校园网资源整合与校园云服务模式研究

云计算应用正以势如破竹的态势进入到教育领域,云计算的推广有利于教育资源的共建共享,方便师生快捷地获取所需资源和服务,更高效地开展学习和科研工作.分析了现有网络资源的具体实际情况,利用云计算技术,探究资源整合的有效方式,整合校园网资源,探索适合于教师教学与科研、学生学习与成长,以及学校提升社会服务能力的校园私有云服务模式.     

基于排队论的服务资源可用性相关研究综述

排队论在很多领域中解决了复杂的排队问题,文中首先对排队论的一般模型表示和常见模型进行了介绍.然后,简要对排队论解决的各类问题进行了归纳总结,重点对近年来有关排队论的服务资源可用性预测文献进行了综述,对排队模型在日常生活、云计算以及网络资源等场景中的应用进行总结.通过对文献进行综述找到服务与用户需求之间的关系,并对预测服...     

电信运营商云业务发展现状分析与建议

首先提出云计算的内涵和主要分类,然后分析云计算产业发展现状,剖析全球电信运营商现有云业务发展模式及案例,最后提出电信运营商未来云业务发展建议。     

使用移动平均线预测云平台服务性能趋势

系统性能预测为有预见性的资源调度提供依据,是云平台管理的重要方面。从数据收集、数据处理和预测方法三个方面总结性能预测方法。提出采用移动平均线方法来预测服务性能的长期发展趋势。针对性能小范围波动时会频繁改变预测信号的问题,进一步改进此方法,引入标准差以有效过滤抖动信号。在亚马逊弹性计算云环境下验证了方法的有效性。     

云计算下的多源信息资源云体系及云服务模型研究

针对传统信息服务模式存在信息资源规模单一、虚拟化程度低、自适应程度较差及知识泛化等问题, 同时考虑到目前云服务体系中忽略多源信息资源这一重要因素, 提出了云计算环境下的多源信息资源云体系及服务模型。首先构建了基于云计算的多源信息资源云体系, 对信息资源搜索、查询及匹配等技术进行阐述, 进而提出了新的云服务模型——基于云计算的多源信息资源即服务（multi-source information resource as a service, MIRaaS）, 在此基础上搭建了该模型在商务领域下的应用平台。分析表明, 该模型能对多源信息资源进行重构、分析、整合及匹配, 并充分考虑用户体验, 很好地扩展了云服务的研究范围及应用领域。     

云服务产业发展现状分析

本文介绍了云服务产业在2013年的发展情况和2014年的发展态势,对云计算发展面临的数据安全问题进行了分析,并给出了策略和建议。     

云应用分类与基于预测的细粒度云资源提供

针对部署在云中的应用多而繁杂并且不同的应用对特定的资源呈现不同的敏感性问题,提出了一种基于主模式方法的云应用分类架构,能够比较精确地将应用分为CPU密集型、内存密集型、网络密集型和I/O密集型等类型,从而能够更好地对云中的资源进行调度;对于云中的应用对资源的消耗,提出了一种基于差分自回归移动平均（ARIMA）模型的预测算法,能够以低的预测误差（高预测平均误差7.59%,低预测平均误差6.06%）对消耗资源预测;对传统的基于虚拟化的应用云架构进行适当的修改,能够细粒度地应对应用的自动扩张,从理论上解决了基于虚拟机的资源提供的不灵活以及低效的问题。     

Eucalyptus 开源框架下云平台的构建与性能分析

基于Eucalyptus开源框架的云计算平台能够为用户提供硬件资源按需分配的服务。对云平台系统架构、网络及资源管理的解决方案进行了论述,并构筑了相应的云服务环境。通过对云环境下虚拟机实例与普通PC机在CPU、Memory、Disk I/O等性能的比较,验证了所构建云计算平台的可用性和可扩展性。     

基于一体化云架构的测控中心系统设计与实现

测控中心系统作为航天任务工程中的重要组成部分,通常采用双机双工、服务器集群、磁盘冗余、数据备份恢复等技术来保障航天任务系统的持续运行和稳定可靠,但同时存在软硬件紧耦合、资源共享效率低、系统扩展能力较差等问题,所有这些限制了整个航天测控系统的发展。针对以上问题,研究并设计基于一体化云架构的测控中心系统,实现服务按需定制、资源共享互通、系统弹性扩展,并已经过航天任务的实施检验。     

基于我国电力电子技术应用系统发展现状分析

随着社会经济和科学技术的不断发展,我国的电力电子技术也呈现出急速发展的态势;本文就将对我国电子电子技术应用系统发展的现状做一个全面的解析。     

SLA guarantees for cloud services

Quality-of-service and SLA guarantees are among the major challenges of cloud-based services. In this paper we first present a new cloud model called SLAaaS — SLA aware Service. SLAaaS considers QoS levels and SLA as first class citizens of cloud-based services. This model is orthogonal to other SaaS, PaaS, and IaaS cloud models, and may apply to any of them. More specifically we make three contributions: (i) we provide a novel domain specific language that allows to describe QoS-oriented SLA associated with cloud services; (ii) we present a general control-theoretic approach for managing cloud service SLA; (iii) we apply the proposed language and control approach to guarantee SLA in various case studies, ranging from cloud-based MapReduce service, to locking service, and higher-level e-commerce service; these case studies successfully illustrate SLA management with different QoS aspects of cloud services such as performance, dependability, financial energetic costs.     

云计算数据服务主动安全防御系统探讨

随着云计算数据服务的快速发展和应用,大大地改变了人们的工作、学习和生活模式。云计算数据服务带来极大便利的同时,也给人们带来了潜在的威胁,因此需要构建网络安全主动防御系统,提高网络安全性能。文章详细地分析了云计算数据服务面临的安全威胁,阐述了云计算服务平台主动安全防御系统及采用的技术,提高了云计算数据服务平台的安全性能。     

“云计算”概念的分析研究——协同智能计算系统的一个特例

本文作者拟从云计算提出的源头及其可能的新发展两个方面来对它做一个系统的分析和展望。旨在为云计算理论与技术的普及和提高开辟新途径。自2006谷歌101项目公开提出云计算（cloud computing）至今,信息产业界说它是一种新的商业模式,信息技术界却说它是软件服务（SaaS）、平台服务（PaaS）和基础设施服务（IaaS）三个不同层次的互联网技术的融合,通信与计算机科学界则说它是一种有别于既有范式的新的计算模式,另外还有各种各样的具体说法。然而就是缺乏一个系统周全而又简明扼要的理论描述或定义,尤其缺乏英汉双语对照的解释。笔者认为,这对云计算理论与技术的普及和提高均为不利。     

云计算概念及其可靠性分析

针对当前网络环境下出现的“云计算”概念进行分析与研究,阐述“存储云”和“计算云”等概念,并结合现有关于“云计算”的研究与应用资料,对云计算的体系架构以及云计算体系的可靠性进行分析计算,结果证明云计算体系框架的整体可靠性极高,为云计算的高速发展提供强有力的基础。     

基于TAM的企业云应用服务采纳模型及关键因素

云计算将主导企业应用的未来已成为业界的共识,转向云计算是企业应用模式的颠覆性变化。企业用户需要采纳适合企业自身需求的云计算方案,具备评估采纳云应用服务风险的能力;而服务提供商则应提供满足不同企业需求的云应用服务。采用技术接受模型(TAM)的相关理论建立云应用服务技术接受模型,并运用模糊决策实验与实验评估法(DEMATEL)对所设计模型及实例数据进行分析,检验所设计的云应用服务技术接受模型及关键因素。研究结果表明,感知有用性、应用服务质量、社交影响对企业用户采纳产生关键影响。     

基于云计算的信息安全风险分析的研究

作为一种新型的商业计算模式,云计算的直用和推广会给用户带来巨大的经济效益,但同时也带来更多的安全风险,而原有的风险分析方法和安全保护模式已不再适用。文章在借鉴传统风险分析方法的基础上,对云环境下的风险分析的主要要素和流程进行定性的研究,以期能起到抛砖引玉的作用。     

移动云计算及其军事应用探讨

计算机与通信技术的不断融合促进了移动云计算的产生与发展。阐述了移动云计算的概念和实质,探讨了移动云计算的服务模型,指出了我国发展移动云计算的重要意义,提出了移动云计算在军事领域应用的几点设想,并对移动云计算用于军事领域进行了展望。     

Profit-driven scheduling for cloud services with data access awareness

Resource sharing between multiple tenants is a key rationale behind the cost effectiveness in the cloud. While this resource sharing greatly helps service providers improve resource utilization and increase profit, it impacts on the service quality (e.g., the performance of consumer applications). In this paper, we address the reconciliation of these conflicting objectives by scheduling service requests with the dynamic creation of service instances. Specifically, our scheduling algorithms attempt to maximize profit within the satisfactory level of service quality specified by the service consumer. Our contributions include (1) the development of a pricing model using processor-sharing for clouds (i.e., queuing delay is embedded in processing time), (2) the application of this pricing model to composite services with dependency consideration, (3) the development of two sets of service request scheduling algorithms, and (4) the development of a prioritization policy for data service aiming to maximize the profit of data service.     

4CaaSt marketplace: An advanced business environment for trading cloud services

As Clouds mature and become ubiquitous, marketplace environments are developed facilitating the provision of services in a manner that emphasizes on the modular composition of individual services across different providers that crosscut the cloud service stack layers (i.e. composition of XaaS) to fulfil customers’ requirements. Besides acting as intermediaries for the search, selection and trading of services, such marketplaces should also support the complete service lifecycle and the consolidation of offerings from different providers with varying and often contradicting business goals. In this paper we present a one-stop cloud marketplace solution that addresses the aforementioned challenges while enabling the simulation of different business cases to optimize service offerings according to a wide and dynamic set of parameters. Moreover, the proposed solution introduces advanced aggregated price models and integrates a new resolution approach that incorporates business intelligence into the search and selection processes. We also demonstrate the operation of the implemented approach and evaluate its effectiveness using a real-world scenario, based on a taxi fleet management application.