OpenStack云虚拟机安全策略研究

OpenStack云计算平台提供基础设施即服务（IAAS）,而在IAAS中最突出的问题之一就是虚拟机的安全问题.文中利用目前广泛应用的VPN技术,在OpenStack云平台上实现了一种保护虚拟机安全的策略,并可以提供不同安全级别的虚拟机,最后实验验证了该安全策略的有效性和可控性.     

OpenStack云虚拟机安全策略研究

OpenStack云计算平台提供基础设施即服务(IAAS),而在IAAS中最突出的问题之一就是虚拟机的安全问题。文中利用目前广泛应用的VPN技术,在OpenStack云平台上实现了一种保护虚拟机安全的策略,并可以提供不同安全级别的虚拟机,最后实验验证了该安全策略的有效性和可控性。     

基于KVM虚拟化在线迁移优化方案研究

针对云计算环境下在线迁移的问题,文章提出了一种基于内核虚拟机的在线迁移优化方案,研究目的是在KVM虚拟化平台中实现虚拟机跨越迁移,保证数据的两端一致性,从而实现各种大型云平台负载平衡、系统的实现运行和维护、保证虚拟机性能的稳定性和可靠性。实践证明提出的优化方案能够很好地解决线上各种迁移场景转换,为迁移工作的稳定与可靠提供了重要技术支持。     

OpenStack环境下的虚拟机调度算法研究

随着云数据中心的大规模应用,文章通过对当今主流的开源云平台OpenStack在虚拟机初始化放置机制的研究,针对OpenStack在创建虚拟机时初始化放置算法的不足,提出了基于虚拟机的综合优化放置算法作为OpenStack的虚拟机初始化放置算法,通过在仿真云平台Cloud Sim上仿真,结果表明,该算法性能更好,能更好地提高物理机的资源利用率。     

云计算中基于三阈值的虚拟机迁移策略研究

云计算通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务,核心概念是资源池。随着现阶段日益增长的云计算数据中心规模,其对应消耗的能源也在倍速提高,如何有效降低整个数据中心能耗,成为云计算重点研究内容之一。文章针对虚拟化技术重点研究了虚拟机迁移技术,提出了自适应三阈值迁移算法改良策略ATEAI,通过仿真实验结果表明,上述虚拟机迁移算法在降低能耗方面有一定的成效。     

基于KVM的虚拟机Post-Copy动态迁移算法稳定性优化

虚拟机动态迁移技术为虚拟化系统的资源调度提供了强有力的支撑,Post-Copy算法作为虚拟机动态迁移的两个核心算法之一,凭借其总体迁移时间稳定与迁移停机时间短的优点,一直是国内外学者研究的热点问题。对虚拟机的故障容错机制、迁移过程中的内存页面传输方式与缺页错误的关联性,以及QEMU-KVM平台源码进行了深入的研究,提出了基于事务同步的故障容错方法以提升Post-Copy迁移算法的稳定性。试验结果表明,提出的虚拟机Post-Copy迁移优化算法,能保证迁移过程中源端虚拟机故障、目标端虚拟机故障以及网络故障的迅速修复,能通过较小的代价解决稳定性问题,所提出的方法有效地提升了Post-Copy迁移算法的稳定性,也为以后的优化研究方向提供了参考。     

OpenStack虚拟机的性能监控

从云计算的一些基本知识入手,着重介绍了IaaS平台中,OpenStack架构的建立、现状和未来,并且引入了云计算中的主体,虚拟机的性能监控,突出了虚拟机性能监控的重要性。具体研究内容着重于OpenStack架构中虚拟机的性能监控,希望可以通过对OpenStack架构中虚拟机性能数据的采集、展现及分析,使OpenStack架构的云计算模型运行更为稳定,性能利用更为合理高效,用户体验更为简洁直观,从而达到优化云计算框架的服务提供能力。     

一种均衡物理资源和网络带宽的虚拟机部署方法研究

随着互联网的发展,云计算的发展越来越快,云资源管理平台也受到了越来越多的关注。云计算资源管理系统是云计算体系的大脑,具有重要的研究价值。针对目前虚拟机部署未能均衡考虑能耗与网络流量的问题,文章设计了一种结合能耗和网络均衡优化的虚拟机部署算法。该算法采用K-均值聚类,利用改进的皮尔逊相关系数进行相似度计算,最终为虚拟机在所有的候选宿主机中选择合适的宿主机。     

车联网移动云系统虚拟机迁移技术研究

智能交通车联网的发展面临着异构网络传输容量瓶颈、海量信息高效处理瓶颈等一系列具有挑战性的难题。针对该系列问题,本文提出一种层次化移动云系统参考模型,使车载移动终端根据其网络环境与通信能力择优接入相应层次的云服务,达到移动网络资源与云计算资源的最佳匹配。同时,由于车载单元的快速移动性,车联网中的信息传输随时可能中断,这就制约了车联网业务服务质量的提高,对云计算持续稳定的服务构成了很大的挑战,这一瓶颈问题可以通过虚拟机动态迁移技术得到改善,从而实现服务的不间断。     

基于哈希图的虚拟机实时迁移方法

跨广域网的虚拟机实时迁移是多数据中心云计算环境的重要技术支撑。当前跨广域网的虚拟机实时迁移受到带宽小和无共享存储的限制而面临着技术挑战,如镜像数据迁移的安全性和一致性问题。为此,该文提出基于哈希图(HashGraph)的跨数据中心虚拟机实时迁移方法,运用去中心化的思想,实现数据中心之间可靠和高效的镜像信息分布式共享。通过HashGraph中Merkle DAG存储结构,改善了重复数据删除在跨数据中心迁移虚拟机镜像时的缺陷。与现有方法相比,该文方法缩短了总迁移时间。

     

Security-enhanced live migration based on SGX for virtual machine

The virtual machine may face the problem of information leakage in live migration.Therefore,a dynamic memory protection technique SGX was introduced and a security enhancement live migration method based on KVM environment was proposed.Firstly,on both sides of migration,a hardware-isolated secure execution environment centered SGX was built.It guaranteed the security of operations like encryption and integrity measurement and also ensured the security of private data.An encrypted channel to transfer migration data based on the remote attestation between the secure execution environments of both migration sides was constructed.And the mutual authentication of both sides’ platform integrity was realized.Finally,the security enhancement effect and did the experiment was analyzed.The results shows that the introduction of SGX won’t cause much negative effect to the migration performance.     

基于KVM的虚拟化网络模式实现的技术分析

云计算堪称近年来计算机网络领域的一次变革,其核心虚拟化技术得到了广泛的重视。KVM是其中一种高效的虚拟化技术,结合QEMU,KVM对虚拟机提供了丰富的网络支持。本文对QEMU-KVM主流的虚拟化网络模式的实现进行技术分析,该分析对教学实践活动和企业实践应用具有一定借鉴意义。     

一种数据中心网络虚拟机快速在线迁移算法

数据中心网络中,虚拟机在线迁移需要在网络核心链路上完成大量的数据传输,造成虚拟机承载的网络应用及其他应用性能下降.在继承现有相同内存页重传避免方法的基础上,引进带链表的计数型布隆过滤器查找结构,避免了内存页查找的假阳性问题.进一步提出了最大化剪枝算法,实现链表长度的最大化缩减,加速查找匹配过程,完成数据中心网络中机架级的虚拟机快速在线迁移.实验结果表明,该方法比现有方法的数据传输量更低,迁移时间更短,降低了迁移对网络应用性能造成的影响.     

云计算环境下虚拟机在线迁移优化

在线迁移在云计算平台下已广泛使用,虚拟机内存迁移主要采用的是预拷贝算法.传统预拷贝算法在迭代过程中会将脏页反复重传导致迁移时间较长,针对这一问题文章提出了在拷贝过程中增加脏页预测算法和内存压缩算法相结合的方法.脏页预测算法是采用统计方法,依据内存页历史操作情况对改动频繁的内存页进行标记,根据标记决定是否在最后一轮内存迁移中传输,为了减少迁移传输量,先通过内存压缩算法将其压缩,然后再传输.实验结果表明,改进后的方法有效地降低了停机时间和迁移时间,提高了迁移效率,达到了更快迁移的目的.     

Research on dynamic migration of virtual machine based on security level

Side-channel attacks were the main ways of multi-tenant information leakage in the cloud computing and data center environments.The existing defense approaches based on dynamic migration of virtual machine have long convergence time of migration algorithm and high migration cost.Hence,a dynamic migration of virtual machine based on security level was proposed.Firstly,security level classification of virtual machines was used to reduce the number of migrating virtual machines.Then the corresponding virtual machines embedding strategy was used to reduce the frequency of virtual machines migration.Simulation experiments demonstrate that the proposed approach can reduce convergence time of migration algorithm and migration cost.     

基于运行阶段特征的虚拟机实时迁移技术

针对预拷贝算法在起始、迭代、结尾3个阶段所表现出的不同特点,提出了基于运行阶段特征的虚拟机实时迁移技术(LMCOS, live migration based on the characteristics of the operation stages)。起始阶段引入比对初始内存页的变量传输技术以避免未改变内存部分的传输;迭代阶段引入计数排序传输方法以减少内存页的重传;结尾阶段引入调减虚拟机CPU时间片的策略以缩短停机时间。与预拷贝算法相比,LMCOS使停机时间平均减少53%,总迁移时间平均减少65%。     

A learning‐based approach for virtual machine placement in cloud data centers

In recent years, the increasing use of cloud services has led to the growth and importance of developing cloud data centers. One of the challenging issues in the cloud environments is high energy consumption in data centers, which has been ignored in the corporate competition for developing cloud data centers. The most important problems of using large cloud data centers are high energy costs and greenhouse gas emission. So, researchers are now struggling to find an effective approach to decreasing energy consumption in cloud data centers. One of the preferred techniques for reducing energy consumption is the virtual machines (VMs) placement. In this paper, we present a VM allocation algorithm to reduce energy consumption and Service Level Agreement Violation (SLAV). The proposed algorithm is based on best‐fit decreasing algorithm, which uses learning automata theory, correlation coefficient, and ensemble prediction algorithm to make better decisions in VM allocation. The experimental results indicated improvement regarding energy consumption and SLAV, compared with well‐familiar baseline VM allocation algorithms.     

支持不同存储方式的OpenStack云平台设计与实现

随着云计算的发展,用开源软件实现云平台的搭建日益便捷,目前云平台通常采用本地硬盘或共享存储两种方式来存储虚拟机文件,针对两种存储方式存在的缺点,提出了一种支持两种存储方式的OpenStack云平台搭建方法,搭建的云平台有效实现了对两种存储方式的支持.用户通过指定不同的参数,创建相应存储方式的虚拟机,从而灵活满足了不同业务的存储需求.所提方法解决了云平台对不同存储方式的支持,有效促进了现网系统向OpenStack云平台的迁移,对业务平台云化具有重要的推动作用.