混合云环境中改进的工作负载分配方案

刘颖; 甘泉; 王字

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2015024

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混合云环境中改进的工作负载分配方案

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 混合云环境中改进的工作负载分配方案
- Improved Workload Distribution Scheme in Hybrid Cloud Setting
- 电信科学 2015年31卷第1期页码：77-83
- 作者机构：
  
  1. 宜春学院数学与计算机科学学院宜春 336000
  2. 平顶山学院计算机科学与技术学院平顶山 467002
  3. 武汉大学计算机学院武汉 336000
- 作者简介：
  
  [ "刘颖，男，宜春学院数学与计算机科学学院讲师，主要研究方向为云计算、大数据处理。" ]
  [ "甘泉，男，平顶山学院计算机科学与技术学院讲师，主要研究方向为车载网、大数据处理。" ]
  [ "王字，男，博士后，武汉大学计算机学院副教授，主要研究方向为车载网、大数据处理、云计算。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;Foundation Item:The National Natural Science Foundation of China(61303025／F020204)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2015024
  中图分类号：
- 网络出版日期：2015-01，
  
  纸质出版日期：2015-01-20
- 稿件说明：
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刘颖, 甘泉, 王字. 混合云环境中改进的工作负载分配方案[J]. 电信科学, 2015,31(1):77-83.

Ying Liu, Quan Gan, Yu Wang. Improved Workload Distribution Scheme in Hybrid Cloud Setting[J]. Telecommunications science, 2015, 31(1): 77-83.
刘颖, 甘泉, 王字. 混合云环境中改进的工作负载分配方案[J]. 电信科学, 2015,31(1):77-83. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015024.

Ying Liu, Quan Gan, Yu Wang. Improved Workload Distribution Scheme in Hybrid Cloud Setting[J]. Telecommunications science, 2015, 31(1): 77-83. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2015024.

摘要

研究了混合云环境下计算任务在公有云和私有云中的高效安全分布机制；然后，针对使用公共云引入的不同层级约束，将最优风险感知工作负载分布问题描述为工作负载响应时间最小化问题，提出一种可以实现检索工作量最优分布的动态规划算法，可在已知检索工作负载和公共云使用边界（资源分配成本和敏感性数据泄露）的条件下，搜索出最优计算和数据划分方案；最后，在各种参数配置下，基于标准的TPC-H 基本数据集，对提出的算法进行了全面评估。实验结果表明，新方案通过利用混合云组件，且不违反先前确定的任何公共云使用约束的情况下，显著提升了系统性能。

Abstract

An efficient and secure mechanism to partition computations across public and private machines in a hybrid cloud setting was explored. Aiming at the restrictions in different levels for public cloud usage

the optimal risk-aware workload distribution problem was formalized as a mechanism for workload response time minimization. A dynamic programming approach that results in an optimal distribution of the query workload was proposed

which that searches for an optimal computation and data partitioning scheme given a query workload and public cloud usage boundaries（resource allocation cost and sensitive data disclosure）. Finally

the performance of the dynamic programming approach was evaluated. Experimental results show that the proposed scheme can lead to a major performance gain by exploiting both the hybrid cloud components without violating any pre-determined public cloud usage constraints.

关键词

Keywords

references

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