检索结果-内蒙古大学图书馆

基于云计算模型的移动通信网络优化

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中文科技期刊数据库(全文版)工程技术 2016年第11期 00287-00287页

作者：王金宝黑龙江电信国脉工程股份有限公司黑龙江哈尔滨 150000

当前,我国移动通信网络已经在社会中广泛分布。网络技术促进了移动技术的快速发展。本文重点对云计算在移动通信网络中的优化进行分析,希望能够对读者提供一些借鉴和参考。

关键词：云计算模型特征现状优化

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基于云计算模型的移动通信网络优化

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电子世界 2014年第18期 8-8页

作者：陈臻广东工商职业学院

目前,我国正处于信息化、数字化的时代,随着科技的发展,通讯网络已经完全融入到了人们的生活中,移动通信促进了计算机技术的发展,网络技术成为了信息技术发展中的主要力量。云计算的出现,为移动通信网络的发展提供了可靠保证。本文首先... 详细信息

目前,我国正处于信息化、数字化的时代,随着科技的发展,通讯网络已经完全融入到了人们的生活中,移动通信促进了计算机技术的发展,网络技术成为了信息技术发展中的主要力量。云计算的出现,为移动通信网络的发展提供了可靠保证。本文首先介绍云计算,然后针对目前移动通信网络优化的现状进行分析,提出了要结合云计算与移动通讯网络优化的想法。

关键词：云计算模型移动通信网络优化措施

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云计算的安全模型和策略分析

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电脑知识与技术（过刊） 2011年第3X期17卷 1750-1751页

作者：刘楷华李雄湖南信息职业技术学院湖南长沙410001

云计算作为当前信息领域研究的一个热点,以IBM为首的全球各大知名企业和研究机构及政府等各界都十分关注。它在提高各种资源的利用率的同时,也给信息安全与隐私方面带来了很大的安全隐患和挑战。该文在介绍云计算的基本概念基础上,对云... 详细信息

云计算作为当前信息领域研究的一个热点,以IBM为首的全球各大知名企业和研究机构及政府等各界都十分关注。它在提高各种资源的利用率的同时,也给信息安全与隐私方面带来了很大的安全隐患和挑战。该文在介绍云计算的基本概念基础上,对云计算下的安全模型和策略所面临的挑战进行了分析。

关键词：云计算安全模型安全策略云计算模型信息安全

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面向能耗优化的云计算资源调度算法研究

面向能耗优化的云计算资源调度算法研究

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作者：郝亮哈尔滨工业大学

学位级别：博士

云计算正在变成一种流行的网络计算模式,它可免去用户复杂的计算过程,使企业等使用者不必再购买大量硬件设施,仅需通过应用程序界面即可获得可观的计算能力与服务资源。随着云计算提供商在全球服务器数量的不断增加,由此带来的能耗问题... 详细信息

云计算正在变成一种流行的网络计算模式,它可免去用户复杂的计算过程,使企业等使用者不必再购买大量硬件设施,仅需通过应用程序界面即可获得可观的计算能力与服务资源。随着云计算提供商在全球服务器数量的不断增加,由此带来的能耗问题逐渐引起人们的关注。目前在云计算资源调度研究中,能耗优化问题很少被考虑,因此,本课题在云计算资源调度过程中,通过对系统资源与任务调度进行重新分配,提出了资源调度算法以优化能耗。首先,介绍了课题的研究背景和意义,对云计算系统进行了深入研究,总结了现有国内外的主要云系统发展现状。对云计算服务类、服务功能和实现机制进行了系统研究,进而分别从任务层、资源调度层、虚拟资源层和物理链路层进行分析,设计了面向能耗优化的云计算资源调度框架。深入分析了云计算资源调度与能耗优化的相关研究进展,提出了存在问题与解决思路。其次,在设计的面向能耗优化的云计算资源调度框架的基础上,深入分析了云系统中随机任务的资源调度时间与功率、能耗优化的资源调度策略等,提出了云计算问题模型。在随机任务规模较小时,提出了基于云计算时间预测的资源调度能耗优化模型,进行了云系统资源调度过程中低利用率时能耗的优化。根据所提模型设计了基于时间预测的资源调度算法,提出了时间预测因子以实时调节每次预测时间的准确率,提出了历史时间槽算法来存储与更新时间节点,并通过实验验证了模型的正确性。实验表明,在随机任务量较少时,该调度算法可以有效地节省云系统低利用率时浪费的能耗。再次,在云计算系统中的随机任务规模较大时,提出了基于任务忍耐值的资源调度算法以优化云系统能耗。研究了云系统中执行任务的情况,引出了松弛时间概念,定义了任务超时忍耐函数,通过调整任务分配资源以减少任务等待时间;根据任务的当前网络重要等级、任务在云系统的执行时间长短等参数计算出任务超时忍耐值的大小;提出了基于云计算任务忍耐值的资源调度能耗优化模型,设计了资源调度算法以优化云系统能耗,对各算法性能对比后,证明了所提算法更好地优化了云系统的能耗。此外,在云系统随机任务规模适中时,为避免由于任务与资源的不相关性而浪费过多能耗以及由此导致的数据中心间任务数据传输能耗的浪费,本课题研究了云数据中心之间的的资源相关性,提出了任务调度过程中的资源相关性概念。通过计算资源相关性的大小实现任务调度,设计了基于资源相关性的云计算调度模型,使任务调度所产生的能耗随资源相关性的提高而减少,提出了基于资源相关性的云计算资源调度算法以优化传输过程中产生的能耗。实验结果证明了本算法有效地优化了云系统产生的能耗并提高了系统效率。最后,在随机任务规模不同情况下,对云计算资源调度过程中可能产生的成本进行了约束,在世界时区的特性可能产生不同电价、网络带宽、负载程度的研究基础上,提出了世界动态时区性电价,进而提出了基于以执行成本为约束条件的云系统资源调度能耗优化模型,在资源调度过程中,利用负载程度、电价等因素优化云系统能耗。在该模型中,设计了任务分层策略以实现任务能耗分层,提出了云系统自适应资源匹配调度算法,在完成调度过程的约束条件后进行系统资源利用率等因素判定,实现对已设计的调度算法的合理选择与切换,基于此提出了成本约束的能耗优化的调度算法。实验结果表明所提出的算法在优化能耗的同时,实现了服务成本的降低。

关键词：云计算模型时间预测超时忍耐值资源相关性成本约束

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安全云计算中的通信负载与任务调度研究

安全云计算中的通信负载与任务调度研究

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作者： Belal Ali Al-Maytami（比郎）西南交通大学

学位级别：博士

云计算是一种日趋成熟的分布式计算模型,可有效地通过互联网提供所需资源服务例如计算、存储、网络、平台和应用等)。针对软件服务即服务(SaaS),平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)这三种常见的服务类型,云服务提供商和消费者都存... 详细信息

云计算是一种日趋成熟的分布式计算模型,可有效地通过互联网提供所需资源服务例如计算、存储、网络、平台和应用等)。针对软件服务即服务(SaaS),平台即服务(PaaS)和基础设施即服务(IaaS)这三种常见的服务类型,云服务提供商和消费者都存在诸多挑战与问题,例如数据流量,隐私,加密,计算成本,复杂性和资源利用率等。更多的设本文研究主要针对平台即服务(PaaS),以辅助SaaS,并更好地支撑IaaS。为此,本文提出了解决上述云计算挑战的几种解决方案,特别是安全云计算中的通信负载和任务调度。下简述本论文的主要贡献。为了解决用于安全云计算的通信负载和查询处理,本文提出了一种称为多广播可搜索关键字加密(MBSKE)的新颖搜索算法来处理具有一组关键字的查询业务。这组关键字以加密的形式从用户发送到云服务器,从而隐藏了所有用户相关信息或者来自云服务器的查询内容。该方法使用了缓存算法并且在运行速度和陷阱门方面得到了40%的性能提高。分析表明,该方法在云计算环境中可以最小化计算成本和复杂度,并使得吞吐量最大化,同时保证了用户和服务云的私密性及机密性。服务云将加密后的查询结果返回给用户,用户再通过私钥解密数据。随着云计算的发展,外包数据的敏感信息面临未经授权访问的风险逐年增加且实施成本越来越高。目前已经有多种方法搜索加密的数据以保护数据隐私,但是通信负载和复杂度都颇高。为了解决这个问题,本文提出了一种用于用户端查询的缓存算法以减少用户与云提供商之间的通信成本。此外,本文提出了一种并行搜索算法以减少云服务器中的搜索时间和流量过载。通过采用此方案,可以最佳利用云服务器减少用于同一任务的云资源的数量。值得注意地是,缓存的使用在发送查询的过程中起到了重要作用。在云计算和异构计算系统中,调度算法对性能提高很重要。本文提出了一种基于云计算中改进MiM-MaM调度任务(I-MMST)的有界数完全连通图调度算法。此外,基于主成分分析(PCA)的原理,通过引入预见功能可以在不增加计算成本相关的时间复杂度的情况下实现显著的完工期改进。性能分析和仿真结果表明,基于随机生成具有各种特征的拓扑图,所提出的调度算法在完成时间、速度和效率方面都优于已有方法。尽管云计算已在各种应用中广泛使用,但是任务调度和资源调度问题仍然值得进一步研究。在异构计算系统中,使用任务调度算法将传入的任务分配给相关计算机以减少完成时间并最大化资源利用率。所提出的算法通过使用主成分分析(PCA)算法大大降低了完成时间及复杂度,从而减少了计算矩阵的预期时间(ETC)。与已有的Min-Min,Max-Min,QoS-Guide和MiM-MaM调度算法相比,仿真结果证实了我们提出的异构系统算法在效率、加速和调度长度比等方面的优越性能。随着云服务器的流量一直在不断增长,单台服务器几乎不可能处理来自所有客户端的请求,而该问题的解决方案是通过将流量转移到未充分利用的交换机以平衡繁重的负载。传统的负载平衡器采用的硬件设施非常昂贵且灵活性不足,而替代方法则是采用软件定义网络(SDN)。SDN负载均衡器不需要昂贵的硬件,并且可以进行编程,因此使得实现用户定义的算法和负载均衡策略变得更加容易。本文首先提出控制流量均衡问题,得到每个交换机的最优控制链路转发路径以使整体网络的平均控制时延最小。均衡问题在SDN中非常重要,因为由OpenFlow交换机启动的控制流量的及时传输直接影响路由策略的有效性。本文实现了几种主流负载均衡算法,给出了各算法主机负载平衡技术性能,并且对比了使用OpenFlow与连接到控制器的交换机的性能。

关键词：云计算模型通信负载云计算安全云计算服务任务调度软件定义网络

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云计算模式下多租户软件最优调度方法仿真

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计算机仿真 2018年第7期35卷 447-451页

作者：杨梅芳河南大学濮阳工学院河南濮阳457000

针对当前调度方法对多租户软件调度时,难以保证调度任务服务水平目标、租户间公平性,同时存在任务调度执行效率低的问题,提出基于蚁群优化的云计算模式下多租户软件最优调度方法。多租户软件最优调度机制引人占优资源熵以及占优资源权... 详细信息

针对当前调度方法对多租户软件调度时,难以保证调度任务服务水平目标、租户间公平性,同时存在任务调度执行效率低的问题,提出基于蚁群优化的云计算模式下多租户软件最优调度方法。多租户软件最优调度机制引人占优资源熵以及占优资源权重的概念使任务调度到多租户需求和供给更为贴合的虚拟机上。在此前提下保障获取资源最少的租户优先获得任务调度,并根据租户的资源使用情况,以最大化全局占优资源熵为目标构建最优调度模型。采用蚁群算法对最优调度模型进行求解,对调度方案可行解添加不同信息素,使得多租户调度服务水平目标、调度执行效率、租户间公平性等综合需求达到最优,即最优解。实验结果表明,所提方法能够保证调度任务服务水平目标、租户间公平性,且有效提高了任务调度执行效率。

关键词：云计算模型多租户软件最优调度蚁群算法

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面向集合的MapPartition计算模型的研究与实现

面向集合的MapPartition计算模型的研究与实现

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作者：范永刚西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的发展和云计算技术的出现，越来越多的公司企业开始面对海量数据的处理。传统的集中式处理方式和分布式处理方式很难满足海量数据的计算需求，而云计算技术的发展则为大规模数据处理提供了很好的技术平台。然而，在云计... 详细信息

随着互联网技术的发展和云计算技术的出现，越来越多的公司企业开始面对海量数据的处理。传统的集中式处理方式和分布式处理方式很难满足海量数据的计算需求，而云计算技术的发展则为大规模数据处理提供了很好的技术平台。然而，在云计算环境下的数据处理具有内在的高度并行性，并且是分布式的，这与传统的顺序程序存在巨大差异。如何为普通用户提供一个简洁而又功能强大的编程模型与接口，是当今云计算技术研究的重点。现有云计算环境下的计算模型往往对迭代式编程的支持不够，并通常要求用户实现特定的自定义函数，而用户对程序的逻辑缺少控制，不能像顺序程序一样简单的编写代码。本文针对以上问题，通过对现有计算模型的研究，设计出了面向集合的MapPartition计算模型（Set-oriented Map Partition Computational Model，SOMP）。该模型由一个Main函数和一些用户自定义的操作组成。在Main函数中，用户可以像顺序程序一样进行迭代式编程，然后通过模型提供的一些原语将自定义的一些操作作用在一些键值对集合上。通过操作的延迟执行和优化，SOMP模型能够很好的利用数据缓存提高计算效率。经过实际测试，该计算模型在处理迭代式数据计算时具有较高的效率。

关键词：云计算模型键值对集合 MapPartition 模型数据缓存

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边缘计算环境下的隐私智能推理预测

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人工智能 2019年第5期 45-54页

作者：刘雪峰屈颖雪王尧裴庆祺西安电子科技大学西安电子科技大学区块链应用与评测研究中心陕西省区块链与安全计算重点实验室西安电子科技大学网络与信息安全学院西安电子科技大学综合业务网理论与关键技术国家重点实验室(ISN) 西安电子科技大学西安市移动边缘计算及安全重点实验室西安电子科技大学陕西省区块链与安全计算重点实验室

物联网的快速发展和数据的爆炸式增长,使得以传统的集中式云计算模型处理这些数据面临着传输带宽负载增加、系统延迟增大和云计算中心压力骤增的问题。基于此,边缘计算应运而生。另一方面,网络边缘设备产生的海量级数据推动了AI应用的发... 详细信息

物联网的快速发展和数据的爆炸式增长,使得以传统的集中式云计算模型处理这些数据面临着传输带宽负载增加、系统延迟增大和云计算中心压力骤增的问题。基于此,边缘计算应运而生。另一方面,网络边缘设备产生的海量级数据推动了AI应用的发展,而边缘计算支持将智能从云端转移到网络边缘。边缘计算与AI的结合——边缘智能,很好地解决了数据的实时处理问题,但是同时面临着数据隐私的挑战。本文聚焦边缘计算下的隐私智能推理,对边缘计算和边缘智能进行了简单的介绍,在分析现有AI服务模式存在的隐私需求和保护机制之后,总结了边缘智能服务模式下潜在的隐私需求并提出了相应的解决思路。

关键词：特征数据用户特征服务器云计算中心网络边缘服务提供商万物互联安全多方计算智能推理云计算模型同态加密

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移动边缘计算技术发展研究及业务连续性保障方案改进建议

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通信世界 2022年第10期 37-40页

作者：刘伟中国移动雄安产业研究院

移动边缘计算(MEC,Mobile Edge Computing)是指在无线接入网(RAN)中安装计算资源的分布式系统,是接入网络与边缘计算结合的产物,具有接入高效、使用便捷、访问安全等特点。作为云计算模型的扩展和延伸,移动边缘计算采用了一种分散式运... 详细信息

移动边缘计算(MEC,Mobile Edge Computing)是指在无线接入网(RAN)中安装计算资源的分布式系统,是接入网络与边缘计算结合的产物,具有接入高效、使用便捷、访问安全等特点。作为云计算模型的扩展和延伸,移动边缘计算采用了一种分散式运算的架构,将应用程序、数据资料与服务的运算交由网络逻辑上的边缘节点处理,以提供就近、高效、安全的算力服务。

关键词：分布式系统应用程序移动边缘计算访问安全数据资料无线接入网云计算模型边缘节点

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MapReduce性能预测模型构建

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计算机技术与发展 2016年第1期26卷 70-73页

作者：李振举李学军刘涛杨晟装备学院信息装备系北京101416

MapReduce是目前大数据处理中应用最广泛的云计算模型,预测其性能有利于提高云计算的效率。然而MapReduce运行需要依赖大量的配置参数,这些参数会对MapReduce性能产生较大的影响。传统的MapReduce模型的配置参数的预测方法都是基于管理... 详细信息

MapReduce是目前大数据处理中应用最广泛的云计算模型,预测其性能有利于提高云计算的效率。然而MapReduce运行需要依赖大量的配置参数,这些参数会对MapReduce性能产生较大的影响。传统的MapReduce模型的配置参数的预测方法都是基于管理员经验的定性分析,无法准确预测MapReduce模型运行时间。为更好地对MapReduce性能进行预测,利用数学分析中的多元线性回归方法,在分析现有的影响MapReduce性能的配置参数的基础上,构建了MapReduce性能和其配置参数之间的多元线性回归模型。为了验证该方法的正确性,以两个最重要的配置参数Map和Reduce数量为例进行了算例验证。实验结果表明,多元线性回归模型可以用来预测MapReduce性能。

关键词： MapReduce 云计算模型性能预测多元线性回归模型

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