云桌面虚拟化架构的研究与应用

云技术已经成为时下流行的一种网络应用模式,在信息技术、网络技术不断发展的进程中,云桌面虚拟化已经 成商业、家用电子、电器设备应用的主要模式。为此,本文研究桌面虚拟化理论,分别从服务器、Web管理中间件、桌面客户端 三个方面设计基于KVM的云桌面虚拟化架构,并对云桌面进行环境搭建和系统配置,部署云桌面虚拟化平台,探讨其应用与效益。结果表明,本文构建的云桌面虚拟化平台具有良好的资源分配均衡性,拥有良好的经济效益和实用价值。     

基于VSAN架构的云桌面系统建设研究

云桌面系统近年来得到广泛的应用,解决了许多传统PC使用中的问题,但云端采用传统的SAN或NAS存储方式在扩展性等方面显示出不足,需要新技术来解决.文章提出一种基于分布式存储架构VSAN的云桌面系统建设方案,该方案可以提高系统可扩展性,并增强数据安全性,提升系统整体性能.基于VSAN架构的存储方案,实用性很强,还可以广泛使用于各类虚拟化场景,具有较广阔的应用前景.     

基于VDI架构的云桌面实训室运维管理研究

部分高校实训平台仍在使用传统独立的PC模式,随着新技术引入、设备更新换代,老旧设备无法满足需求,一些常见的问题频频出现.通过搭建VDI架构的云桌面对实训室进行管理,运维效果明显优于传统独立PC模式下的实训室.     

基于超融合架构的虚拟云桌面系统设计及应用

为了提升传统云桌面的运行效率和安全性能,并且使其具备支持多种操作系统运行、降低宽带占有、为用户定制个性化云桌面服务等优势,文章旨在以超融合架构为技术基础,借助硬件解耦架构、Ceph分布式架构及其他程序设计实现统一控制管理,得出一种新型云桌面系统.经过我们测试结果表明,新型云桌面平台在提供软件研发类测试时读取反应时间在快...     

教学资源的云存储架构研究

针对影视传媒专业使用教学资源的频率高、资源容量大的特点,提出建立教学资源的云存储架构模式,进行数据存储层、数据管理层、数据服务层和数据应用层的架构设计,形成一个统一管理、统一服务的教学资源的云存储系统,有利于资源的合理利用,为单位自建内部云存储系统提供了依据。     

“气象云桌面”系统的虚拟化架构设计与核心技术研究

中国气象局气象探测中心于2019年建设了集国家级实时气象观测业务、研究型业务、对外展示于一体的国家级气象观测实时业务平台(以下简称实时业务平台)。实时业务平台采用"气象云桌面"系统的办公形式,将操作系统、应用程序和数据全部集中到数据中心进行统一管理,系统基于ICA(Independent Computing Architecture)协议核心技术,依托服务器、网络设备、存储构建,通过分布式部署和虚拟化架构,实现了桌面云的发布、管理等功能。同时,系统应用英伟达v GPU技术发布出基于GPU显卡的VDI虚拟设计桌面,满足业务人员的三维建模及CUDA计算需求。实时业务平台目前已建设云桌面系统80个,定制化操作系统及配套软件应用以满足业务需求,并通过内外网桌面云物理隔离彻底解决传统办公设备分散管理、数据易丢失、易泄密、运行维护成本高且无法实现移动办公等问题。本文详细介绍了气象云桌面系统的技术优势和架构设计,阐述了系统的设计部署过程与业务应用中涉及的关键技术。     

基于云架构的图书馆存储中心设计与实现

在大数据和云存储技术的迅猛发展下,图书馆紧跟时代发展潮流,根据自身的特点,通过对基于云架构的图书馆存储中心建设及思考,探索出适合图书馆发展的存储技术,基于云架构的图书馆存储中心设计与实现,将云存储架构模式作为图书馆存储中心建设的重点,为图书馆大数据打造安全可靠的存储中心.     

基于内核虚拟机的桌面虚拟化架构设计

随着信息化技术的发展、普及以及电脑终端数量的不断增加,传统的网络架构管理体系中,如何更好地解决PC模式下的安全性能、管理、数据零散等问题成为了IT行业普遍关注的话题,而从云计算虚拟化的范畴来讲,桌面虚拟化架构的核心理念就在于借助虚拟化技术,通过集中管理将所有的客户端运算结合在一起,从内核虚拟机的角度入手,对桌面虚拟化架...     

云环境下基于多虚拟机的在线视频监控系统设计

针对常规视频监控系统在线实时性不强,海量视频数据传输迟滞,任务管理单一等问题,提出了构建在云计算环下基于多虚拟机技术在线视频监控系统;利用云计算平台中的物理资源与服务资源提升在线视频监控系统数据处理能力,虚拟机可同时处理大量的视频监控数据,并将视频数据以云存储的方式存储于云端服务器,降低了设备建设成本,可根据不同用户需求定制相关服务;本系统基于云计算平台设计,应用数十台乃至数百台虚拟机对在线视频监控数据进行处理,设计实现了云平台下在线视频监控系统的结构设计、以太网通信接口设计、服务器硬件配置和虚拟机控制;在软件设计方面通过对各虚拟机资源利用率的计算而动态分配资源,从而可以有效减少网络传输系统状态信息的带宽开销;通过系统功能与性能测试表明,在常规公共网络10 M带宽的情况下,本系统在线视频监控数据的传输延迟时间相比于传统视频监控减少了85％以上,监控视频数据量减少了75％以上.     

云数据中心高效的虚拟机整合方法

针对传统虚拟机整合（VMC）方法难以保持主机工作负载长期稳定的问题,提出一种基于高斯混合模型的高效虚拟机整合（GMM-VMC）方法。为了准确地预测主机负载的变化趋势,首先,使用高斯混合模型（GMM）对活动物理主机的工作负载历史记录进行拟合;然后,根据活动物理主机工作负载的GMM和主机自身的资源配置情况计算主机的过载概率,并根据过载概率判定主机是否存在过载风险;对存在过载风险的物理主机,根据部署在该物理主机上的虚拟机对降低主机过载风险的贡献和虚拟机迁移所需的时间这两个指标进行待迁移虚拟机选择;最后,使用GMM估算待迁移虚拟机对各个目标主机过载风险的影响,并选择受影响最小的主机作为目标主机。通过CloudSim仿真平台模拟该GMM-VMC方法,并根据能源消耗、服务质量（QoS）、整合效率等指标与已有的整合方法进行对比,实验结果表明,GMM-VMC方法能够有效地降低数据中心能耗,提高服务质量。     

私有云平台的虚拟机内存调度策略

在私有云平台中,现有的方法无法灵活地对虚拟机内存资源进行有效的监控和分配。针对以上问题,提出了内存实时监测和动态调度(MMS)模型,利用libvirt函数库和Xen提供的libxc函数库实现了对虚拟机内存紧缺、内存空闲时的实时监测和动态调度,并且提出虚拟机迁移策略,有效地缓解宿主机的内存紧缺问题。最后选取一台物理机作为主控节点,两台物理机作为子节点,利用Eucalyptus搭建一个小型的私有云平台。结果显示,当宿主机处于内存紧缺状态时,MMS系统通过启动虚拟机迁移策略有效地释放了内存空间;当虚拟机占用内存逼近初始最大内存时,MMS为其分配新的最大内存;当占用内容降低时,MMS系统对部分空闲的内存资源进行了回收,而且释放内存不超过150MB(最大内存512MB)时,其对虚拟机性能的影响不大。结果表明该模型对私有云平台中虚拟机内存进行实时监测和动态调度是有效的。     

云环境中多目标优化的虚拟机放置算法

虚拟机放置（VMP）是虚拟机整合的核心,是一个多资源约束的多目标优化问题。高效的VMP算法不仅能显著地降低云数据中心能耗、提高资源利用率,还能保证服务质量（QoS）。针对数据中心能耗高和资源利用率低的问题,提出了基于离散蝙蝠算法的虚拟机放置（DBA-VMP）算法。首先,把最小化能耗和最大化资源利用率作为优化目标,建立多目标约束的VMP优化模型;然后,通过效仿人工蚁群在觅食过程中共享信息素的机制,将信息素反馈机制引入蝙蝠算法,并对经典蝙蝠算法进行离散化改进;最后,用改进的离散蝙蝠算法求解模型的Pareto最优解。实验结果表明,与其他多目标优化的VMP算法相比,所提算法在使用不同数据集的情况下都能有效降低能耗,提高资源利用率,实现了在保证QoS的前提下的降低能耗和提高资源利用率两者之间的优化平衡。     

基于KKT和超球结构的增量SVM算法的云架构入侵检测系统

针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生成样本空间,然后发送至云端使用KS-ISVM进行建模分析,利用KKT条件对增量样本进行筛选,选取违反KKT条件的样本作为有用样本,剔除KKT范围内的所有样本;此外,为了保证剔除的样本为冗余样本,进一步采用超球结构的方法对样本进行第二次筛选,将超球范围内的样本作为有用样本,剔除其余样本;最后将选取的样本进行合并,对SVM进行更新训练。利用KDDCUP99数据进行实验验证,并与SVM、批量支持向量机(Batch-SVM)、互检KKT条件的增量学习(K-ISVM)算法进行对比,结果表明,KS-ISVM具有良好的预测能力和样本淘汰能力,准确率达到90.3%,而SVM、Batch-SVM和K-ISVM三种方法准确率均在89%以下;同时还对并行KS-ISVM进程联合分析,发现单进程的分析时间由6351 s降低到16进程的146 s,分析时间大大降低,说明了多进程的有效性,满足云计算环境中的入侵检测系统对效率和精度的要求。     

云桌面虚拟化技术环境下的高职学生多元化网络虚拟技术教育研究

基于云桌面网络虚拟化技术互动网络创新模式,研究了利用云桌面虚拟化创新性来开展高职学生多元化网络虚拟技术教育的工作模式。同时,分析了传统单一化网络虚拟技术教育的局限性,探讨了创建云桌面网络虚拟化技术互动网络创新模式教育的热点话题,提出了基于云桌面虚拟化技术环境下多元化网络虚拟技术教育在云桌面网络虚拟化技术互动下的创新决策。     

VMStore: Distributed storage system for multiple virtual machines

Desktop virtualization is a very hot concept in both industry and academic communities. Since virtualized desktop system is based on multiple virtual machines (VM), it is necessary to design a distributed storage system to manage the VM images. In this paper, we design a distributed storage system, VMStore, by taking into account three important characteristics: high performance VM snapshot, booting optimization from multiple images and redundancy removal of images data. We adopt a direct index structure of...     

基于OpenStack的云存储系统的大文件存储方案

为解决开源云平台OpenStack的对象存储服务Swift在存储GB级大文件方面的不足,提出基于文件分割、片段合并、并行处理的GB级大文件的存储方案。分析Swift体系结构及其特点,在此基础上构建云存储系统的层次架构;制定GB级大文件的存储策略,设计关键数据结构和上传下载的核心流程,使用Java多线程实现该方案。部署云存储实验环境,通过实验验证了该方案的可行性,该方案突破了Swift对文件大小的限制,提高了文件的上传和下载速度。     

桌面环境下的笔式三维交互框架

笔输入和三维交互结合是研究三维交互范型的一种新方法。提出一个桌面虚拟环境下的笔式三维交互框架,包含交互原语和交互任务构造两个核心组件。首先采用词法到语法的二级封装机制来生成高级事件和交互原语,然后综合交互上下文、用户修正和手势识别实现基本交互任务到复杂交互任务的整合机制。框架中内嵌的手势交互、约束感知和混合交互技术能有效降低任务分解和模式切换带来的认知负担,提高交互自然性。     

融合P2P技术的云平台快速内容分发方法

云存储服务在内容分发过程中的数据传递协议通常采用超文本传输协议（HTTP）,当大量客户端在短时间内向云存储服务器发出下载同一文件的请求时,会造成云服务端带宽压力过大以及客户端下载过慢的问题。为有效解决该问题,提出了一种融合Peer-to-Peer （P2P）技术的云平台快速内容分发方法,在内容分发过程中构建动态的HTTP和P2P协议转换机制,实现快速内容分发。选取用户类型、服务质量、时间收益、带宽收益等四种协议转换度量指标,并基于OpenStack云平台实现了所提出的动态协议转换方法。实验结果表明,与仅使用HTTP或P2P协议的内容分发方式相比,动态协议转换方法能够保证客户端用户总是获得较短的内容下载时间,同时,当P2P客户端数量较大时能够有效节约服务提供商的带宽资源。     

GloudSim: Google trace based cloud simulator with virtual machines

In 2011, Google released a 1‐month production trace with hundreds of thousands of jobs running across over 12,000 heterogeneous hosts. In order to perform in‐depth research based on the trace, it is necessary to construct a close‐to‐practice simulation system. In this paper, we devise a distributed cloud simulator (or toolkit) based on virtual machines, with three important features. (1) The dynamic changing resource amounts (such as CPU rate and memory size) consumed by the reproduced jobs can be emulated as closely as possible to the real values in the trace. (2) Various types of events (e.g., kill/evict event) can be emulated precisely based on the trace. (3) Our simulation toolkit is able to emulate more complex and useful cases beyond the original trace to adapt to various research demands. We evaluate the system on a real cluster environment with 16×8=128 cores and 112 virtual machines constructed by XEN hypervisor. To the best of our knowledge, this is the first work to reproduce Google cloud environment with real experimental system setting and real‐world large scale production trace. Experiments show that our simulation system could effectively reproduce the real checkpointing/restart events based on Google trace, by leveraging Berkeley Lab Checkpoint/Restart tool. It can simultaneously process up to 1200 emulated Google jobs over the 112 virtual machines. Such a simulation toolkit has been released as a GNU GPL v3 software for free downloading, and it has been successfully applied to the fundamental research on the optimization of checkpoint intervals for Google tasks. Copyright © 2014 © Published 2014. This article is a U.S. Government work and is in the public domain in the USA.