一种多租户云数据存储缓存管理机制

随着云计算的普及,软件即服务(software as a service,SaaS)逐渐成为云计算的一种重要表现形式.云中数据节点的缓存是提高多租户应用数据访问性能的一种重要资源,缓存资源的共享和分配受到SaaS提供商的关注.对SaaS提供商而言,如何在多租户间有效地分配数据节点上的缓存资源,从而满足租户的服务水平协议(service level agreement,SLA),获得更高的收益已成为一项挑战.为此,提出了多租户云数据存储缓存管理机制,以实现服务提供商收益最大化的目标,结合SLA收益模型,评估不同缓存策略下服务提供商获取的收益值,将全局缓存管理问题定义为目标优化问题,并结合缓存分配特点,采用优化的遗传算法解决该问题.通过实验比较,该方法能保证SaaS服务提供商在多租户间有效利用缓存资源获取高收益.     

基于云灾备的数据安全存储现状研究

云存储环境中数据安全存储的研究可以推动云计算的发展,具有重要的理论意义和实用价值.本文介绍了云计算与云灾备的特征;针对灾难备份数据的一些特性,探讨了云灾备数据安全存储面临的挑战;针对云灾备环境中数据安全存储的可用性、机密性及完整性问题,对国内外利用网络存储的数据安全存储的三种关键技术进行了对比分析,总结了各自的优缺点.     

浅谈云存储的安全性

云计算带来的云存储服务,为用户带来了新的数据存储方式和资源共享模式,方便了人们的生活和工作,但云环境面临的挑战还很多,如何确保云存储的安全是必要的,本文介绍了几种云存储的安全策略.     

云计算环境下的数据存储

近年来,越来越多的人和企业开始关注云计算这种新的计算模式,高性能的云存储是实现云计算服务的基本条件.介绍了云计算与云存储,讨论了云计算环境下的数据存储体系结构.对其中的分布式文件系统的设计进行了详细的探讨.为企业创建自己的基于云计算的数据中心提供了一个具有可用性、可扩展性、可管理性、安全性的设计方案.最后对几种典型的商业化云存储平台进行了简单的分析并讨论了云计算的发展趋势,同时针对企业在云计算的发展中所处的角色不同,给出了不同的发展策略.     

基于云计算的数据存储架构研究

随着云计算技术的发展,如何实现云环境中数据的高效存储是云计算提供服务的基本要求,本文详细讨论了云计算环境下数据的存储体系结构,为行业打造自己的数据中心提供了一个可靠的、高可用的、可扩展性的、可灵活管理和安全的参考方案,最后也对不同的企业在云计算中的不同的角色,给出了不同的发展策略。     

云计算及云数据管理技术研究初探

云计算及云数据管理技术是在传统的数据存储、分布式计算和网络技术等计算机技术的基础之上发展而来的,它旨在分布式存储和处理海量数据,以方便人们按需及时获取相应服务。云计算及云数据管理技术的实现和发展日益显现出了它的强大存储计算能力和广泛应用前景。本章介绍了云计算的概念及特征,分析了云计算及云数据管理技术的服务模式和系统结构,总结了云计算及云数据管理技术的关键技术,主要平台的实现,阐述了其面临的挑战,介绍并展望了以后的发展应用及其广阔前景。     

元数据和数据分离的安全云存储体系结构的设计

随着云计算的日益兴起,数据存储技术逐步由传统存储转移到了云存储技术。而云存储技术现在面临的主要挑战之一就是数据存储的安全性。为了解决云时代下数据存储的安全性问题,提出了一个元数据和数据分离的安全云存储系统,为用户提供了安全可靠的数据存储模式。首先介绍了现有的海量信息存储系统,然后简述了云存储的结构模型．最后提出了元数据和数据分离的安全云存储体系结构的结构设计。     

企业云服务体系结构的参考模型与开发方法

服务与云计算范型的融合有助于大规模分布式软件的开发和应用,同时也为面向服务的软件工程带来了新的挑战。云计算的最大挑战是缺少事实上的标准或单一的体系结构方法,以满足企业将关键产品作为Internet上的云服务发布的应用需求。首先,针对企业云计算的业务特点,提出了一种企业云服务体系结构(Enterprise Cloud Service Architecture,ECSA)风格的通用和抽象参考模型,分析了该模型中的云服务、服务模式、服务消费者、管理、流程、质量属性、服务构件模型、服务匹配和交互模式匹配9个组件及其之间的关系,并讨论了它们中的角色。然后,提出了一个四阶段的ECSA迭代改进过程,该过程把云服务视为首要的类建模元素,通过解除云服务模型和来自目标构件配置之间的耦合,可实现相同云服务集的多种不同体系结构。最后,给出了一种基于该模型的期货程序化交易的私有云服务应用实例,用以展示该方法的可行性和有效性。     

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。     

面向端边云协同架构的区块链技术综述

近年随着边缘计算的兴起,边缘计算和云计算结合形成的终端边缘云(端边云)协同的层次型分布式架构尽管可在高计算能力服务、高存储能力服务和低延时服务等方面满足应用需求.但在数据安全和多方可信交互等方面仍面临很多挑战.作为一种去中心化的分布式账本技术,区块链具有数据不可篡改、不可伪造、可追溯和由多方共同维护的特点,将区块链融入到端边云架构中可以使多参与方之间进行互信的数据交互,确保数据完整和可用,但由于区块链在系统架构、隐私安全、对节点资源要求和多方共识方面的特点,其与端边云架构相融合时仍面临诸多挑战:区块链和端边云系统在架构上的不匹配使得二者难以融合;区块链账本数据透明,可能造成敏感数据泄露;区块链的全副本存储和共识过程会消耗更多端边云参与节点的资源;不同端边云场景所需的信任模型差异、终端和边缘节点资源受限和终端设备大规模接入等特点使得现有共识算法不能适应端边云的场景.针对以上问题,本文首先介绍端边云架构和区块链技术,接着讨论二者融合的可行性和优势,并整理归纳了相关研究进展;之后讨论端边云架构下区块链技术面临的技术问题;最后提出未来端边云架构下区块链技术的研究方向.     

Efficient resource allocation for optimizing objectives of cloud users, IaaS provider and SaaS provider in cloud environment

The cloud architecture is usually composed of several XaaS layers—including Software as a Service (SaaS), Platform as a Service (PaaS) and Infrastructure as a Service (IaaS). The paper studies efficient resource allocation to optimize objectives of cloud users, IaaS provider and SaaS provider in cloud computing. The paper proposes the composition of different layers in the cloud, such as IaaS and SaaS, and its joint optimization for efficient resource allocation. The efficient resource allocation optimization problem is conducted by subproblems. The proposed cloud resource allocation optimization algorithm is achieved through an iterative algorithm. The experiments are conducted to compare the performance of proposed joint optimization algorithm for efficient resource allocation with other related works.     

国内云计算研究现状与未来

云计算一直是学术界和企业界研究的热点,文章基于三大中文数据库提供的数据,从云计算研究现状以及基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)、软件即服务(SaaS)三方面研究现状对国内云计算的具体研究状况作出了统计、比较与分析,并对未来的发展做了具体的展望。希望通过一系列的研究与总结,对国内云计算的发展研究起到积极的推动作用。     

基于云计算的工商办公自动化系统的设计与实现

办公自动化系统是为适应现代无纸化及网络化办公的趋势,更好地服务于现代办公操作,基于B/S模式而开发的一套应用于工商系统的办公自动化系统.系统在设计与实现上基于云服务模式,将系统构架分为基础设施层(IaaS)、系统平台层(PaaS)、应用服务层(SaaS).基于云服务平台的设计,能够提升系统的可靠性和数据存储安全性,实现硬件资源共享和动态调整,实现应用弹性部署,为各机关提供个性化定制服务,降低运维成本、实现节能减排,并提升技术的先进性,并奠定业务的可扩展基础.     

Private cloud for collaboration and e-Learning services: from IaaS to SaaS

The idea behind cloud computing is to deliver Infrastructure-, Platform- and Software-as-a-Service (IaaS, PaaS and SaaS) over the Internet on an easy pay-per-use business model. The Hochschule Furtwangen University (HFU) is running their own private cloud infrastructure, called Cloud Infrastructure and Application CloudIA. The targeted users of the CloudIA project are HFU staff and students running e-Learning applications, and external people for collaboration purposes. Therefore, in this paper, we introduce our work in building a private cloud. More specifically, this paper shows how our cloud offerings in each of the cloud service models, i.e. IaaS, PaaS and SaaS, address the requirements and needs of e-Learning and collaboration in an university environment.     

Rafhyc: an Architecture for Constructing Resilient Services on Federated Hybrid Clouds

Federated hybrid clouds is a model of service access and delivery to community cloud infrastructures. This model opens an opportunity window to allow the integration of the enhanced science (eScience) with the Cloud paradigm. The eScience is computationally intensive science that is carried out in highly distributed computing infrastructures. Nowadays, the eScience big issue on Cloud Computing is how to leverage on-demand computing in scientific research. This requires innovation at multiple levels, from architectural design to software platforms. This paper characterizes the requirements of a federated hybrid cloud model of Infrastructure as a Service (IaaS) to provide eScience. Additionally, an architecture is defined for constructing Platform as a Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS) in a resilient manner over federated resources. This architecture is named Rafhyc (for Resilient Architecture of Federated HYbrid Clouds). This paper also describes a prototype implementation of the Rafhyc architecture, which integrates an interoperable community middleware, named DIRAC, with federated hybrid clouds. In this way DIRAC is providing SaaS for scientific computing purposes, demonstrating that Rafhyc architecture can bring together eScience and federated hybrid clouds.     

基于IaaS云计算的高效服务器管理相关问题探析

IaaS(Infrastructure as a Service)基础设施即服务是进行云服务的基础工作部分,通过这种基础服务设施可以对多种数据资源进行资源池优化,真正做到最低成本同时又能够满足各种外部资源服务。首先对IaaS云计算的相关概念进行了阐述,并与传统VPS业务进行了对比,在此基础上对基于IaaS云计算的高效服务器管理相关问题进行了探讨。     

企业PaaS平台产品选择框架研究

云计算的三层服务架构（SaaS、PaaS、IaaS）正深刻地影响着企业信息化系统建设,其中平台即服务（PaaS）产品选择问题成为当前企业私有云构建中的棘手问题,至今仍无好的解决方法。为此,提出一个企业PaaS平台产品选择框架,分别从PaaS产品选择的需求分析、测评指标和评选方法三方面研究融合云计算模式的企业面向服务体系架构,PaaS产品评价指标体系的构建方法和基于ANP的多属性产品选择决策过程。通过一个案例展示该选择框架在提高企业PaaS平台产品选择决策水平中的作用。     

IaaS云安全研究综述

目前,在新一代大规模互联网迅猛发展的背景下,产生的数据量也随之持续增长,这就导致用户的本地设备难以满足海量数据的存储和计算需求。与此同时,云计算作为一种经济高效且灵活的模式,具有易于使用、随用随付、不受时间和空间限制的优势,彻底改变了传统IT基础设施的提供和支付方式,可以有效解决无限增长的海量信息存储和计算问题。因此,在没有昂贵的存储成本和计算资源消耗的情况下,资源有限的用户可以采用云服务提供商（Cloud Service Provider,CSP）为用户提供所期望的服务。其中,基础设施即服务（Infrastructure as a Service,IaaS）作为云计算的三种服务类型之一,将虚拟化、分布式计算和网络存储等技术结合,可以在互联网上提供和租用计算基础设施资源服务（如计算、存储和网络）。故云计算依靠IaaS层提供的计算基础设施资源,使用户不再需要购买额外设备,从而大大降低使用成本,同时也为上层服务奠定基础。然而,随着云计算服务的不断发展,基于IaaS的安全问题引起人们的关注。为了系统了解IaaS的安全研究进展和现状,本文对IaaS的安全问题以及学术界和工业界的解决方案进行了详细调查。首先,本文介绍IaaS的相关理论基础并对分析不同类型的云安全威胁。然后,从学术界现有研究出发,分析IaaS提供的计算、存储和网络服务中存在的安全威胁,并调查现有的解决方案。此外,对工业界中云服务提供商的IaaS安全服务进行重点调查,包括数据安全、网络防护和其他安全服务等方面。最终,展望未来IaaS云安全在学术和工业环境中的发展趋势。     

云计算虚拟化技术的发展与趋势

云计算是一种融合了多项计算机技术的以数据和处理能力为中心的密集型计算模式,其中以虚拟化、分布式数据存储、分布式并发编程模型、大规模数据管理和分布式资源管理技术最为关键。经过十多年的发展,云计算技术已经从发展培育期步入快速成长期,越来越多的企业已经开始使用云计算服务。与此同时,云计算的核心技术也在发生着巨大的变化,新一代的技术正在改进甚至取代前一代技术。容器虚拟化技术以其轻便、灵活和快速部署等特性对传统的基于虚拟机的虚拟化技术带来了颠覆性的挑战,正在改变着基础设施即服务（IaaS）平台和平台即服务（PaaS）平台的架构和实现。对容器虚拟化技术进行深入介绍,并通过分析和比较阐述容器虚拟化技术和虚拟机虚拟化技术各自的优势、适应场景和亟待解决的问题,然后对云计算虚拟化技术的下一步研究方向和发展趋势进行展望。     

互联网网站整体迁移到云计算平台的研究与应用

云计算平台可作为一种基于互联网的、动态可伸缩的、以服务方式提供计算资源的全新计算模式,在今后各企业的IT架构中将占据重要的位置.介绍了IT企业如何充分利用Amazon的弹性云的各种资源,整体迁移大多数企业内部应用和产品到云计算平台、快速灵活的配置企业各种资源,并利用云计算平台,最大化利用资源的同时,又能及时响应限制于IT设施投入的机遇.同时分析了迁移所涉及到的服务架构调整、相关资源利用和安全性稳定性等问题.