基于AR模型的主机负载预测

线性时间序列作为一种概率统计方法,已经被运用到各个领域中。AR模型是最常见的一种时间序列模型,是根据时间序列的自相似性质,利用时间序列在过去时刻的观察值推算时间序列的出现规律,预测今后可能出现的观察值。文中利用AR模型预测在分布式实时环境上主机的负载情况。对于有多台主机的分布式实时环境,当有一个新的任务到达时,如果能够较准确地预测出各台主机在今后的一段时间内的负载情况,调度器可以有选择地将任务分配给适当主机,不仅可以满足尽可能多数量的实时任务的最后时限,并且可以提高系统的性能。     

基于AR模型的主机负载预测

线性时间序列作为一种概率统计方法，已经被运用到各个领域中。AR模型是最常见的一种时间序列模型，是根据时间序列的自相似性质，利用时间序列在过去时刻的观察值推算时间序列的出现规律，预测今后可能出现的观察值。文中利用AR模型预测在分布式实时环境上主机的负载情况。对于有多台主机的分布式实时环境，当有一个新的任务到达时，如果能够较准确地预测出各台主机在今后的一段时间内的负载情况，调度器可以有选择地将任务分配给适当主机，不仅可以满足尽可能多数量的实时任务的最后时限，并且可以提高系统的性能。     

云平台主机资源负载预测分析研究

云平台主机资源负载预测对于提高系统资源利用率以及实现资源分配的优化至关重要,也是实现云平台服务水平协议的关键所在.有效的主机负载预测机制可促进主动作业调度,辅助主机负载平衡决策,这反过来可以提高主机资源利用率、改善作业性能、降低数据中心成本.具体来看,云平台中主机工作负载具有快速变化、波动大和长期信息依赖等特点,这使得负载预测工作变得复杂.为了解决上述预测问题,本文做了如下工作:1)实现了适合主机平均负载预测的指数分段预测模式; 2)完成了主机实际负载多步预测模式; 3)在2个真实云平台数据集进行实验,并采用3种评价函数对实验结果进行评估.最终结果表明,相对于目前已经提出的主机负载预测模型,本文方法具有更好的预测性能.     

云主机可信技术研究

本文研究云主机可信技术主要关注云计算环境下云主机全生命周期的可信。随着云计算的普及,越来越多业务从传统的物理服务器迁移到云主机之上,云主机为业务提供了弹性的计算资源但同时为业务的可信带来了新挑战。面对新的云主机可信挑战,本文对云主机全生命周期内的可信进行研究,包括云计算服务可信、云主机镜像可信、云主机创建可信、云主机启动可信、云主机迁移可信、云主机销毁可信等,该研究对于云计算环境下的云主机的可信具有一定的指导意义和应用价值。     

基于弹性伸缩集群的云负载测试技术

为确保线上软件系统服务品质的安全性,相关的工作人员还需要为其提供针对性的负载测验.伴随云计算技术水平地不断提升,此时基于云端资源发起的负载测试能够有助于大范围客户端负载的产出,同时也有助于后期的操作.但是,现如今考虑到当下缺少有关的实现参考,使得云测试系统很难进一步被搭建起来.针对这一情形,本文将详尽地阐明一系列基于O...     

基于主机负载的任务执行时间预测研究

在网格计算中,预测网格节点性能的动态变化和网格任务的执行情况是影响网格任务高效调度是否成功的最重要因素之一.结合主机负载和任务执行时间的线性关系,研究分析了一种基于主机负载的任务执行时间预测算法.利用仿真实现了这种算法,对基于主机负载实现任务执行时间预测的可靠性进行了实验论证,并给出了预测精度的评价结果.     

基于云服务的统计测试非监督故障诊断预测

为了对系统中的潜在故障进行有效地预测,提出一种基于统计测试的非监督故障预测方法;首先,将云服务系统定义为运行在相同的软/硬件环境下,具有相同输入数据的并行系统;在数据预处理过程中,对性能计数器中的数据进行标准化,并选取了一定分位数下的计数器数据信息;最后根据具有相同软/硬件环境和输入数据的节点将产生相同的输出这一原则提出了一种统计测试方法用于系统故障的预测;实验表明,文章提出的基于统计测试的故障预测方法与其它相关算法相比,具有预测准确性高和执行效率快等优点.     

一种云环境下的主机负载预测方法

云计算是一种基于信息网络的计算模式和服务模式,它将信息技术资源以服务方式动态、弹性地提供给用户,使用户可以按需使用。由于受到主机的启动时间、资源分配时间以及任务调度时间等因素的影响,在云环境下提供给用户的服务存在时延问题。因此,工作负载预测是云环境下一种重要的能源优化的方式。此外,由于云中工作负载的变化具有十分大的波动性,因此增加了预测模型的预测难度。提出了一种基于自回归模型和Elman神经网络的预测模型(Hybrid Auto Regressive Moving Average model and Elman neural network,HARMA-E),其使用ARMA模型进行预测,再使用ENN模型对ARMA模型的误差进行预测,通过修正ARMA的输出值得到最终的预测值。仿真实验结果表明,该预测模型能够较好地提升主机负载预测值的准确度。     

基于私有云平台的云主机资源监控方案

针对传统网格计算中的监控工具已无法满足云计算平台中虚拟资源监控的问题,本文基于OpenStack云平台设计并实现一套完整的私有云平台中云主机资源监控方案.实验表明该方案可以有效地进行虚拟资源的监控,满足企业私有云中对虚拟资源的监控需求,且系统方案具有良好的可扩展性.     

基于SSH架构的云主机管理系统设计

设计了一个便于IDC机房业务人员操作的、可以和现有业务平台对接的、满足企业级业务需求的管理系统。在业务系统和PowerVM平台之间,建立了云主机管理系统,实现了业务到工单、工单到支撑平台的整合,支撑了IDC业务的发展。选用了SSH轻量级框架,实现了系统的搭建,使用Spring完美对接Struts和Hibernate,增强了业务的扩展性。     

一种基于云的 Web 应用安全服务

安全云服务的核心思想是借助云计算的高可靠性、弹性扩容、按需定制的特点,将传统硬件网络安全功能虚拟化,以服务的形式对外提供安全防护能力。目前该服务技术和研究处于初期发展阶段,在技术概念、实施架构以及拓展应用方面还没有统一的界定,因此开展安全云服务技术和应用研究具有重要的理论和实践意义。本文以中国科学院信息保障示范工程“Web应用安全云服务平台”为实践背景,首先明确阐述安全云服务的概念、特征、应用领域及国内外发展现状,然后针对Web应用的安全,提出基础架构设计及关键技术,并描述该架构下具体应用的实践效果。     

Privacy Enhanced Cloud-Based Facial Recognition

Neural Processing Letters - Homomorphic encryption is a significant method to protect user privacy in cloud computing environment. Due to the computation efficiency issue, there is still not many...     

A Cloud-Based Trust Model for Evaluating Quality of Web Services

Because trust is regarded as an essential secured relationship within a distributed network environment, selecting services over the Internet from the viewpoint of trust has been a major trend. Current research about trust model and evaluation in the context of Web services does not rationally and accurately reflect some essential characteristics of trust such as subjective uncertainty and dynamism. In this paper, we analyze some important characteristics of trust, and some key factors that affect the trust relation in the Web service environment. Accordingly, we propose a trust model based on Cloud Model theory to describe the subjective uncertainty of trust factors. A time-related backward cloud generation algorithm is given to express the dynamism of trust. Furthermore, according to the trust model and algorithm, a formalized calculation approach is provided to evaluate the trust degree of services requestors in providers. Our experiment shows that the evaluation of trust degree can effectively support trust-decisions and provide a helpful exploitation for selecting services based on the viewpoint of trust.     

基于ARM的半导体分立器件测试主机系统总线

半导体分立器件测试系统是提升半导体分立器件测试和封装企业自动化水平的一种重要的检测设备。介绍一种基于ARM微处理器S3C44B0的半导体分立器件测试系统测试主机系统总线的生成方法。在分析了测试系统的组成、S3C44B0的特点及测试主机系统总线性能要求后，完成了测试主机系统总线的生成。     

基于模糊小波神经网络的主机入侵预测

综合利用模糊技术、神经网络与小波技术,提出一种主机入侵预测模型FWNN-IP。将系统调用按危险度进行分类,并为高危险度的系统调用赋予较高的值,利用模糊化后的系统调用短序列分析程序(进程)的踪迹,达到入侵预测的目的。实验结果表明,FWNN-IP模型能够及时预测程序(进程)中的异常,采取更加积极主动的预防措施抵制入侵行为。     

Performance of the Cloud-Based Commodity Cluster

Traditional HPC （High Performance Computing） cluster is built on top of physical machines. It is usually not practical to reassign these machines to other tasks due to the fact that software installation is time consuming. As a result, these machines are usually dedicated for the cluster usage. Virtualization technology provides an abstract layer which allows several different operating systems （with different software packages） running on top of one physical machine. Cloud computing provides an easy way for the user to manage and interact with the computing resources （the virtual machines in this case）. In this work, we demonstrate the feasibility of building a cloud-based cluster for HPC on top of a set of desktop computers that are interconnected by means of Fast Ethernet. Our cluster has several advantages. For instance, the deployment time of the cluster is quite fast： We need only 5 min to deploy a cluster of 30 machines, Besides, several performance benchmarks have been carried out. As expected, the embarrassingly parallel problem has the linear relationship between the performance and the cluster size.