【摘 要】
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如何对云计算中心的虚拟机(virtual machine,VM)资源进行合理分配是近年来研究的一个热点问题。针对这一问题,提出了一种基于负载预测和灰色关联度(load prediction and gray relational,LP&GR)的虚拟机资源分配算法。首先,通过预测虚拟机的负载状态防止虚拟机发生过载;其次,建立了基于虚拟机负载评价函数的决策分配模型;最后,为虚拟机的迁移队列设置了多个优
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61170060）, 安徽省学术与技术带头人学术科研活动资助项目（2015D046）, 安徽省高等学校优秀拔尖人才资助项目（gxbjZD2016044）
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如何对云计算中心的虚拟机(virtual machine,VM)资源进行合理分配是近年来研究的一个热点问题。针对这一问题,提出了一种基于负载预测和灰色关联度(load prediction and gray relational,LP&GR)的虚拟机资源分配算法。首先,通过预测虚拟机的负载状态防止虚拟机发生过载;其次,建立了基于虚拟机负载评价函数的决策分配模型;最后,为虚拟机的迁移队列设置了多个优先级,结合了抢占式与非抢占式的执行策略,保证了虚拟机的有序迁移,并提高了资源利用率。实验结果表明,结合多
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针对HDFS已有保护方法如认证授权、数据加密、访问控制和审计方法都不能保证敏感数据端到端的安全性,提出了一个用于HDFS的安全代数语言SALH(security algebra language for HDFS),给出了SALH的语义和语法;采用SALH形式化描述了HDFS信息流跟踪和控制模型并证明了模型的无干扰安全性。最后,给出了原型系统IF-HDFS设计与实现关键技术,原型系统的功能和性能测
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