏感模块自动标注工具,并通过实验证明了自动标注的准确性。     

虚拟MIMO传感器网络中一种联合网络效用和生存时间优化的分布式算法

虚拟(协作式)MIMO技术被认为是传感器网络中有效的节能解决方案之一,然而,现有虚拟MIMO传输策略的设计大多只关注如何有效降低网络能耗,而很少关注反映网络性能的其他指标,例如网络效用(Network Utility),该指标反映了网络数据采集和传输量的多少.为了联合优化网络效用和网络生存时间这两个网络性能参数.本文首先分析虚拟MIMO传输能耗特点,然后基于网络效用最大化(Network Utility Maximization)思想对虚拟MIMO传感器网络进行联合网络生存时间和网络效用的优化建模.在该模型的求解过程中,通过使用对偶分解技术将原需要集中计算的优化问题分解为可以在不同节点上进行计算的子优化问题,并得出一种联合优化网络效用和生存时间的分布式优化算法.该算法的仿真结果显示,网络中的虚拟MIMO节点仅需要交互邻居节点信息,通过有限次的迭代计算,就能收敛到全局最优的发送速率以及功率值.从而使系统总的效用和网络生存时间之间能够达到帕累托(Pareto)最优平衡.     

虚拟专用网实现的统一框架

虚拟专用网(VPN)是一个在公共网上建立的逻辑网,它的链路就是隧道。本文通过对VPN隧道建立的分析,构筑了实现VPN的一个统一的框架,并讨论了其对VPN QoS及安全的影响。     

针对云桌面环境的网络重构与专项优化

目前,大多数校园已经实现数字化,新型教育已经普及,而如何实现数字化校园网络设计是人们当前仍在探索的话题。笔者通过分析、研究现阶段数字化网络设计的现状,探讨了网络拓扑结构重新构建、优化网络系统三层结构和合理分配IP地址等相关问题,从而解决宽带和管理等相关问题,以期为数字化校园网络设计的发展作出一定的贡献。     

面向5G网络云原生应用资源调度的博弈优化策略

随着5G网络和云原生技术的发展,面向服务的5G云原生核心网应运而生,传统应用正朝着云原生化方向发展.目前云原生服务提供商和云原生应用商数量众多且关系复杂,使得应用在云原生化过程中的资源调度面临新挑战.提出一种5G网络云原生应用资源调度优化策略,将云原生应用商和云原生服务提供商构建为多主多从的Stackelberg博弈模...     

云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化

云计算的一个关键需求是其基础设施中大规模虚拟机的放置问题.虚拟机和物理结点之间的映射决定了如何将云计算中虚拟化资源分配给多个Web应用,对云计算系统的性能、能耗和QoS保证有重要影响.文中提出了云计算中虚拟机放置的自适应管理框架,提出了带应用服务级目标约束的虚拟机放置多目标优化遗传算法,用于制定框架中的虚拟机放置策略....     

基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法

为提高虚拟网请求接收率和底层网络资源利用率,提出了基于虚拟网节点迁移的虚拟网映射优化算法,算法能够将资源竞争最大化的虚拟节点划分在一个组,实现虚拟网映射结果全局最优。通过时间复杂度分析和仿真实验验证了提出的算法能够显著降低虚拟网络节点迁移算法的运行时间;通过仿真实验,将提出的算法与No-Migration算法和Long-Duration算法进行对比,验证了提出的算法有更高的请求接收率、更高的平均收益,可以节省底层网络资源开销。     

一种基于CloudStack的企业级云资源平台网络优化研究

在对云资源平台的现状进行分析后,提出了一种基于Cloud Stack的企业级云资源平台网络优化方案,通过与现有3种解决方案进行对比,展示了该方案的可靠性和有效性。同时,针对可能存在的风险和不足进行了充分的考虑和论证,并给出了应对措施。     

基于云网络架构的虚拟网络映射算法研究

云网络架构采用控制与转发分离机制实现了资源的灵活分配,为了满足云网络架构的资源分配符合多业务的资源需求,提出了一种基于云网络架构的虚拟网络映射算法,提高了资源利用率。建立的虚拟网络映射算法模型,给出了虚拟网络映射算法的约束条件和优化目标。针对语音、视频和数据3种业务进行了仿真,结果表明,提出的算法提高了控制资源利用率、转发资源利用率和链路资源利用率。     

虚拟网络映射模型及其优化算法

网络虚拟化被视为构建新一代互联网体系架构的重要技术,它使得能在一个共享的底层物理网络上同时运行多个网络架构或网络应用,从而能为用户提供多样化的端到端定制服务.虚拟网络映射是实现网络虚拟化的关键环节,其目的是在满足虚拟网络资源需求的前提下,将虚拟网络植入到合适的底层物理节点和链路.虚拟网络映射需要解决资源约束、准入控制、在线请求和拓扑多样性等多方面的问题.根据应用场景、优化目标、映射方式和约束条件的不同,可以得到不同类型的虚拟网络映射优化问题.这些优化问题通常是NP难的.通过形式化建立了虚拟网络映射模型,归纳了虚拟网络映射的方法和算法.总结了解决虚拟网络映射模型优化问题的几条技术途径,指出了该领域中需要进一步研究的热点问题.     

云计算在移动通信网络优化中的应用探析

随着信息化、数字化时代的到来,科学技术不断地发展,通讯网络广泛应用于人们日常生活中。此外,移动通 信促进计算机技术的发展,网络技术推动了信息技术的发展。云计算的诞生,促进了移动通信网络的发展。本文主要介绍了 云计算,并根据当前移动通信网络优化的现状,创造性地将云计算与移动通信网络优化相结合。     

Energy-aware Virtual Machine Migration for Cloud Computing - A Firefly Optimization Approach

Energy efficiency has grown into a latest exploration area of virtualized cloud computing paradigm. The increase in the number and the size of the cloud data centers has propagated the need for energy efficiency. An extensively practiced technology in cloud computing is live virtual machine migration and is thus focused in this work to save energy. This paper proposes an energy-aware virtual machine migration technique for cloud computing, which is based on the Firefly algorithm. The proposed technique migrates the maximally loaded virtual machine to the least loaded active node while maintaining the performance and energy efficiency of the data centers. The efficacy of the proposed technique is exhibited by comparing it with other techniques using the CloudSim simulator. An enhancement in the average energy consumption of about 44.39 % has been attained by reducing an average of 72.34 % of migrations and saving 34.36 % of hosts, thereby, making the data center more energy-aware.     

基于网络环境的虚拟场景的优化

本文提出对利用VRML建立基于网络环境的大型虚拟场景所面临的问题,并针对如何提高场景的生成速度及生成场景所需的文件的下载速度,给出了相应的技术解决方案。最后给出耻在VRML中影响场景生成速度的其它因素。     

一种基于约束优化的虚拟网络映射方法

虚拟网络映射问题将不同的虚拟网络应用映射到相同的基础设施网络中,这是一个极具挑战性的问题.针对该问题,提出了一种基于约束优化的虚拟网络映射方法,将映射问题分解为节点映射和链路映射两个阶段,其中,前者是将虚拟节点映射到物理节点上,后者将虚拟链路映射到物理路径上,它们都是NP难问题.针对节点映射和链路映射分别提出了node-mapping算法和link-mapping算法.node-mapping算法基于贪婪算法的思想,映射时考虑了物理节点所能提供的资源数量以及物理节点间距离两个因素,该算法能够保证基础设施网络中各节点间的负载相对均衡;同时,通过采用访问控制机制,过滤一些异常的虚拟网络请求,能够有效地提高资源的使用效率.link-mapping算法基于人工智能领域中的分布式约束优化思想,其能够保证得到的解是全局最优的,即映射链路的代价最小.最后,通过模拟实验对该方法进行验证,实验结果表明该方法在求解虚拟网络映射问题时的性能良好.     

面向智慧电网大数据的云计算框架研究及应用

随着电网覆盖范围不断扩大,并网数据已呈指数型增长,使得数据处理与分析缓慢且成本高。针对海量化、多类型电网大数据,探究了电网大数据与云计算二者之间的关系,基于Hadoop系统建立了电网大数据云计算可执行框架,并根据云计算框架设计了智慧电网多能源电力调度系统结构框架和功能与界面,实现云计算框架在智慧电网上的应用。     

基于能耗感知的包簇资源分配算法研究

随着数据中心的扩大,现有的云计算资源的分配与调度机制,带来了许多庞大的工作调度问题,针对该问题,本文采用基于包簇框架的资源调度分配方式,并在此框架上,通过提出非线性能耗模型,在最大限度地不违背服务级别协议(SLAS)的情况下,并且同时以降低能耗为目标,提出基于BFDP(Best-Fit-Decreasing-Power)算法进行包簇资源的分配。通过实验表明,基于本文提出的包簇框架的能耗感知算法比较其他的适应算法,簇的使用个数降低,能耗根据系统各组件的利用率增高而降低。     

Optimization of Joint Replacement Policies for Multipart Systems by a Rollout Framework

Maintaining an asset with life-limited parts, e.g., a jet engine or an electric generator, may be costly. Certain costs, e.g., setup cost, can be shared if some parts of the asset are replaced jointly. Reducing the maintenance cost by good joint replacement policies is difficult in view of complicate asset dynamics, large problem sizes and the irregular optimal policy structures. This paper addresses these difficulties by using a rollout optimization framework. Based on a novel application of time-aggregated Markov decision processes, the ldquoOne-Stage Analysisrdquo method is first developed. The policies obtained from the method are investigated and their effectiveness is demonstrated by examples. This method and the existing threshold method are then improved by the ldquorollout algorithmrdquo for the total cost case and the average cost case. Based on ordinal optimization, it is shown that excessive simulations are not necessary for the rollout algorithm. Numerical testing demonstrates that the policies obtained by the rollout algorithms with either the ldquoOne-Stage Analysisrdquo or the threshold method significantly outperform traditional threshold policies.     

节点与链路协同映射的生存性虚拟光网络映射算法

针对弹性光网络中单链路故障问题,提出一种基于匈牙利算法求解链路映射方案的节点与链路协同映射保护算法CMST-HA。将虚拟网络请求的节点与链路分别划分为主动类型与被动类型,把主动类型节点映射至邻接链路频谱资源丰富且邻接节点计算资源充足的物理节点上,在主动链路时使用匈牙利算法求解出最小映射开销方案并完成映射,确定被动节点的映射位置,利用KSP算法为被动链路选择映射路径,在此基础上为虚拟网络请求的最小生成树链路提供备份路径。仿真结果表明,与RVNM、CMST算法相比,CMST-HA算法不仅能够降低虚拟网络请求阻塞率,而且可增加物理网络收益。     

针对网络服务提供商的一种流量分类和应用架构

数据流量识别技术在应对网络病毒、网络入侵检测和网络管理等方面部有着重要的应用。当前主要的网络流量识别技术主要是DPI（Deep Packet Inspection）和DFI（Deep Flow Inspection）,两种技术都各自有优点和缺点。本史提出了一种网络架构,将DPI和DFI技术相结合,并通过数据挖掘技术来辅助发现分类规则,应用FPGA的可编程性和并发性来加速识别和处理过程。