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成果描述：本發(fā)明申請(qǐng)要解決的問(wèn)題是，云計(jì)算平臺(tái)中的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度問(wèn)題。本專(zhuān)利針對(duì)動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn)，引入了排隊(duì)論對(duì)任務(wù)分配、執(zhí)行前的狀態(tài)進(jìn)行快速建模、結(jié)構(gòu)化處理；針對(duì)現(xiàn)有以任務(wù)高度值（粒度）來(lái)作為主要參考因素的任務(wù)調(diào)度算法所存在的嚴(yán)重不足，本專(zhuān)利提出了任務(wù)-計(jì)算資源分配矩陣，用以描述任務(wù)（或虛擬機(jī)）與計(jì)算資源（節(jié)點(diǎn)）之間的關(guān)系，并結(jié)合人工免疫理論給出了運(yùn)算模式，保證能以概率1搜索到問(wèn)題的最優(yōu)解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率市場(chǎng)前景分析：本發(fā)明為云計(jì)算平臺(tái)下的動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度研究提供了一種新的途徑，本發(fā)明首先利用排隊(duì)論對(duì)任務(wù)進(jìn)行排隊(duì)處理，然后用人工免疫理論中的免疫克隆選擇策略對(duì)集群中的計(jì)算資源進(jìn)行合理配置，再利用負(fù)載均衡調(diào)整抗體基因，使得集群資源的配置更加滿足任務(wù)處理的需要，本發(fā)明能適應(yīng)云平臺(tái)的動(dòng)態(tài)變化和虛擬化的環(huán)境，快速搜索出最優(yōu)配置，提高集群資源利用率。與同類(lèi)成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：本專(zhuān)利提出了任務(wù)-計(jì)算資源分配矩陣，用以描述任務(wù)（或虛擬機(jī)）與計(jì)算資源（節(jié)點(diǎn)）之間的關(guān)系，并結(jié)合人工免疫理論給出了運(yùn)算模式，保證能以概率1搜索到問(wèn)題的最優(yōu)解，能有效提高收斂速度和精度，快速搜索到合理配置，提高集群資源利用率。

哈爾濱工程大學(xué)攻防對(duì)抗演練云終端采購(gòu)項(xiàng)目競(jìng)爭(zhēng)性磋商

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于云計(jì)算的數(shù)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集及處理系統(tǒng)， 包括由遠(yuǎn)程服務(wù)器集群搭建而成的云平臺(tái)，該云平臺(tái)包括計(jì)算服務(wù)器 集群和存儲(chǔ)服務(wù)器集群，計(jì)算服務(wù)器集群中集成有虛擬機(jī)集群，且分 別與數(shù)控系統(tǒng)和存儲(chǔ)服務(wù)器集群連接通信，虛擬機(jī)集群具有多個(gè)分布式并行計(jì)算單元，用于執(zhí)行數(shù)據(jù)采集與并行計(jì)算，存儲(chǔ)服務(wù)器集群中 用于對(duì)采集或分析處理后的車(chē)間數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)。本發(fā)明還公開(kāi) 了相應(yīng)的方法。本發(fā)明以虛擬機(jī)代替實(shí)體機(jī)實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，并通過(guò)虛 擬化管理平臺(tái)對(duì)虛擬機(jī)集群進(jìn)行管理，使車(chē)間服務(wù)器資源不再受單點(diǎn) 配置的限制，并

本發(fā)明公開(kāi)了一種云環(huán)境下的分布式系統(tǒng)多級(jí)故障容錯(cuò)方法， 包括：基于虛擬機(jī)磁盤(pán)快照的分布式應(yīng)用協(xié)同備份算法，能夠?qū)?I/O 狀態(tài)以及所依賴(lài)的操作系統(tǒng)環(huán)境進(jìn)行備份；分層故障檢測(cè)和恢復(fù)機(jī)制， 能夠?qū)崟r(shí)地檢測(cè)物理層、虛擬化層、云平臺(tái)層、虛擬機(jī) OS 層和應(yīng)用 層故障，針對(duì)不同的故障采用相匹配的故障恢復(fù)方法。使得故障檢測(cè) 和恢復(fù)細(xì)化到模塊，采用自頂向下逐級(jí)恢復(fù)的策略，做到恢復(fù)開(kāi)銷(xiāo)最 小化；基于模板的虛擬容錯(cuò)集群服務(wù)部署策略，用

本發(fā)明提供一種針對(duì)云平臺(tái)虛擬機(jī)度量的主動(dòng)遠(yuǎn)程證明方法，包括遠(yuǎn)程證明客戶端主動(dòng)操作過(guò)程和 云管理端的服務(wù)器可信驗(yàn)證過(guò)程，在云平臺(tái)虛擬機(jī)啟動(dòng)后進(jìn)行靜態(tài)度量和運(yùn)行后周期性的動(dòng)態(tài)度量，度 量完成后，進(jìn)行主動(dòng)的遠(yuǎn)程證明，云管理端獲得度量的值和度量報(bào)告后，通過(guò)與基線值的對(duì)比，驗(yàn)證虛 擬機(jī)的狀態(tài)是否被篡改。該方法改變了傳統(tǒng)的被動(dòng)式遠(yuǎn)程證明方法，由度量模塊主動(dòng)觸發(fā)遠(yuǎn)程證明客戶 端，實(shí)時(shí)將度量結(jié)果發(fā)送給云管理服務(wù)器端，無(wú)需將度量值保存在 TPM 的 PCR 中，

本發(fā)明公開(kāi)了一種云環(huán)境下基于信任模型的跨租戶訪問(wèn)控制方 法，針對(duì)云計(jì)算多租戶架構(gòu)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)一個(gè)租戶的用戶經(jīng)過(guò)相應(yīng)授權(quán) 可以訪問(wèn)其他租戶的資源，解決租戶之間協(xié)作帶來(lái)的資源安全性和隱 私性問(wèn)題。通過(guò)定義兩種類(lèi)型的租戶信任關(guān)系，將租戶信任關(guān)系概念 引入訪問(wèn)控制模型中，反映在兩個(gè)租戶之間的訪問(wèn)控制需求。通過(guò)模 型元素的定義和模型函數(shù)的形式化描述，構(gòu)造了租戶信任模型，以適 應(yīng)云計(jì)算多租戶的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)跨租戶訪問(wèn)控制。

本發(fā)明公開(kāi)了一種云存儲(chǔ)下基于糾錯(cuò)碼的數(shù)據(jù)恢復(fù)方法，屬于 云存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明首先將數(shù)據(jù)對(duì)象按塊進(jìn)行處理，在分布式云 存儲(chǔ)系統(tǒng)中的各遠(yuǎn)程存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)塊、復(fù)制塊以及校驗(yàn)塊。當(dāng) 遠(yuǎn)程存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)塊所在存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算，將 數(shù)據(jù)傳輸?shù)教鎿Q節(jié)點(diǎn)中重組數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)恢復(fù)。本發(fā)明通過(guò)使用 RS 校驗(yàn)碼及利用存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)自身的計(jì)算性能，減少了網(wǎng)絡(luò)通訊的數(shù)據(jù)量， 能夠在極低帶寬的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，同時(shí)僅使用一個(gè)