基于OpenStack的云存储系统的大文件存储方案

为解决开源云平台OpenStack的对象存储服务Swift在存储GB级大文件方面的不足,提出基于文件分割、片段合并、并行处理的GB级大文件的存储方案。分析Swift体系结构及其特点,在此基础上构建云存储系统的层次架构;制定GB级大文件的存储策略,设计关键数据结构和上传下载的核心流程,使用Java多线程实现该方案。部署云存储实验环境,通过实验验证了该方案的可行性,该方案突破了Swift对文件大小的限制,提高了文件的上传和下载速度。     

OpenStack对象存储身份和访问控制管理的安全性分析与改进

随着云计算技术的蓬勃发展,Open Stack作为"云"家族中的新兴成员正在逐步成为该领域的核心技术。作为公有云和私有云的共同技术基础,Open Stack不但可以提供基础平台层的服务,而且能够实现统一的云管理平台自动化。然而,Open Stack作为一种新型的、动态的云服务,目前在安全性方面仍不完善。本文重点对Open Stack的对象存储进行安全性分析,发现Open Stack对象存储中身份认证、访问管理两个方面存在安全隐患。针对这些安全问题,本文提出相应的改进方案,提高了Open Stack对象存储的安全等级,为用户提供更为安全的平台服务。     

基于Ceph的OpenStack存储克隆链

当OpenStack使用Ceph作为存储后端时,由于Ceph内部本身克隆机制,导致OpenStack云平台存储管理容易出错且效率低。为了解决和优化OpenStack使用Ceph作为存储后端时在存储管理技术方面的不足,本文在开源云平台OpenStack的基础上,通过后端存储Ceph查询各对象在后端的表现形式,递归查找卷或快照的子链路,实现OpenStack存储克隆链功能,并通过Django和Angular JS实现克隆链可视化。通过克隆链展示,可以清晰地了解OpenStack各存储对象之间的关系,提高OpenStack存储管理效率。      

OpenStack Swift关键技术分析与性能评测

Swift是开源云平台管理项目OpenStack的对象存储系统,能够提供海量、可弹性扩展、低成本的云存储服务。首先对Swift的使用场景做了简要分析,然后针对Swift采用的一致性哈希、高可用服务等关键技术进行了详细分析,最后对Swift进行了性能评测。     

基于对象存储的负载均衡存储策略

对象存储文件系统中将大数据文件分片存储到多个存储节点上,以获取更好的并行I/O性能,提高系统吞吐率.现有对象存储文件系统的存储策略并未充分考虑存储对象本身负载的动态变化,不利于提高系统资源利用率.针对此问题,考虑存储对象的空间及I/O等负载实时变化,提出了一种简单、灵活、高效的负载均衡存储策略,并对该策略进行了实现.实验结果表明,该策略能有效提高对象存储系统资源的利用率和吞吐率,保证对象存储文件系统高效的读写性能.     

基于OpenStack的私有云平台设计

云计算是当前计算机领域非常热门的研究方向,在此背景下,阐述了云计算、私有云的相关概念及其应用。详细介绍了开源云计算框架Open Stack及其核心组件。提出了一个基于Open Stack的私有云平台架构方案,在实际工作中部署了私有云平台并对相应的计算、存储、网络、镜像等资源进行管理。     

基于OpenStack的云计算laaS管理平台研究

分析当前主流的开源云计算IaaS管理平台,对各个平台的优缺点进行比较,研究基于OpenStack的云计算管理平台架构,结合运营商在云计算IaaS管理领域的相关经验,指出运营商采用OpenStack作为laaS管理平台的原则和方向。     

OpenStack云环境下多节点块存储研究

基于OpenStack本身的块存储设计,在云计算平台中实现了多节点块存储的i SCSI SAN配置,为虚拟机提供了跨网段、跨节点的独立块存储服务,并在不同节点间、虚拟机上分别对其进行测试,对学习和实际构建云平台中跨网段多节点的块存储服务有参考价值。     

基于Hadoop+Openstack云存储的研究

本文简要介绍了云存储的概念以及云存储相关技术,分析了Hadoop与OpenStack各自的优缺点,最后提出了Hadoop与OpenStack云存储整合的两种方式,为今后云存储建设开拓了思路。     

基于OpenStack的车联网云平台体系架构研究

对面向智能交通服务的车联网移动云平台的体系架构进行探讨,提出了车联网云系统三层网络架构,并介绍了开源云计算平台OpenStack,提供了一个基于OpenStack的车联网云计算平台的部署方法.     

基于在线学习的目标跟踪方法研究*

针对视频目标跟踪问题,提出了一种基于co-training框架下的在线学习跟踪方法。该方法首先根据两种不同的局部特征,利用在线 Boosting算法分别建立模型, 然后采用co-training框架来协同训练,有效避免了模型误差累积和跟踪丢帧等问题。实验证明了该方法的有效性。     

High-performance docker integration scheme based on OpenStack

As an emerging technology in cloud computing Docker is becoming increasingly popular due to its high speed high efficiency and portability. The integration of Docker with OpenStack has been a hot topic in research and industrial areas e.g. as an emulation platform for evaluating cyberspace security technologies. This paper introduces a high-performance Docker integration scheme based on OpenStack that implements a container management service called Yun. Yun interacts with OpenStack’s services and manages the lifecycle of the container through the Docker Engine to integrate OpenStack and Docker. Yun improves the container deployment and throughput as well as the system performance by optimizing the message transmission architecture between internal components the underlying network data transmission architecture between containers and the scheduling methods. Based on the Docker Engine API Yun provides users with interfaces for CPU memory and disk resource limits to satisfy precise resource limits. Regarding scheduling Yun introduces a new NUMA-aware and resource-utilization-aware scheduling model to improve the performance of containers under resource competition and to balance the load of computing resources. Simultaneously Yun decouples from OpenStack versions by isolating its own running environment from the running environment of OpenStack to achieve better compatibility. Experiments show that compared to traditional methods Yun not only achieves the integration of OpenStack and Docker but also exhibits high performance in terms of deployment efficiency container throughput and the container’s system while also achieving load balancing.

     

基于OpenStack和Cloudify的自伸缩云平台体系

现有Web服务在面临高并发请求时,会出现响应时间增加,甚至服务器宕机的问题,为此提出一种基于云计算的自伸缩分布式Web系统架构。该架构构建在OpenStack基础设施即服务(IaaS)的平台之上,结合Cloudify平台即服务(PaaS)的平台,实现了自伸缩云应用平台(ECAP);并提出以虚拟机资源模板为标度值来构建模糊矩阵,实现模糊层次分析调度算法。最后在云平台上上传测试应用,并使用压力测试工具对平台进行了测试分析,结果表明所构建平台比普通应用服务器在应用的平均响应时间和负荷性能上表现更好。     

基于OpenStack的高吞吐量路由仿真技术研究

融合了轻量级虚拟化、全虚拟化以及SDN技术的OpenStack云平台具有逼真度高、可扩展性强等优势,可有效满足网络仿真的大规模、高逼真、灵活构建的需求。在网络仿真层面,OpenStack的neutron机制支持三层网络高逼真仿真,可为各虚拟设备的无缝通信提供便利,但其虚拟路由器qrouter只能够转发直连网络的数据,难以构建复杂的仿真网络。为此,基于OpenStack平台,提出了一种基于集中式路由引擎与分布式路由部署的路由仿真技术。实验表明,该方法不仅可以基于qrouter构建复杂的仿真网络,而且具有高吞吐量的优势。     

基于GlusterFS的OpenStack平台设计

将GlusterFS应用于OpenStack中替代swift模块,并针对读写性能进行测试,实验证明在GlusterFS下虚拟机读写性能指标IOPS明显提高。     

基于OWL的上下文信息有效存储方法的研究

目前,普适计算环境下的上下文感知系统中大多使用本体语言OWL来进行对场景的描述。如何对大量的上下文信息进行有效的管理成了日益重要的问题。我们提出了一种将OWL转存至关系型数据库的映射方法,以此来实现上下文的高效存储,检索与计算。     

基于AES算法的存储测试系统设计

为了实现对存储测试系统在某些应用场合中数据保密的需求,提出了一种基于AES算法的数据加密系统设计方案,并完成了系统的算法仿真与硬件设计。系统的硬件以Xilinx公司的FPGA为主要芯片,实现数据采集与加密功能。采用VHDL语言来描述AES算法的硬件实现,对AES加密系统的整体结构和各个子模块进行了仿真与优化。从仿真测试结果看,完全能够满足存储测试系统的加密要求,达到了设计要求。