Xen虚拟机的虚拟CPU松弛协同调度方法

目前,Xen虚拟机调度算法均采用独立调度虚拟CPU的方式,而没有考虑虚拟机各虚拟CPU之间的协同调度关系,这会使虚拟机各个虚拟CPU之间产生很大的时钟中断数量偏差等问题,从而导致系统不稳定.为了提高系统的稳定性,基于Credit算法提出了一种比RCS(relaxed co-scheduling)算法更松弛的协同调度算法MRCS(more relaxed co-scheduling).该算法采用非抢占式协同调整方法将各个虚拟CPU相对运行的时间间隔控制在同步时间检测的上限门限值T\\-{max}之内,同时利用同步队列中虚拟CPU优化选择调度方法和Credit算法的虚拟CPU动态迁移方法,能够更加及时地协同处理虚拟CPU,并且保证了各个物理CPU的负载均衡,有效地减少客户操作系统与VMM的环境切换次数,降低了系统开销.实验结果证明该方法不但保证了系统的稳定性,而且使系统性能得到一定程度的提升.虚拟机调度算法不仅影响虚拟机的性能,更会影响虚拟机的稳定性,致力于虚拟机调度算法的研究是一项非常有意义的工作.     

Xen虚拟CPU空闲调度算法

在Xen虚拟化环境下,Credit调度算法是非抢占式调度算法,当虚拟CPU空时它不会将空闲状态信息通知给Xen,因此不会放弃物理CPU的使用权.虽然已有文献提出在虚拟CPU空闲时的处理方法,但它依然存在很多问题,例如空闲虚拟CPU的空闲时间还存在浪费的现象、没有考虑特权Service OS的空闲状态和虚拟机空闲状态判断不准确等,这造成很多不必要的性能损失.针对这样的问题,在Credit算法的基础上提出了虚拟CPU空闲调度算法,虚拟CPU空闲状态接收模块接收到的虚拟CPU空闲通知,动态调整该虚拟机的虚拟CPU的credit值,并将空闲的CPU时间分配给调度队列中其他的虚拟CPU使用.同时,根据该虚拟机的虚拟CPU的平均空闲率,重新调整该虚拟机的权重,从而实现了反馈控制与虚拟机调度的动态集成,实验结果证明该调度方法使系统的整体性能得到大大提高.     

VMSF—一种内核级虚拟机监控器调度框架

虚拟化技术由于具有提高资源利用率、降低系统总体拥有成本等优点得到越来越多的关注。虚拟机成为计算机系统的一种新型应用模式,但虚拟机应用在服务质量保证和协同运行等方面与传统商用操作系统面向的应用不同,虚拟机监控器应针对此类应用的特点设计相应的调度算法。但是,在传统基于宿主操作系统的虚拟化技术中,虚拟机的调度由宿主操作系统的标准调度器完成。本文提出一种不修改宿主操作系统现有调度机制的虚拟机调度扩展框架VMSF,该框架允许第三方自行开发适于虚拟机系统的调度算法。最后通过在Linux上开源的内核级虚拟机监控器KVM上移植Xen的Credit调度器验证了本文研究的有效性。     

基于监控器时间开销的虚拟机发现方法

针对传统方法只能发现单一类型虚拟机的缺陷,提出基于虚拟机监控器时间开销的虚拟机发现方法。特定指令能使监控器运行时产生显著的额外开销,该方法能利用监控器执行不同指令序列产生的相对时间开销对虚拟机进行判别。实验结果表明,该方法能够准确发现目前3类主流虚拟机。     

Trochilidae:面向众核平台的高性能轻量级虚拟机监控器

虚拟化技术在云计算中广泛应用。传统虚拟化技术对操作系统的一些操作都进行了捕捉与封装,使其越来越复杂,同时也影响了操作系统的性能。针对众核平台的发展趋势和特点,面向众核平台设计并实现了一个轻量级的高性能虚拟机监控器——蜂鸟(Trochilidae)。多操作系统可以同时运行在此虚拟机监控器之上,同时对操作系统性能无损失。在提供传统虚拟机监控器功能的基础上,蜂鸟的代码量仅4000行左右(包括汇编与C代码),降低了系统的复杂度,便于系统的维护与调试。     

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。     

基于三权分立原则的安全操作系统结构设计

设计了一种新型的操作系统结构.该结构在三权分立的原则下,对传统操作系统的功能进行分割与重组,让不同的功能组件分别运行在不同的虚拟机中,利用虚拟机间的强隔离特性保证各组件的独立性,利用虚拟机间的专有通信机制实现各组件之间的协作与制约.这种新型的结构有效地解决了传统操作系统结构中安全性不高的问题.     

基于虚拟机的自适应网格运行环境

网格应用必须适应动态变化的运行环境。该文探讨动态且自适应的资源管理模式,设计并实现一种面向服务的分布式虚拟机——Abacus虚拟机。根据资源管理策略与运行时的可用资源情况,Abacus虚拟机自适应地在分布式环境中为应用程序分配资源。实验结果显示,该自适应的资源管理方式是可行有效的。     

面向风险评估的专家权重自适应调整方法

信息资产评估是信息安全风险评估技术重要的研究内容之一。目前,其在资产评估中主要采用专家评估与专家权重相结合的评估量化方法,然而该方法在实际应用中却面临如何科学确定专家权重以降低偏差较大评估意见对整体评估结果影响的问题。针对该问题,提出了一种基于专家偏离度的权重自适应调整评估方法,能够合理地减小专家主观性给出的异常评估值对评估的影响。最后实现算法并通过 实验 验证算法的有效性。结果表明该方法能够合理减小异常评估值对评估的影响。     

一个基于虚拟机的日志审计和分析系统

SNARE是Linux操作系统的一个日志审计和分析工具,但它容易受到攻击。提出了一个新的方法被用来保护它免受攻击。运用虚拟机监控器的功能,SNARE被移植到运行在虚拟机监控器Xen上的两个虚拟机中,SNARE的两个主要部分——Linux内核补丁和审计后台进程被分隔而分别放入两个被Xen强隔离的虚拟机。Xen提供了两个虚拟机间共享内存的机制,运用这一机制,运行在一个虚拟机上的Linux内核补丁记录并转移审计日志到运行在另一个虚拟机上的审计后台进程。与传统的SNARE相比,新方法使攻击者毁坏或篡改这些日志更加困难。初步的评估表明这个原型是简单而有效的。     

面向虚拟机的远程磁盘缓存

在虚拟机(virtual machine)系统中,随着虚拟机数量和应用程序需求的不断增长,内存容量已经成为应用程序性能的主要瓶颈。为了提升内存密集型和I/O密集型程序的页面交换性能,提出了虚拟机的远程磁盘缓存机制REMOCA,它允许运行在一台物理主机上的虚拟机将其他物理主机的内存作为其二级磁盘缓存。由于网络传输延迟远远小于磁盘访问,用网络传输代替磁盘访问就能够有效地降低虚拟机的平均磁盘访问延迟。REMOCA的目标就要尽可能地减少磁盘访问。REMOCA运行在虚拟机管理器中,其基本工作原理是截获并处理虚拟机的页面淘汰、磁盘访问等事件。REMOCA能够与现有的虚拟机内存管理机制(如气球技术、影子缓存)相结合,从而提供更加灵活的内存资源管理策略。实验数据表明,REMOCA能有效地降低页面抖动对虚拟机性能的影响,并在很大程度上提升虚拟机中I/O密集型应用的性能。     

VMM中Guest OS非陷入系统调用指令截获与识别

针对虚拟化环境下Guest OS某些特定指令行为不会产生陷入从而在虚拟机管理器(virtual machine monitor, VMM)中无法对其进行监控处理的问题,提出通过改变非陷入指令正常运行条件,使其执行非法产生系统异常陷入VMM的思想;据此就x86架构下Guest OS中3种非陷入系统调用指令在VMM中的截获与识别进行研究：其中基于int和sysenter指令的系统调用通过使其产生通用保护(general protection, GP)错系统异常而陷入,基于syscall指令的系统调用则通过使其产生UD(undefined)未定义指令系统异常而陷入,之后VMM依据虚拟处理器上下文现场信息对其进行识别;基于Qemu&Kvm实现的原型系统表明：上述方法能成功截获并识别出Guest OS中所有3种系统调用行为,正常情况下其性能开销也在可接受的范围之内,如在unixbench的shell测试用例中,其性能开销比在1.900~2.608之间.与现有方法相比,它们都是以体系结构自身规范为基础,因此具有无需修改Guest OS、跨平台透明的优势.     

虚拟机陷出的检测及分析

虚拟机执行敏感指令时会陷出到虚拟机管理器(virtual machine monitor,VMM)处理,虚拟机频繁陷出是影响虚拟化性能的重要因素,因此全面了解导致陷出的敏感指令对虚拟化性能优化有重要意义。提出了一个创新性的方法"桶竞争法"(competition in bucket method,CBM),通过把敏感指令的地址映射到不同的桶中,采用竞争方式在各个桶内寻找陷出次数最多的几个地址,能高效地跟踪所有的虚拟机陷出。     

基于优化的COW虚拟块设备的虚拟机按需部署机制

基于COW(Copy-on-Write)读写模式的虚拟块设备有利于实现大规模虚拟机环境下虚拟机的快速部署.文中为虚拟机管理器中的COW虚拟块设备设计了一种优化方法,能够提高COW磁盘的访问性能以及生成多个小尺寸的COW磁盘映像文件,以降低通过网络部署虚拟机的开销.基于优化的COW虚拟块设备,文中提出了虚拟机环境下的虚拟机按需部署机制及关键技术问题的解决方案.基于Linux平台和QEMU虚拟机,实现了基于优化COW虚拟块设备的虚拟机按需部署原型系统.实验表明,优化的COW虚拟块设备、基于COW磁盘有效工作集的优化部署以及COW磁盘回收等方法能够有效地支持虚拟机环境下低开销的、按需的虚拟机部署.     

多核平台下XEN虚拟机动态调度算法研究

虚拟机调度算法对并行任务的执行效率考虑不够充分。现代处理器平台具备了多个可用的计算核心,使多个虚拟机并发执行成为了现实。针对多核平台下的并行虚拟机调度优化问题,提出一种基于任务特征虚拟机CON-Credit调度算法。该算法在调度并行任务时,使用动态方式对计算机核心进行分配,采用传统的虚拟机调度算法为执行普通任务的虚拟机进行分配;采用定制的同步算法给执行并行任务的虚拟机分进分配。相关实验显示,CON-Credit调度算法能显著提高并行任务的执行效率。     

基于权值不确定性的玻尔兹曼机算法

受限制的玻尔兹曼机（RBM）是一种无向图模型.基于RBM的深度学习模型包括深度置信网（DBN）和深度玻尔兹曼机（DBM）等.在神经网络和RBM的训练过程中,过拟合问题是一个比较常见的问题.针对神经网络的训练,权值随机变量（weight random variables）、Dropout方法和早期停止方法已被用于缓解过拟合问题.首先,改变RBM模型中的训练参数,使用随机变量代替传统的实值变量,构建了基于随机权值的受限的波尔兹曼机（weight uncertainty RBM,简称WRBM）,接下来,在WRBM基础上构建了相应的深度模型：Weight uncertainty Deep Belief Network（WDBN）和Weight uncertainty Deep Boltzmann Machine（WDBM）,并且通过实验验证了WDBN和WDBM的有效性.最后,为了更好地建模输入图像,引入基于条件高斯分布的RBM模型,构建了基于spike-and-slab RBM（ssRBM）的深度模型,并通过实验验证了模型的有效性.     

基于虚拟技术的操作系统内存崩溃修复方法

提出一种基于虚拟技术的操作系统内存崩溃修复方法,该方法解决远程修复技术对网络的依赖问题,同时克服本地修复存在的局限性。依据该方法实现的原型系统能在较短时间内对崩溃的系统内存进行修复,实验结果表明,添加修复功能的系统所产生的性能损失是可以接受的。     

基于本地虚拟化技术的隐藏进程检测

自隐藏恶意代码已成为PC平台下急需解决的安全问题,进程隐藏则是这类恶意代码最常用和最基本的规避检测的自隐藏技术。针对这个问题,提出了一种新的基于本地虚拟化技术的隐藏进程检测技术——Gemini。基于该本地虚拟化技术,Gemini在本地化启动的虚拟机中（Local-Booted Virtual Machine)完整重现了宿主操作系统的运行环境,结合隐式的真实进程列表（TVPL)获取技术,Gemini实现了在虚拟机监视器（VMM)内检测宿主操作系统内隐藏进程的能力。测试结果证明了宿主计算环境重现的有效性与隐藏进程检测的完整性。