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公开(公告)号:CN107995039B
公开(公告)日:2020-11-03
申请号:CN201711281436.2
申请日:2017-12-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种面向云软件服务的资源自学习与自适应分配方法,包括步骤:1)建立软件服务的QoS模型,使用历史数据的数据集作为学习数据通过机器学习算法训练QoS模型;2)构造软件服务资源分配计划的适应度函数;3)基于遗传算法搜索最优的资源分配计划,进行资源的在线自动分配决策。本发明操作简单,能在合理的水平上维护QoS值,提高资源利用率并有较好的性价比。
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公开(公告)号:CN107995039A
公开(公告)日:2018-05-04
申请号:CN201711281436.2
申请日:2017-12-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种面向云软件服务的资源自学习与自适应分配方法,包括步骤:1)建立软件服务的QoS模型,使用历史数据的数据集作为学习数据通过机器学习算法训练QoS模型;2)构造软件服务资源分配计划的适应度函数;3)基于遗传算法搜索最优的资源分配计划,进行资源的在线自动分配决策。本发明操作简单,能在合理的水平上维护QoS值,提高资源利用率并有较好的性价比。
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公开(公告)号:CN106911710A
公开(公告)日:2017-06-30
申请号:CN201710200435.4
申请日:2017-03-30
Applicant: 福州大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1425 , H04L63/30
Abstract: 本发明涉及一种面向cloudstack的数据流量监听方法,对部署在cloudstack的每一台Hypervisor集群主机的所有虚拟网卡,通过脚本文件的形式通过一抓包子模块调用抓包工具进行24小时不间断自动抓包;将包文件通过一本地存储子模块,并将包文件以统一的命令格式存储在文件夹内;通过一包分析子模块对该文件夹内信息进行解析,对cloudstack上的虚拟网卡级的数据流量进行监控。本发明提供的一种面向cloudstack的数据流量监听方法,通过对cloudstack云平台上的数据包初步分析找出对应的虚拟机,为后续的网络安全防护提供了基础。
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