云计算技术在大学生计算机应用大赛中的应用

云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务）,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。云计算既可以给用户提供网络的支付任务,也可以随着用户的不同要求提供扩展性服务。随着网络和云计算技术的不断发展,将会给人们的生活带来无限便利。     

云计算环境下漏洞的研究

在计算机安全领域,漏洞即是系统的一些弱点,攻击者可以通过这些弱点来降低系统信息的安全性。云计算则是要使用互联网所提供的计算资源(包括硬件和软件资源),而这些资源是被服务提供商作为一种服务提供到互联网上的(通常是指internet)。综上所述,云计算由于其的虚拟化技术和海量数据分布存储技术和编程模式以及集中化管理从而节省很多资源的特点而正在被广泛地应用,但是它的安全性能将会被各方面所重视。这是因为由于在云计算环境中,用户的硬件和软件以及整体的架构将不再被用户所看见和所熟知,所以需要很安全的保护机制来使用户所信服;而且云计算和传统系统结构不同的特点也将是云计算安全所要考虑的。     

浅谈云计算数据中心对布线系统的影响

在谈云计算数据中心之前,我们要先了解一下,什么是云计算？云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源。提供资源的网络被称为“云”。     

浅议云计算的实现及未来的发展

所谓云计算其实是是一种基于因特网的超级计算模式,在远程云计算的数据中心,几万甚至几千万台电脑和服务器连接成一片。云计算的核心思想,是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度,构成一个计算资源池向用户按需服务。提供资源的网络被称为“云”。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按各自的需求进行存储和运算。本文主要介绍了云计算的概念以及将来的发展。     

云计算及安全分析

云计算是个新兴的名词,目前对它的定义和内涵还没有公认的界定,许多研究团体对它的研究都处于起始阶段,对云计算体系结构及其安全分析的研究也很少。云计算是一种计算模式,意味着面向服务的体系架构。文中首先对云计算的定义、特征进行了阐述;接着,提出了云计算体系架构,并对其进行了详细阐述;最后,介绍了云计算所面临的安全问题,在此基础上对云计算安全性进行了详细分析。针对云计算所面临的各种问题,给出了相应的安全机制。     

云计算及安全分析

云计算是个新兴的名词,目前对它的定义和内涵还没有公认的界定,许多研究团体对它的研究都处于起始阶段,对云计算体系结构及其安全分析的研究也很少。云计算是一种计算模式,意味着面向服务的体系架构。文中首先对云计算的定义、特征进行了阐述;接着,提出了云计算体系架构,并对其进行了详细阐述;最后,介绍了云计算所面临的安全问题,在此基础上对云计算安全性进行了详细分析。针对云计算所面临的各种问题,给出了相应的安全机制。     

基于云的计算机取证系统研究

云计算是目前最流行的互联网计算模式,它具有弹性计算、资源虚拟化、按需服务等特点。在云计算的环境中,云计算中心直接提供由基础设施、平台、应用等组成的各种服务,用户不再拥有自己的基础设施、软件和数据,而是共享整个云基础架构。这种方式直接影响了云计算环境的安全性和可用性,给云计算带来了巨大的隐患。在分析和研究云计算环境下的安全缺陷和安全威胁的前提下,提出了一种基于云的计算机取证系统的设计方案———利用计算机取证技术解决云计算环境的安全问题,同时利用云计算技术和超算技术满足传统取证对高性能计算的需求。     

云计算存储安全技术探析

云计算,即一种按需付费的服务模式,用户可以通过网络在任意时间、任何地点获得自己所需要的服务.云计算的出现,正在慢慢的改变人们使用计算机的传统习惯.在云计算环境下,传统下载到用户端的应用软件以及存储在用户端的数据信息都被转移到了云计算服务提供商庞大的网络数据中心中,并且应用程序、数据信息的管理、维护工作也全部都由云计算服务提供商来完成.     

云计算是否能在安防行业内掀起革命

新兴的商业计算模式"云计算"被定义为基于网络服务交付和使用的模式,人们通过网络按需、易扩展的方式获得所需的服务,这种服务既可以是互联网相关的软件服务,也可以是其他的服务,而提供资源的网络被称为"云","云"中资源的使用者可以是无限扩展的,并且可随时获取、按需试用、随时扩展、按使用付费。     

云服务监测

自从2006年Google首次提出"云计算"的概念以来,国内外各大IT公司纷纷参与进来,各家都依据自身的技术和产品推出各自的云计算平台,提供各种云计算服务。按需支付.便捷部署,这六年来,云计算服务已经被越来越多的企业所接受和采纳,而个人消费者也开始享受着云计算带来的快捷和便利。     

基于云计算理论体系对云计算应用和实践的探索和展望

全面分析云计算理论和技术,提供一个比较系统完善的云计算概念框架。同时,简要介绍云计算在Google和Amazon的实践应用和云安全问题,使得云计算这种新兴科技进一步普及,并开辟新应用领域。所谓云计算,既是一种新的商业模式,又是互联网提供新的服务的技术核心,还是一种有别于现在计算技术的新的计算模式。其思想是将大量的网络连接的计算资源统一管理调度,构成一个资源集合,以服务于用户。云计算的出现可以说是计算科学的又一次革命。     

Resource Management in Cloud Computing with Optimal Pricing Policies

As a new computing paradigm, cloud computing has received much attention from research and economics fields in recent years. Cloud resources can be priced according to several pricing options in cloud markets. Usage-based and reserved pricing schemes are commonly adopted by leading cloud service providers (CSPs) such as Amazon and Google. With more and more CSPs entering cloud computing markets, the pricing of cloud resources is an important issue that they need to consider. In this paper, we study how to segment cloud resources using hybrid pricing schemes in order to obtain the maximum revenue by means of optimal pricing schemes in what is a largely monopolized cloud market. We first study how the revenue of a cloud provider can be maximised using an on-demand pricing scheme. We then turn to the study of revenue maximization with a reserved pricing scheme and, finally, we compare the revenues obtained from the two pricing schemes.     

基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法研究

为缩短云计算执行时间,改善云计算性能,在一定程度上加强云计算资源节点完成任务成功率,需要对云计算资源进行调度;当前的云计算资源调度算法在进行调度时,通过选择合适的调度参数并利用CloudSim仿真工具,完成对云计算资源的调度;该算法在运行时无法有效地进行平衡负载,导致云计算资源调度的均衡性能较差,存在云计算资源调度结果误差大的问题;为此,提出一种基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法;该算法首先利用自适应级联滤波算法对云计算资源数据流进行滤波降噪,然后以降噪结果为基础,采用本体论对云计算资源进行预处理操作,最后通过人工蜂群算法完成对云计算资源的调度;实验结果证明,所提算法可以良好地应用于云计算资源调度中,有效提高了云计算资源利用率,具有实用性以及可实践性,为该领域的后续研究发展提供了可靠支撑。     

基于Kriging代理模型的动态云任务调度方法

任务调度在云计算环境中发挥着重要作用。提出一种基于Kriging代理模型的动态云任务调度方法。通过对云任务在不同资源组合下的性能表现进行Kriging代理模型建模并优化,从而得到对应于该云任务的最优资源分配方案;利用云平台的API,可动态对该云任务实施资源调度。基于OpenStack开源云平台,对两个工程计算应用进行了任务调度性能测试,结果表明该方法可有效动态调整云任务中的资源配给,按需按优对平台中的云任务进行资源调度。     

分布式云的研究进展综述

云计算作为全新的计算模式,将数据中心的资源包括计算、存储等基础设施资源通过虚拟化技术以服务的形式交付给用户,使得用户可以通过互联网按需访问云内计算资源来运行应用.为面向用户提供更好的服务,分布式云跨区域联合多个云站点,创建巨大的资源池,同时利用地理分布优势改善服务质量.近年来分布式云的研究逐渐成为学术界和工业界的热点.文中围绕分布式云系统中研究的基本问题,介绍了国际国内的研究现状,包括分布式云系统的架构设计、资源调度与性能优化策略和云安全方案等,并展望分布式云的发展趋势.     

一种满足任务主/次需求的云计算资源划分算法

云计算平台中存在大量的异构资源,当云用户将任务提交给云平台,云调度系统搜索与这些任务需求相匹配的资源时,有可能没有任何资源节点能满足任务的需求,因此需要对这些异构资源进行聚类划分,满足任务的需求.根据实际情况,不妨假设云任务对云资源有主/次需求.文章给出云资源分簇计算能力的定义以及资源均衡划分概念,设计了随机近似和增强内聚性的云资源均衡划分算法.最后,通过模拟实验对算法的有效性进行分析.     

智能社区云服务平台及服务模式研究

为满足人们对家居系统智能化的要求,提出将云服务应用于智能家居系统,以实现智能家居物联网系统和外部云计算平台的对接,从而形成高度智能化的云枉区,最终达到一站式服务于用户的目的。文中结合云计算技术给出了一种云服务平台的构建方法,该方法可提供不同用户的多种云服务模式,达到用最少的资源提供最多的服务这一目标。     

云取证综述

云计算的出现和发展,给人们带来了诸多便利。云用户只需投入很少的开销,就能获得大量的计算资源和云存储空间。但云计算本身资源共享的特性也导致了许多安全方面的隐患,比如为传播恶意程序提供了便利、用户隐私数据更易泄露、数据更易被破坏等等。为保证云环境的健康发展,针对云犯罪展开取证分析(即云取证)显得尤为重要。对于云取证这一新兴领域,本文首先介绍了其概念以及当前该领域面临的技术、法律问题。然后重点介绍了目前云取证领域已经取得的研究成果。最后,比较分析了现有工作的优缺点并提出了云取证领域的机遇。     

SAaaS: a cloud computing service model using semantic‐based agent

Cloud computing, a common business model, provides cloud resources on demand to consumers over the Internet. However, because cloud computing lacks a uniform method of representing knowledge, which can offer customers a comprehensive solution for managing and developing cloud applications, cloud computing has low reuse potential. This work proposes a Semantic Agent as a Service (SAaaS), which was developed using Unified Modeling Language modelling. The SAaaS architecture is based on research into Cloud Computing, Semantic Web and Multi‐Agent Systems. The architecture can be combined with existing cloud service models, such as Software as a Service, Platform as a Service and Infrastructure as a Service, to design intelligent cloud computing applications. To demonstrate the efficacy of SAaaS, a Semantic‐based Project Resources Sharing Platform, an intelligent cloud computing application based on the SAaaS framework, is implemented to provide project resources on demand, consistent with the needs of project members.     

云计算环境下的资源监测模型研究

云计算环境下的资源监测是云计算平台资源管理的重要组成部分,为资源分配、任务调度和负载均衡等提供依据。由于云计算环境下资源的透明虚拟化和弹性化,并需要对用户使用资源进行计费,因此原有的资源监测方法不能完全满足云计算环境的要求。为此,根据云计算平台的特点,提出一种适应云计算环境下的资源监测模型,该模型通过虚拟机监测器和Java调用C/C++得到资源的状态信息。通过理论分析和实验表明,该模型可以较好地收集节点的资源监测信息,满足云计算平台特性的要求。