查询结果:   孙德洋,娄嘉鹏,李建鹏,张寒冰,成文文.异构云环境下的密码服务调度方法[J].计算机应用与软件,2019,36(6):302 - 307,333.
中文标题
异构云环境下的密码服务调度方法
发表栏目
安全技术
摘要点击数
196
英文标题
CRYPTOGRAPHIC SERVICE SCHEDULING METHOD IN HETEROGENEOUS CLOUD ENVIRONMENT
作 者
孙德洋 娄嘉鹏 李建鹏 张寒冰 成文文 Sun Deyang Lou Jiapeng Li Jianpeng Zhang Hanbing Cheng Wenwen
作者单位
西安电子科技大学通信工程学院 陕西 西安 710071 北京电子科技学院网络空间安全系 北京 100070    
英文单位
College of Communication Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, Shaanxi, China Department of Cyberspace Security, Beijing Electronic Science and Technology Institute, Beijing 100070, China    
关键词
异构环境 密码服务 作业调度 等级队列 任务优先级
Keywords
Heterogeneous environment Cryptographic service Job scheduling Hierarchical queue Task priority
基金项目
国家重点研发计划项目(2017YFB0801803)
作者资料
孙德洋,硕士生,主研领域:网络与系统安全,多核调度。娄嘉鹏,讲师。李建鹏,硕士生。张寒冰,硕士生。成文文,硕士生。 。
文章摘要
针对云计算环境下存在密码服务请求算法种类多、资源需求差异化和节点性能异构等问题。为了提高系统的可靠性,保证服务质量,综合考虑用户请求任务和处理节点等多种因素,在作业包截止时间的基础上,通过任务映射策略完成密码服务的一级调度。设计一个基于用户优先级和任务等待时间的任务优先级调度算法实现二级调度,从而构造一种同时支持多种密码服务请求和任务动态可调整的调度系统框架,以保证云环境下任务的时效性。仿真结果表明,该系统有较好的执行效率和负载分布效果,达到设计目标。与随机法和遗传算法相比,其执行效率分别提高了17%和11%左右。
Abstract
In cloud computing environment, there are many kinds of cryptographic service request algorithms, different resource requirements and node performance heterogeneity and so on. In order to improve the reliability of the system and ensure the quality, this paper comprehensively considered a variety of factors such as the user request task and the processing node. On the basis of the deadline of the job package, the task mapping strategy was used to complete the first-level scheduling of the cryptographic service. We designed a task priority scheduling algorithm based on the user priority and the task waiting time to implement the second-level scheduling. Thus we constructed a scheduling system framework that could support multiple cryptographic service requests and tasks adjustable in dynamic way to ensure the timeliness of tasks in a cloud environment. The simulation results show that the system has good execution efficiency and load distribution effect, and achieves the design goal. Compared with the random method and the genetic algorithm, the execution efficiency is improved by about 17% and 11%.
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