检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李巧琪贵州大学

学位级别：硕士

云计算技术被广泛应用于各种生活场景中,为人们提供便利的同时也带来了一定的安全性问题。为了保护数据的安全,互联网数据需要进行加密处理。云密码资源池成为云计算中一种重要的安全服务。随着云计算技术的快速发展,以无服务计算的方... 详细信息

云计算技术被广泛应用于各种生活场景中,为人们提供便利的同时也带来了一定的安全性问题。为了保护数据的安全,互联网数据需要进行加密处理。云密码资源池成为云计算中一种重要的安全服务。随着云计算技术的快速发展,以无服务计算的方式提供云密码资源池服务成为产业界和学术界研究的热点。目前,开源无服务计算平台都是基于隔离性较弱的容器技术构建的,面临容器逃逸、特权升级等安全威胁;同时,云密码资源池引入的OpenSSL等第三方密码库可能会导致该库中公开的漏洞被恶意利用。为提升无服务计算架构下云密码资源池的安全性,本文提出一种轻量级隔离的无服务计算多层安全机制,通过结合静态漏洞检测、在WebAssembly沙箱执行函数和系统调用监控三个层次保证云密码资源池的安全服务。其次,针对应用上述安全机制后引入的额外性能开销,本文研究一种结合Prophet预测模型和基于MRFU算法的容器选择策略,预测容器未来的请求并提前预热容器,达到降低容器冷启动频率和函数执行开销的目的。最后,本文基于Knative开源无服务计算框架搭建了一个能够调用OpenSSL等第三方密码库函数的云密码资源池,并将研究的轻量级隔离的多层安全机制和容器预热模块集成至系统中。经过实验验证和测试,本文发现安全机制中静态漏洞检测模块对于第三方密码库中的漏洞平均检测准确率达到了86%,系统调用监控模块的危险事件平均拦截率超过了84%,容器预热模块能够使云密码资源池减少5.1%至82%的冷启动延迟。

关键词：云密码资源池无服务计算安全机制 Prophet预测模型容器预热

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无服务计算的兴起

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中国计算机学会通讯 2020年第3期16卷 80-86页

作者：保罗·卡斯特罗瓦契·伊沙奇恩维诺德·穆思萨米陶清乾亚历山大·斯洛明斯基美国IBM沃森研究中心美国本特利大学 IBM 北京庭宇科技有限公司

云计算,特别是基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)层的云服务,通过按需提供虚拟机(Virtual Machine,VM)的方式得到了工业界的广泛认可.2020年,67％的企业IT基础架构及软件支出都将用于各类基于云的服务[16].越来越多的企... 详细信息

云计算,特别是基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)层的云服务,通过按需提供虚拟机(Virtual Machine,VM)的方式得到了工业界的广泛认可.2020年,67％的企业IT基础架构及软件支出都将用于各类基于云的服务[16].越来越多的企业IT服务采用云服务的一个主要因素是它的现收现付(pay-as-you-go)模式,即客户只需为租赁的资源向云服务提供商付费,并可通过类似弹性扩缩容(elasticity)的方式,获得按需获取资源的能力[2].然而,这样的模式将扩缩容的负担留给了开发者和系统设计师,他们通常使用过度配置资源(over provisioning)的方式来处理服务请求激增的情况.根据数据中心云资源使用状况的研究调查显示[19],云服务的客户通过租用虚拟机所获得的资源与实际使用的资源(如CPU、内存等)之间存在巨大差异.

关键词：无服务计算云服务

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新能源无服务边缘计算环境的资源分配研究

新能源无服务边缘计算环境的资源分配研究

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作者：李芸绮中原工学院

学位级别：硕士

边缘计算的兴起为云计算带来了新的变革,它将计算资源从远程数据中心转移到距离用户更近的位置,以实现更低的延迟和更快速的数据处理。这一技术趋势的背后是物联网设备数量的迅速增长,以及用户对于高效、快速服务日益增长的需求。然而,... 详细信息

边缘计算的兴起为云计算带来了新的变革,它将计算资源从远程数据中心转移到距离用户更近的位置,以实现更低的延迟和更快速的数据处理。这一技术趋势的背后是物联网设备数量的迅速增长,以及用户对于高效、快速服务日益增长的需求。然而,边缘设备所能提供的存储空间却相对有限,这使得边缘计算无法高效处理用户需求。在这一背景下,如何在资源受限的边缘设备上部署更多高性能的服务,以满足用户对快速响应的需求,成为了一项重要的研究课题。为了应对这一挑战,本文考虑在边缘设备上使用无服务计算架构。无服务计算架构允许根据事件触发动态地分配资源,无需静态地预留或分配资源。这种按需分配的方式可以提高边缘设备的资源利用率,使其能够更高效地处理用户请求,并且能够适应动态变化的工作负载。此外,随着新能源技术的发展,新能源覆盖了大部分物联网设备的能量需求,为物联网设备提供了持续的能源供应。这不仅延长了物联网设备的使用时间,还增加了其稳定性,为满足用户需求提供了可靠的能源支持。本文针对新能源无服务边缘计算提出了两种资源优化算法,旨在提升边缘设备的资源利用率,从而实现更快速的响应和更好的用户体验。本文的主要贡献如下: (1)解决了新能源无服务边缘设备的资源分配和优化问题。针对无服务边缘设备和用户分别属于供给方和需求方的不对称情况,提出了一种公平的分配方式,将边缘设备有限的计算资源均衡地分配给用户。同时,本文考虑利用新能源获取能量,在提高无服务边缘设备稳定性的同时,降低成本,最大化服务器和用户的效益。 (2)解决了新能源无服务边缘环境中的信息处理年龄最小化问题,以确保数据处理的及时性和有效性。本文充分考虑了无服务边缘环境中新能源的不确定性以及用户请求的异构性,设计了一种资源分配方式,旨在通过最大化服务器的资源利用率的方式降低信息处理年龄,使用户节点的需求能够得到快速响应。

关键词：边缘计算无服务计算资源分配信息处理年龄

来源：评论

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面向高密度混部的动态资源分配方法

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计算机研究与发展 2024年第9期61卷 2384-2399页

作者：郭静胡存琛包云岗处理器芯片全国重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100190

当前的无服务计算提供商采用了一种灵活度低、固定CPU和内存分配比例的耦合式资源分配策略.随着更多类型应用被部署在无服务计算平台中,该策略已无法满足函数应用的多样化资源需求.由于函数应用的资源分配粒度小、部署密度高,若将CPU与... 详细信息

当前的无服务计算提供商采用了一种灵活度低、固定CPU和内存分配比例的耦合式资源分配策略.随着更多类型应用被部署在无服务计算平台中,该策略已无法满足函数应用的多样化资源需求.由于函数应用的资源分配粒度小、部署密度高,若将CPU与内存资源的分配进行解耦,需解决资源配置空间爆炸问题.提出Semi-Share,一个面向无服务计算的解耦式资源管理系统,为函数寻找最优资源配置的同时降低混部函数之间的干扰.为解决资源配置空间爆炸问题,Semi-Share构建了一个2层资源分配架构,将资源配置空间划分为多个子空间来降低问题复杂度.第1层是函数分组,基于函数的资源使用特征和历史负载信息进行函数分组,根据分组将资源配置空间划分为多个子空间.第2层是资源分配,利用贝叶斯优化和加权打分函数来指导模型在资源配置空间中朝正确的方向搜索,降低时间开销.实验结果显示,Semi-Share相较于被广泛使用的梯度下降搜索法降低了平均85.77%的时间开销,并为函数带来平均42.72%的性能提升;与同样使用贝叶斯优化的耦合式资源分配系统COSE相比,Semi-Share能带来平均32.25%的性能提升.

关键词：无服务计算混部性能保障服务质量资源分配高部署密度

来源：评论

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基于工作流的无服务边缘计算框架设计与实现

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计算机仿真 2024年第4期41卷 461-465页

作者：高明许霖卓浙江工商大学信息与电子工程学院浙江杭州310018

边缘计算具有高性能、体积小、计算力超强等优点。但云设计的边缘计算函数链存在调用时延较长的问题,导致大规模部署和存储能力以及云端和设备端协同困难、无缝对接效果较差。为解决上述问题,基于开源无服务平台OpenFaaS设计了一个无服... 详细信息

边缘计算具有高性能、体积小、计算力超强等优点。但云设计的边缘计算函数链存在调用时延较长的问题,导致大规模部署和存储能力以及云端和设备端协同困难、无缝对接效果较差。为解决上述问题,基于开源无服务平台OpenFaaS设计了一个无服务边缘计算框架(SECP),为边缘侧提供基于无状态函数的计算服务。对计算服务调用过程采用建模分析,采用了工作流模型对为云设计的无服务计算在边缘侧存在的函数链式调用时延放大的问题改进。性能测试结果表明,SECP在边缘计算场景下有良好的性能表现,降低了边缘计算平台中服务请求的响应时间,解决了无服务计算函数功能单一问题,提高了边缘侧资源的利用率,并改善了边缘侧计算服务部署、维护繁杂的问题。

关键词：无服务计算边缘计算工作流

来源：评论

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移动边缘计算环境下无服务器框架的研究

移动边缘计算环境下无服务器框架的研究

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作者：石丁哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

边缘计算是一个新型的研究方向,通过将计算负载带到离用户更近的边缘端,降低了数据传输量和延迟,提高了服务质量。而无服务计算则一种新的开发运维模式,开发者只需要关注应用的逻辑,不需要进行服务器的运维。本文提出了一个适用于边缘... 详细信息

边缘计算是一个新型的研究方向,通过将计算负载带到离用户更近的边缘端,降低了数据传输量和延迟,提高了服务质量。而无服务计算则一种新的开发运维模式,开发者只需要关注应用的逻辑,不需要进行服务器的运维。本文提出了一个适用于边缘计算的无服务计算框架,分析了当前无服务计算系统存在的问题和结合边缘计算时需要的改进,提出了单节点使用的框架。并且在电接点的问题上,分析了多节点的问题,并且做出了多节点上需要的改进。本文首先分析了边缘计算下无服务计算的需求。首先,因为边缘计算本身要服务于就近区域内的设备,边缘计算很大一部分出现的原因就是为了降低计算的延迟,因此延迟是平台的一个重要性能指标。同时,边缘计算需要迁移,用户设备往往具有很好的移动能力,用户也会经常需要从一个区域迁移到另一个区域,因此边缘计算系统需要具有协助迁移的能力。本文首先提出了单节点上的适用于边缘计算的无服务计算系统,通过更为轻量的容器运行时加快了容器启动速度。通过分层级制和挂载管理了用户数据,并且通过远程机在的方式让迁移不要被用户数据加载而拖累。同时设计了一个模型来预测服务启动,减少冷启动数量。最终冷启动时间缩小到了50ms以内,同时相比固定时间预热的冷启动策略,冷启动次数减少了44.6%。系统响应延迟得到了有效的优化。在多节点上,本文分析了多节点情况下服务随机分配导致的一种资源浪费的情况,并且提出了优化的算法。相比随机分配,本文的算法优化了大概15%的磁盘占用和11%的内存占用。同时本文提出了多节点情况下用户任务容器的通信和数据管理的解决方案。最后本文设计了一个V2X环境中检测司机是否在安全驾驶的例子来测试系统,测试了在不同用户数量的情况下,启动和迁移的速度都控制在了一定范围内。

关键词：边缘计算无服务计算任务迁移车联网容器

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面向Serverless场景的容器裁剪技术研究

面向Serverless场景的容器裁剪技术研究

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作者：郭旭城中南大学

学位级别：硕士

现有主流Serverless平台往往使用轻量级的容器技术来构建程序所需运行环境和实现不同运行环境之间的隔离。但是,平台在应用容器技术时存在两个问题:一是平台需要频繁且快速地启动容器实例,而容器镜像膨胀使得容器在启动时需预先花费大... 详细信息

现有主流Serverless平台往往使用轻量级的容器技术来构建程序所需运行环境和实现不同运行环境之间的隔离。但是,平台在应用容器技术时存在两个问题:一是平台需要频繁且快速地启动容器实例,而容器镜像膨胀使得容器在启动时需预先花费大量时间下载镜像,导致容器启动时延增加,平台的性能降低。二是平台会运行成千上万的容器实例,而容器可用的系统调用膨胀使得系统调用中存在的内核漏洞更易被攻击者利用,导致平台的安全性降低。已有只使用动态或静态分析方式的裁剪工作,无法准确裁剪容器镜像或容器可用的系统调用。为此,本文提出了一种动态与静态分析结合的裁剪方法,准确定位了容器运行所需的文件与系统调用,大幅度提升了容器裁剪的准确性。本文的主要工作及贡献可归纳为以下两个方面:1.提出了动静结合的容器镜像裁剪方法,解决了镜像膨胀给平台带来的性能问题。在动态分析方面,使用fanotify和ptrace技术获取容器运行时访问的文件列表。在静态分析方面,基于该文件列表,使用静态方法分析其中ELF文件的dynamic段和rodata段,获取ELF文件直接依赖的文件。再基于前两者获取的文件列表,使用协同过滤算法获取文件列表内已有文件间接关联的文件。最终,动态和静态分析获取的文件列表作为容器运行需要的文件列表,并基于该文件列表重新制作镜像。在使用实际镜像的情况下,实验结果表明,本文获取的文件数量占容器真正所需文件数量的93.5%,并可以将镜像体积缩小为原来的2.7%,容器启动时延减小为原来的11.1%,同时也减小了容器的攻击面。2.提出了动静结合的容器可用系统调用裁剪方法,解决了容器可用系统调用膨胀给平台带来的安全问题。在动态分析方面,使用ptrace技术获取容器运行时发起的系统调用集合。在静态分析方面,对容器镜像裁剪方法获取的程序使用反汇编技术得到对应的反汇编文件。基于反汇编文件,根据syscall关键字获取程序直接发起的系统调用集合,根据动态链接库中函数会发起的系统调用,得到程序通过动态链接库间接发起的系统调用集合。最后,基于动态和静态分析获取的系统调用集合生成系统调用黑名单。在使用实际镜像的情况下,实验结果表明,本文可将容器可用的系统调用数量从332个减少为平均每个容器使用155个,减少了53%的系统调用,从而提升了容器的安全性。图25幅,表6个,参考文献72篇

关键词：容器裁剪无服务计算系统调用

来源：评论

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