基于检测域划分的虚拟机异常检测算法

虚拟机的正常运行是支撑云平台服务的重要条件,由于云平台下虚拟机存在数量规模大、运行环境随时间动态变化的特点,管理系统难以针对每个虚拟机进行训练数据采集以及统计模型的训练。为了提高在上述环境下异常检测系统的实时性和识别能力,提出基于改进k中心点聚类算法的检测域划分机制,在聚类迭代更新步骤上进行优化,以提升检测域划分的速度,并通过检测域策略的应用来提高虚拟机异常检测的效率和准确率。实验及分析表明,改进的聚类算法拥有更低的时间复杂度,采用检测域划分机制的检测方法在虚拟机异常检测中拥有更高的效率和准确率。     

INTER-VMM:融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型

低能量消耗与物理资源的充分利用是绿色云数据中心构造的两个主要目标,需要采用虚拟机迁移模型来完成优化,为此提出了融合虚拟机选择和放置的虚拟机迁移模型INTER-VMM（Interrelation approach in virtual machine migration）。INTER-VMM设计了云数据中心的基于多维物理资源约束的能量消耗模型,是一种将主机负载检测、虚拟机选择及放置结合起来考虑的虚拟机迁移策略。在虚拟机选择中采用HPS（High CPU utilization selection）选择法,选择超负载物理主机上CPU利用率最高的一个虚拟机,让其进入候选迁移虚拟机列表中。在虚拟机放置中采用空间感知分配（Space aware placement, SAP）放置法,考虑了充分利用物理主机空余空间使用效率的方法。仿真结果表明,INTER-VMM比近几年来常见的虚拟机迁移策略具有更好的性能指标,对云服务提供商具有很好的参考价值。     

虚拟机迁移中一种新的物理主机异常状态检测算法

提出了一种新的物理主机异常状态检测算法PHSDA(Physical host status anomalous detection algorithm)。PHSDA算法包括两个阶段;在超负载检测中,采用一种迭代权重线性回归方法来预测物理资源的使用效率情况;在低负载检测中,利用多维物理资源的均方根来确定其资源使用阈值下限,避免异常状态的物理主机数量的增加; PHSDA检测算法配合迁移过程中后续的虚拟机选择策略和虚拟机放置策略,就可以形成一个全新的虚拟机迁移模型PHSDA-MMT-BFD。以CloudSim模拟器作为PHSDA的仿真环境。经PHSDA策略优化过后的新虚拟机迁移实验表明：比近几年的BenchMark迁移模型比较起来,可以很好的降低云数据中心的能量消耗,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高。     

基于BP神经网络的气象云资源调度系统

人工调度气象云资源会造成资源浪费。本文设计一种基于BP神经网络的气象云资源调度系统。该系统使用BP神经网络学习虚拟机负载历史数据,并对其进行预测;基于预测的虚拟机负载,设计一种面向多类资源的虚拟机非增排序策略;使用首次适应算法对排序后的虚拟机进行云资源调度。该系统在江西省气象云平台中进行了实验和功能验证。     

一种新的物理主机资源利用阈值边界管理策略

提出了一种新的物理主机资源利用阈值边界管理策略（Physical host resource utilization thresholds management strategy, RUT-MS）。RUT-MS把云数据中心的虚拟机迁移过程进一步划分为超负载主机检测、虚拟机选择、虚拟机放置第1阶段、低负载主机检测和虚拟机放置第2阶段。使用一种迭代权重线性回归方法来预测物理资源的阈值上限,避免超负载的物理主机数量的增加;采用最小能量消耗策略完成虚拟机选择过程;使用多维物理资源的均方根来确定其资源使用阈值下限,减少低负载物理主机数量。实验结果表明： RUT-MS物理资源利用阈值边界管理策略使云数据中心的能量消耗和虚拟机迁移次数明显减少,SLA（Service level agreement）违规率和SLA及能量消耗联合指标只有少量的增加。     

基于模糊动态阈值机制的能效虚拟机合并决策方法

动态虚拟机合并是云数据中心改善功耗和资源利用率的有效方法,但负载变化使数据中心较难维持服务等级协议SLA和最优能效.针对该问题,提出一种模糊动态阈值方法对虚拟机合并过程进行决策,在动态负载环境下实现最小化的虚拟机迁移量.该算法利用模糊推理系统动态调整主机资源利用阈值,使得超载主机上的虚拟机迁移大幅降低,并可以满足服务等...     

基于拍卖的虚拟机动态供应和分配算法

当前云计算供应商通过定价算法或类似拍卖的算法来分配他们的虚拟机（VM）实例。然而,这些算法大多要求虚拟机静态供应,无法准确预测用户需求,导致资源未得到充分利用。为此,提出了一种基于组合拍卖的虚拟机动态供应和分配算法,在做出虚拟机供应决策时考虑用户对虚拟机的需求。该算法将可用的计算资源看成是“流体”资源,且这些资源根据用户请求可分为不同数量、不同类型的虚拟机实例。然后可根据用户的估价决定分配策略,直到所有资源分配完毕。基于Parallel Workload Archive（并行工作负载存档）的真实工作负载数据进行了仿真实验,结果表明该方法可保证为云供应商带来更高收入,提高资源利用率。     

一种基于QoS的云负载均衡机制的研究

提出一种基于QoS的云负载均衡机制,即:构建QoS模型和云资源模型;建立资源度量与QoS属性之间的映射;对虚拟机实例负载状况和虚拟机集群资源利用状况进行量化评估;感知用户的QoS并对比所监控的云节点的资源度量情况,根据对比结果,通过任务调度算法和弹性伸缩算法分别实现任务的分发和虚拟机集群的弹性伸缩,最终达到优化的负载均衡的目的.通过模拟试验,结果表明本方法与Round robin算法相比,有更好的负载均衡效果.     

基于迁移技术的云资源动态调度策略研究

现有云资源管理平台存在着瞬时资源利用率峰值易引发迁移、动态负载效果不佳等问题。依据云资源动态调度模型,提出了有效的基于迁移技术的虚拟机动态调度算法。算法将物理节点负载与虚拟机迁移损耗评估、多次触发控制、目标节点定位三者有机结合,实现云计算数据中心高效的动态负载均衡。实验结果表明,该算法优于CloudSim的DVFS调度策略,在保证应用服务水平的同时能减少虚拟机迁移次数和物理机启用数量。     

面向高校教学云服务的虚拟机动态调度方法

随着教学信息化的不断深化,高校云平台越来越普及,但是实际应用中资源利用率仍然较低,核心问题在于当前的虚拟机调度机制未考虑高校教学应用的特征,从而导致负载不均和资源浪费。为了解决这一问题,从高校教学应用需求出发,提出了一种虚拟机动态调度算法(CRS),定义了课程虚拟机模型和物理机负载模型,并实现了基于OpenStack开源云平台的可对虚拟机进行动态调度的校园云平台。实验表明,提出的虚拟机动态调度方法达到了降低能耗及实现负载均衡的目标。     

基于PABFD-SA算法的虚拟机动态迁移研究

虚拟机动态迁移整合技术是大规模异构云数据中心降低能耗的有效方法。采用指数平滑预测法进行负载检测,然后以最小迁移时间算法（MMT）为原则筛选出待重分配的虚拟机,并就重分配过程中的能耗优化问题设计了一种感知能耗的最佳适配递减和模拟退火组合算法PABFD-SA（Power Aware Best Fit Decreasing-Simulated Annealing）。该算法将BFD算法获取的物理主机序列作为SA算法的初始解,并在搜索过程中加入了保留和更新历史最优解的功能。仿真结果表明,该算法在减少异构云计算系统的总能耗,降低SLA违约方面有一定改善。     

基于渗透式人工蜂群与蚁群优化混合的负载平衡算法

针对当前云计算负载平衡调度过程中出现的虚拟机迁移效率低和能耗高问题,提出了一种基于渗透式人工蜂群与蚁群混合优化负载平衡算法,该算法将化学渗透行为与生物启发的负载平衡算法相结合,在充分利用人工蜂群和蚁群两种优化算法优点的同时,将渗透技术应用于负载均衡。由于渗透技术支持通过云基础设施迁移的虚拟机的自动部署,从而克服了现有仿生算法在实现物理机之间负载平衡方面的缺点,提高了迁移效率。实验结果表明,以现有负载平衡算法相比,提出的算法在迁移性能上提升明显。     

基于资源需求分布特征的异构云环境虚拟机放置算法

针对异构云环境中的虚拟机放置（VMP）问题,提出一种基于虚拟机资源需求分布特征的放置算法（RDDFPA）。首先,建立基于CPU资源和内存资源比例系数的虚拟机需求和物理机配置描述方法,并根据该比例系数对所有虚拟机进行排序;其次,通过分析虚拟机需求与物理机配置各自在CPU资源和内存资源比例方面的关系,确定比例分界点,完成虚拟机集合的划分,每个虚拟机子集合的规模反映出对相匹配的不同配置物理机的需求比例;最后,利用启发式算法如首次适应（First Fit）算法完成虚拟机子集合在相匹配配置的物理机子集合上的放置。理论分析和仿真实验结果表明,与采用任意单一配置的物理机总数量相比,所提算法所需物理机的总台数减少了2%~17%。RDDFPA能够根据虚拟机资源需求分布的不同,确定各类配置物理机的数量,高效完成虚拟机的放置,在提高资源利用率的同时,降低了系统能耗。     

面向长作业环境中的云调度策略

随着云计算的普及,大量的数据处理选择云服务来完成。现有算法较少考虑异构型系统中虚拟机计算能力的不同,导致某些任务等待时间过长。提出了虚拟机负载大小实时调整的算法。对云计算中资源虚拟化特征,给出一种评估虚拟机计算能力的方法。根据虚拟机能力和运行过程中的状态变化,自适应进行任务量大小调整,满足实时要求。通过任务调度,协调任务完成时间,保持各虚拟机负载的动态均衡,缩短长作业的总执行时间,提高了系统的吞吐量和整体服务能力,提升了效益。实验结果表明,本文算法能自适应地调整任务量大小,进行调度,以维持虚拟机负载均衡。     

基于轮换策略的异构云资源分配算法

云计算以其按需索取、按需付费、无需预先投资的优势给用户带来极大的便利,然而静态、单一的云计算环境容易成为网络攻击的目标,给用户带来较大的安全风险。动态的虚拟机部署策略和异构的云基础设施在提升云计算环境安全性的同时会降低资源利用率。提出一种针对虚拟机轮换时的资源分配算法,将不同类型的资源抽象成维度不同的向量,并通过求解装箱问题实现资源分配中的负载平衡,同时为每个虚拟机设定驻留时间,对当前服务器的负载状态进行轮换以提升虚拟机的安全性。实验结果表明,资源动态分配算法在提高虚拟机安全性能的同时,能够减小轮换带来的负载波动。     

System cum Program-Wide Lightweight Malicious Program Execution Detection Scheme for Cloud

ABSTRACT

Cloud is prone to a set of well-known network and host-based attacks from cloud insiders, cloud users, and outside attackers. This paper concretely focuses over the detection of malware and program modification-based attacks through identification of malicious program executions and malware at the client virtual machines and hosts in a cloud environment. The paper also focuses on the related techniques for malware detection using system call sequence measures. An immediate system call structure-based program cum system-wide technique is proposed for the detection of anomalous program executions and malwares in the cloud. The algorithm is validated over University of New Mexico sendmail data set. Effective deployment architecture for such an implementation is also presented as a distributed cum centralized intrusion prevention system (IPS). The proposed IPS also solves the problem of individual IPS getting malformed at client virtual machine with the use of both process and system level based detection strategies. The paper provides detailed results and experimentations of the proposed intrusion detection technique on a private cloud with open nebula and virtual box.     

Cloud simulators in the implementation and evaluation of virtual machine placement algorithms

In recent years, many algorithms have been proposed for the optimized allocation of virtual machines in cloud data centers. Such algorithms are usually implemented and evaluated in a cloud simulator. This paper investigates the impact of the choice of cloud simulator on the implementation of the algorithms and on the evaluation results. In particular, we report our experiences with porting an algorithm and its evaluation framework from one simulator (CloudSim) to another (DISSECT‐CF). Our findings include limitations in the design of the simulators and in existing algorithm implementations. Based on this experience, we propose architectural guidelines for the integration of virtual machine allocation algorithms into cloud simulators.     

贪心算法优化云数据中心的虚拟机分配策略

如何将云客户端的大量虚拟机均匀的分配到云数据中心的物理主机上执行是一个关键问题.提出了贪心算法优化云数据中心的虚拟机分配策略,首先设计一个用于企业的云数据中心的工作场景,该场景包括三层云计算系统结构,包括用户层、云服务提供者层和云数据中心集合层.用户层用来生成虚拟机的请求集;云服务提供者层通过经典的装箱问题算法完成用户层的大量的虚拟机请求集到底层的云数据中心的分配.然后建立虚拟机分配过程中各种约束因素的数学模型;最后利用贪心算法优化云数据中心之间的虚拟机分配.利用某个企业的大数据中心作为云端测试环境,测试结果表明,经典的最好适应算法Best-Fit-Algorithm具有比较的虚拟机分配效果,云平台的能量消耗比较少,该实验结果对于其他企业构造云数据中心有比较好参考价值.     

基于虚拟化技术的私有云计算平台设计

为提高分布式集群系统的硬件资源利用率,避免闲置设备造成的经济损失,结合虚拟化技术,提出了一种基于多种框架技术的私有云平台实现方案.该方案整合底层硬件资源,实现了对资源的按需分割、动态分配及动态迁移,并针对传统的虚拟机部署方法中的负载不均衡问题,提出了基于动态分配决策的虚拟机部署机制,该策略根据虚拟机资源的特点,结合现有物理节点的负载情况,对虚拟机进行了动态部署.最后设计实现了灵活性强、可扩展性能好的私有云计算服务平台,以石油勘探中的傅里叶有限差分叠前深度偏移为测试用例进行了应用测试,证明了私有云平台的可行性和有效性,并对虚拟机的部署机制进行了测试.实验结果表明,动态分配决策能够在部署大量虚拟机的同时,较好地保持私有云平台的负载平衡.