检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：万国强吉林大学

学位级别：硕士

云计算正逐渐成为信息技术领域重要的基础设施,其中无服务器(以下简称Serverless)架构是一种流行的云计算技术。该技术拥有按需收费、自动扩缩容和低成本等特点,最重要的是Serverless架构对开发者屏蔽了底层物理主机的情况,提升了开发... 详细信息

云计算正逐渐成为信息技术领域重要的基础设施,其中无服务器(以下简称Serverless)架构是一种流行的云计算技术。该技术拥有按需收费、自动扩缩容和低成本等特点,最重要的是Serverless架构对开发者屏蔽了底层物理主机的情况,提升了开发效率。但是由于架构设计特点,函数作为Serverless平台的最小执行单位需要实际在容器中执行,在函数对外提供服务前需要经历多个启动步骤,极大地影响了函数运行的性能表现。因此解决冷启动问题成为Serverless平台的重要挑战。目前大部分冷启动优化方式是从系统角度出发提出资源调度优化方法,相关方法缺乏对Serverless函数异构性的考虑,造成算法在面对不同领域的函数时灵活性不足使得冷启动率偏大。另外资源调度方法在优化Serverless平台冷启动问题时容易忽视系统收益和内存消耗这两个对于云计算服务商的重要指标,最终造成云计算服务商的系统收益损失。资源调度方法在Serverless架构中起到了关键作用,本文针对系统收益和冷启动率分别对任务资源分配优化策略进行了研究。本文的主要贡献为:(1)本文基于Serverless函数的调用和执行特征,提出了一种细粒度的冷启动优化方法:作业级直方图保活调节算法。该算法提供了参数选项,用于根据实际业务需求调整算法表现。实验证明:本文冷启动优化算法相较于固定时间保活(默认10分钟)方法和系统级直方图保活方法分别降低系统平均冷启动时间92%和15%。(2)在深入调研主流云计算服务商的核心计费模式后,结合Serverless平台的运行原理及作业级直方图保活调节算法,本文提出了Serverless系统收益模型和函数内存占用模型;模型具备较好的通用性,可在Serverless平台任务分配策略中提供系统收益和内存占用的量化指标。(3)针对冷启动问题相关任务调度策略影响云计算服务商关心的系统收益问题,本文提出了系统最大化收益问题分配算法,该算法在满足系统内存限制条件下求解了系统最大化收益及其任务分配,并使用作业级直方图保活调节算法保证每一个函数的冷启动率。实验表明:最大化系统收益问题分配算法相对于系统级直方图方法可以降低16.5%的平均冷启动率并提升395%的系统收益。(4)为了解决进一步降低Serverless平台的系统平均冷启动率并兼顾系统收益等重要参数的问题,本文提出了系统最低冷启动率资源分配算法。该算法在保证系统收益高于用户设定的阈值且内存消耗低于限制条件时求解了系统最低平均冷启动率及该条件下的任务分配情况。实验表明:最低冷启动问题分配算法可以相对于原有作业级直方图保活调节算法进一步降低系统平均冷启动率29.8%。

关键词：无服务器计算冷启动优化云计算资源调度背包问题

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基于OpenFaaS的无服务器工作流系统设计

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无线互联科技 2024年第10期21卷 21-24页

作者：甘凌霄南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210000

无服务器计算以低成本和高灵活性的云计算模式吸引了大量用户,越来越多的无服务器应用程序开发人员倾向于将复杂的应用程序解耦为松耦合函数的工作流。目前,受厂商锁定的限制,无服务器工作流框架存在扩展性不强以及不同平台之间函数应... 详细信息

无服务器计算以低成本和高灵活性的云计算模式吸引了大量用户,越来越多的无服务器应用程序开发人员倾向于将复杂的应用程序解耦为松耦合函数的工作流。目前,受厂商锁定的限制,无服务器工作流框架存在扩展性不强以及不同平台之间函数应用迁移成本高的问题。文章从减少应用迁移成本和提高系统扩展性角度出发,提出了一个基于OpenFaaS的无服务器工作流系统,旨在方便地扩展不同平台的无服务器计算框架,实现同时使用不同平台无服务器函数的功能。

关键词：无服务器计算工作流 OpenFaaS

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基于区块链与容器技术的个人云计算系统设计与实现

基于区块链与容器技术的个人云计算系统设计与实现

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作者：侯艺超南开大学

学位级别：硕士

随着社会进入万物互联时代,数据量开始成指数级增长,进而引发了对计算资源的巨大需求。依托于虚拟化技术的云计算逐渐兴起,为处理海量数据,提供了稳定、可靠的底层技术支撑。但其高昂的价格对于大多数初创企业而言,是一项巨大支出。另... 详细信息

随着社会进入万物互联时代,数据量开始成指数级增长,进而引发了对计算资源的巨大需求。依托于虚拟化技术的云计算逐渐兴起,为处理海量数据,提供了稳定、可靠的底层技术支撑。但其高昂的价格对于大多数初创企业而言,是一项巨大支出。另一方面,个人计算机的闲置率也在不断上升,暗示着在世界范围内有着庞大的闲置计算资源可以利用。根据Domingues等人的调查,个人计算机的CPU空闲率高达97.9%,RAM空闲率达到42.1%[1]。本文主要针对普通个人计算机资源闲置率高,但通用公共计算框架又无法有效整合公共IP与非公共IP的个人计算机组网的问题,提出并实现了Bounty Cloud云计算平台。本文主要完成如下工作: 1.利用Hyperledger Fabric区块链技术,实现计算资源的按量付费与作业进程强管控。并设计作业与资金监控链码实现交易透明化、可追溯化。通过将平台所有交易托管到区块链上,增强平台的交易安全、资金安全。 2.利用阿里云Rocket MQ消息队列与Go并发编程技术,在单主题队列下实现拉模型集群订阅,又通过集群区分计算资源规格,实现单主题队列下的作业派发问题。并巧妙的解决超大规模公共IP与非公共IP个人计算机组网接入问题,让平台真正的可以接入海量个人计算机。 3.利用Docker容器技术,对计算资源控制粒度最小化,可以实现单v CPU级别与GB级别RAM的资源使用管控。并实现对作业与宿主机运行时的深度隔离,保障接入的个人计算机安全。 4.利用Go交叉编译技术,提供全系统个人计算机侧的客户端程序,最大限度简化用户接入流程。帮助用户使用单程序将自己的个人计算机接入BountyCloud云计算网络,增加平台普适性。 5.实现了可视化中央控制台,平台内部对接区块链网络与个人计算机网络,并实现作业故障自动转移,增加平台作业与服务运行的可靠性、实用性。最后,在对平台的功能、关键时间指标、并发性能的完整评估测试后,表明Bounty Cloud能够大规模接入个人计算机,完成云计算组网,平稳对外提供计算服务,同时保证延时与并发性能上满足日常使用需求。这些证明本文工作的实用性与有效性。

关键词：无服务器计算区块链云计算绿色计算分布式计算

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Serverless环境下灰度干扰分析及函数调度研究

Serverless环境下灰度干扰分析及函数调度研究

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作者：周贤天津大学

学位级别：硕士

在过去的十年中,干扰感知的资源管理一直是一个经典的云计算问题,基准测试和隔离控制也都得到了广泛的研究。然而,本文发现在大型分布式应用中存在着三种形式的干扰:黑色、灰色和白色干扰。先前的研究大多只关注黑色干扰,但应用的局部... 详细信息

在过去的十年中,干扰感知的资源管理一直是一个经典的云计算问题,基准测试和隔离控制也都得到了广泛的研究。然而,本文发现在大型分布式应用中存在着三种形式的干扰:黑色、灰色和白色干扰。先前的研究大多只关注黑色干扰,但应用的局部发生灰色干扰的情形更为常见,而这一干扰形式目前还缺乏深入的研究。无服务器计算的发展将应用程序结构化成更细粒度的、短运行周期的函数,这进一步加剧了灰色干扰的发生。本文将灰色干扰在无服务器计算中的特点描述为高动态性、时空变化性和传播性。虽然高动态性特征使应用Qo S预测变得困难,但本文也观察到从详细的细粒度的函数级刻画中获益的可预测性。在此基础上,本文提出了一种增量式学习预测器Gsight,该预测器将应用在端到端调用路径上的时空重叠编码特征和函数级细粒度的资源刻画信息作为模型输入,实现对混部干扰应用的高精度性能预测。作为案例研究,本文在Open Faa S上实现了Gsight,并将其应用到了系统函数的调度模块中,以提高云资源的有效利用。实验结果表明,Gsight采用增量随机森林回归算法的平均预测误差是1.71%,其预测收敛速度比传统服务器系统应用快至少3倍。此外,本文设计的调度算法在保障服务Qo S的同时,可以使服务器集群函数密度提高至少18.79%。并且,基于本文的假设条件,相比于现有的调度算法Pythia和Worst Fit,本文的调度算法可以让云提供商(AWS、Azure和Google)的平均收益分别提高24.31%和48.06%。

关键词：数据中心灰色干扰无服务器计算性能预测函数调度

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新型云计算范式下云存储审计研究

新型云计算范式下云存储审计研究

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作者：蔡建泉深圳大学

学位级别：硕士

随着云原生技术的发展,5G的普及和物联网设备的增长,企业,政府以及个人用户都有需要计算和存储的大量数据。在此背景下,新型云计算范式不断发展,云服务粒度不断缩小以满足具体场景中用户的需求。虽然云服务日渐成熟,但频繁出现的数据安... 详细信息

随着云原生技术的发展,5G的普及和物联网设备的增长,企业,政府以及个人用户都有需要计算和存储的大量数据。在此背景下,新型云计算范式不断发展,云服务粒度不断缩小以满足具体场景中用户的需求。虽然云服务日渐成熟,但频繁出现的数据安全问题引人关注。针对云存储数据完整性问题,传统研究提出许多解决方案,但仍然存在诸多问题。一方面,传统云存储审计方案对云的建模常与实际场景不符,存在不能应用或者折损实际云服务能力的情况。另一方面,当前研究在解决云端数据安全问题时,普遍借鉴传统云审计思路,协议的设计未能充分利用不同云计算范式的特点,审计思路较为单一。为解决上述问题,更好的保障云存储数据安全,针对新型云计算范式下云存储审计问题展开如下研究。 ·针对传统云存储审计研究缺乏原型验证和成本刻画的问题,提出了一种基于无服务器计算的云存储审计方案。该方案工作在云不可信这一威胁模型,采用无服务器计算提供计算能力,采用对象存储提供云存储能力。该方案将传统云存储审计协议作为基本构建块,设计了可以运行大多数传统云存储审计协议且可实际部署在主流云上的云存储审计系统。为面向实际可用性,将所提方案上云并进行了实验测试,以评估云存储审计协议的实际性能。此外,为了刻画云存储审计协议的成本,进一步建立云存储审计收费模型,并根据主流云服务的收费策略评估所提云存储审计系统的工作成本。 ·针对边缘计算环境中云存储审计研究审计范式单一的问题,提出契合边缘计算服务环境的边缘存储审计范式和协议设计。该方案首先观察了传统云存储服务和边缘存储服务所处的环境和应用动机的不同,提出更加契合边缘计算范式背景下的边缘存储审计范式。在此基础上,研究并提出不同威胁模型下的边缘存储数据审计协议。首先,遵循边缘存储审计范式提出了工作在不可信边缘云的边缘存储审计协议。此外,进一步提高安全性要求,提出了实际可用的工作在不可信且窜通的边缘云的边缘存储审计协议。为促进云存储安全研究的实际发展,上述研究均进行了开源实现和实验评估。实验结果表明,基于无服务器计算范式的云存储审计方案展现出良好的实际可用性。一方面云存储审计协议表现出较好的实际性能,另一方面相比传统实现方式,云存储审计系统成本下降显著,对用户来说是实际可负担的。所提面向实际的边缘存储数据审计设计提出了边缘存储审计范式的概念,结合不同威胁模型提出的边缘存储审计协议设计比最新研究表现出更好的性能,在校验阶段所提方案均比对比方案性能提高若干数量级。总的来说,通过研究不同新型云计算范式特点,结合传统云存储审计基础展开面向不同实践场景的研究,有望促进传统云存储审计研究的实际应用,进而有助于保障生产环境中云存储数据安全。

关键词：云存储完整性审计无服务器计算边缘计算

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面向5G MEC的边缘计算平台实现和部署方案研究

面向5G MEC的边缘计算平台实现和部署方案研究

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作者：徐坤坤深圳大学

学位级别：硕士

随着万物互联时代的来临,不同于云计算时代,大量数据在网络边缘产生,有限的网络接入带宽和应用对实时性的要求使得远端的云计算中心不能对海量数据进行高效处理。多址边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)技术作为云计算模式在边... 详细信息

随着万物互联时代的来临,不同于云计算时代,大量数据在网络边缘产生,有限的网络接入带宽和应用对实时性的要求使得远端的云计算中心不能对海量数据进行高效处理。多址边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)技术作为云计算模式在边缘网络中的扩展,能够在边缘网络中支持资源密集、延迟敏感型应用,并为用户提供有地理位置感知的实时服务。但与此同时,新型信息服务和面向业务类应用的快速增长迫切要求在边缘计算中考虑服务质量对用户体验的影响。针对应用的响应性需求,本文提出基于软件定义网络的资源调度框架和基于无服务器计算的边缘计算平台,并主要研究了边缘计算中体验质量感知服务器部署问题。由于物联网设备的激增以及这些设备产生的巨大计算需求,大量的数据将在网络边缘进行实时地处理。如何管理由大量异构基础设施组成的边缘网络以支撑运行在其上的移动应用,如何在边缘网络中高效部署数量有限的服务器以满足应用的体验质量要求,具有十分重大的研究意义。我们提出功能分发网络(Function Delivery Network,FDN),一个基于软件定义网络的轻量级资源调度框架,以解决AIo T应用场景下的资源调度与管理、服务定义与接入以及体验质量(QoE)感知服务器部署等问题。FDN将应用执行环境下发到离用户最近的MEC节点上,保障应用对体验质量的要求;收集边缘节点和网络的状态信息,并基于这些信息做出全局最优调度;最后,中心化的控制方式也方便对大量设备进行管理。我们使用Go语言实现了一个FDN的原型,并将其部署在由四台服务器组成的测试平台上,基于流行的无服务器计算框架构建的MEC平台与5G基站共置。方案的可行性通过视频监控实时人脸识别应用得到了验证,与现有无服务器解决方案相比,在100并发请求下,FDN中请求的延迟相比云解决方案低了62%,同时实现了卓越的性能。在解决了边缘计算基础设施异构性和移动应用在MEC服务器上的生命周期管理等问题后,鉴于服务器部署的数量和位置直接影响到用户体验质量(Quality of Experience,QoE)(如负载不平衡和高延迟)以及运营成本。本文提出基于整数规划的最优部署算法作为衡量其他算法性能的基准,并基于贪心思想提出了近似最优部署算法(GDSA),能够获得与最优解较为接近的结果。随后,本文对图论中的最小集合覆盖问题进行了扩展,提出了新颖的基于反向覆盖集的服务器部署算法(GCQA),在99%的实验场景下都获得了与最优解最为接近的结果。另一方面,考虑相似研究中的求解算法,本文又提出了改进的基于多轮K-medoids聚类的服务器部署算法(MRKM)和基于多轮Top-K的服务器部署算法(MRTK)来验证本文提出算法的有效性。最后,我们在现实网络拓扑和上海电信基站数据集上使用真实的用户数据来对比上述服务器部署算法。在部署成本和体验质量方面,GCQA获得的部署方案大大优于其他算法。对于现实网络拓扑,GCQA算法得出的方案相比第二名的GDSA算法在相同的QoE要求下可以将部署成本降低15-35%;对于基站数据集,GCQA算法可以在给定的成本预算内相比其他算法可以将QoE提高约10-25%。

关键词：多址边缘计算无服务器计算应用体验质量要求服务器放置算法

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面向可移植字节码模块的Serverless函数调度系统

面向可移植字节码模块的Serverless函数调度系统

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作者：宋振华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,无服务器计算(Serverless)成为云计算领域中一种通用的计算范式,大量研究工作将计算和数据密集型应用迁移到Serverless平台上进行并行计算。然而,现有的Serverless函数执行机制难以为该应用场景提供足够的函数并行度以及启动和... 详细信息

近年来,无服务器计算(Serverless)成为云计算领域中一种通用的计算范式,大量研究工作将计算和数据密集型应用迁移到Serverless平台上进行并行计算。然而,现有的Serverless函数执行机制难以为该应用场景提供足够的函数并行度以及启动和扩展能力。此外,函数之间依赖于远程存储服务的状态交互模式将会产生过量的数据移动,进而给整个应用工作流的运行带来严重的性能影响。针对上述问题,引入了Web Assembly这一可移植字节码模块技术,其细粒度的隔离、快速的启动和执行以及强大的灵活性和可移植性使其成为应对以上问题优秀的适配手段。为了提高函数启动性能的同时减少其资源占用,基于Web Assembly提出了一种新型的函数执行机制WaFunc,在原生的沙箱环境下进行高效的资源隔离和共享,并在此基础上实现了函数快照和线程调度等特性。同时以WaFunc为基础,基于数据本地性优先的调度策略和迁移优化方法设计并实现了一个高效的Serverless函数调度系统WASH,该系统提供了:(1)简洁易用的上层编程接口,提高用户的开发和使用效率;(2)细粒度的函数隔离和执行,增加函数的并行度和扩展度;(3)高效合理的函数调度,减少应用工作流执行期间的数据移动。在对系统进行了充分的实验评估之后,结果表明,WASH提供了简洁易用的用户编程接口。同时,相对于现有的主流Serverless方案,WASH在占用更低内存的情况下具有19.3%～32.9%的函数启动延迟性能提升,提高了23.9%～48.1%的系统整体吞吐率,并降低了28.2%～54.8%的数据移动开销。

关键词：无服务器计算并行计算 WebAssembly 函数执行函数调度

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Serverless场景下应用QoS保障机制研究

Serverless场景下应用QoS保障机制研究

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作者：常子豪中国科学院大学

学位级别：硕士

随着云计算的不断发展，公有云提供的服务模式经历了虚拟机、容器和函数三个主要阶段。以函数为代表的无服务器计算服务模式一方面可以让云用户彻底从虚拟机维护、环境安装和配置、弹性扩容等复杂的运维细节中摆脱出来，专注于实现业务... 详细信息

随着云计算的不断发展，公有云提供的服务模式经历了虚拟机、容器和函数三个主要阶段。以函数为代表的无服务器计算服务模式一方面可以让云用户彻底从虚拟机维护、环境安装和配置、弹性扩容等复杂的运维细节中摆脱出来，专注于实现业务逻辑和关键功能;另一方面无服务器计算按照函数实际执行过程中消耗的资源计费，真正实现云计算出现之初所承诺的即用即付模式。　　无服务器计算已经成为部署应用程序和服务的新范式，它代表了云编程模型的发展，并且证明了云技术的成熟和广泛应用。与此同时，无服务器计算向云基础架构提出了更细粒度资源划分、更高密度资源共享以及更加动态的资源管理等诸多挑战，但现有数据中心QoS保障相关研究以资源管理为主，动态调控能力较弱，难以适应无服务器计算新场景。　　本工作提出一种针对Serverless场景的QoS保障通用管控框架和相应规范，通过封装多种硬件资源调控机制解决更细粒度和更高密度的资源共享的难题，能够兼容不同的QoS资源调整策略，根据用户QoS需求动态保障Serverless应用性能，在满足更加严格QoS保障需求的同时有效地平衡资源利用率与性能干扰问题。QoS-Serverless平台采用主-从架构，定义了数据采集、动态策略管理以及通信规范，能够快速接人不同的数据采集工具和服务质量保证策略，对不同的服务质量保证策略进行测试和对比。实验结果表明，在无序竞争场景下，QoS-Serverless能够降低关键应用54.7％的平均访问延迟，提升2.4倍吞吐量，有效保障了关键应用QoS。

关键词：云技术无服务器计算服务质量 Serverless场景

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基于统计分析的云存储服务适配系统设计与实现

基于统计分析的云存储服务适配系统设计与实现

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作者：汤婷中国科学院大学

学位级别：硕士

无服务器计算(ServerlessComputing)已逐渐成为主流云服务模式之一，支撑物联网、工业制造等关键领域的多种应用，保障无服务器计算服务的可用性直接关系到关键领域应用的正常运行，其中云存储服务为无服务器计算提供基础支撑。然而，... 详细信息

无服务器计算(ServerlessComputing)已逐渐成为主流云服务模式之一，支撑物联网、工业制造等关键领域的多种应用，保障无服务器计算服务的可用性直接关系到关键领域应用的正常运行，其中云存储服务为无服务器计算提供基础支撑。然而，云存储服务API更新频繁且存在兼容性问题，会影响无服务器计算服务的可用性。目前学术界主要通过重开发和重编译两种方式来修复API兼容性问题，但这两种方式均需要中断服务的正常运行，无法持续满足服务运行时API动态更新以及高效执行的需求。　　为克服上述API的兼容性问题，本文设计并实现了一种基于统计分析的云存储服务适配系统，论文的主要工作如下:1）针对当前云存储API元数据表示的低效、扩展性差的缺点，定义云存储服务API自动发现和分析方法，通过知识抽取和统计分析，使用三元组模型高效、灵活地表示API;2)在API元数据表示的基础上，针对当前由云存储API频繁变化导致无服务器计算应用不能正常运行的问题，设计了基于N叉树结构的API兼容性问题检测及修复机制，一定程度上避免了服务的长期中断;3）在满足API运行时兼容性的基础上，针对服务长期运行时效率较低的问题，建立API执行规则库，形成典型云存储服务API执行优化策略，根据服务API的依赖关系重构API的执行顺序，能在满足兼容性的同时进一步提升API的执行效率。　　本文通过API分析正确率、API兼容性问题修复效率和API执行效率三方面来证明上述模型、机制和策略的有效性。其中，正确率实验表明本文设计的API分析算法和三元组模型能高效、灵活地分析和表示四种典型云存储服务的API;同时，API兼容性问题修复效率实验表明基于N叉树结构的API兼容性问题检测及修复机制可以将系统宕机时间由分钟级缩小至秒级;API执行效率实验表明API执行优化策略能最高提升42％的执行效率。

关键词：云存储服务兼容性适配系统统计分析无服务器计算

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基于serverless架构的虹膜识别测评系统的设计及实现

基于serverless架构的虹膜识别测评系统的设计及实现

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作者：庄植可北京邮电大学

学位级别：硕士

虹膜识别测评是算法质量保证工作的一个重要环节,合理的测评能够全面准确地衡量虹膜识别各个环节效果以及整个虹膜识别软件质量。因此,研发实现易用、全面的虹膜识别自动化测评系统具有重要意义。首先,本文对国内外虹膜识别测评相关研... 详细信息

虹膜识别测评是算法质量保证工作的一个重要环节,合理的测评能够全面准确地衡量虹膜识别各个环节效果以及整个虹膜识别软件质量。因此,研发实现易用、全面的虹膜识别自动化测评系统具有重要意义。首先,本文对国内外虹膜识别测评相关研究进行调研,分析总结了现有虹膜识别测评的优缺点。基于调研结果,对虹膜识别测评系统进行需求分析、总体架构设计和功能模块设计。分析系统关键的虹膜识别测评业务,从虹膜识别测评的流程、接口、数据和指标等方面进行设计。简化了虹膜识别测评的参与方式,用户无需实现完整的虹膜识别系统,提供算法文件即可进行测评,降低了测评成本。其次,本文基于Knative来搭建基于serverless架构的测评云平台,以满足系统的并发性、环境隔离以及可扩展性需求。设计采用消息队列中间件使测评云台与其它功能模块解耦,各功能模块可以异步地进行通信和交互,从而提高系统的灵活性和易维护性,同时帮助云平台缓冲负载峰值。此外,设计了任务编排中心,能够将测评服务拆分为细粒度测评任务并行执行,有效加快了测评速度。最后,本文实现了基于serverless的虹膜识别测评系统。对系统进行功能测试和性能测试,并应用测评系统对各类虹膜识别算法进行测评。测试结果均符合预期,验证了虹膜识别测评系统的可行性。

关键词：虹膜识别无服务器计算算法测评任务编排

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