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公开(公告)号：CN107070954A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710437262.8
申请日：2017-06-12
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于匿名的信任评价方法，匿名连接池内的云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区通过连接管理器建立匿名连接，每个云用户数据缓冲区均与相应云用户连接，每个云服务商数据缓冲区均与相应云服务商连接，每个所述云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区均设有存储所连接云用户和云服务商信任评价值的信任存储表；本发明是一种基于匿名评价的信任计算模型并进行博弈分析、云服务商的串谋欺骗行为进行惩罚等，实现了可靠的匿名评价模型，解决了传统的信任计算由于串谋、恶意攻击带来的信任评价不可靠的问题。
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公开(公告)号：CN107342975B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201611189087.7
申请日：2016-12-21
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开不可信云环境下基于域划分的信任计算方法，包括：步骤一，将多个节点划分至以下域中：domain 1、domain 2...domain n；将多个域之间连接有Bridge‑TCA；步骤二，Ⅰ，在所需计算信任的两个节点处于同一个域中的情况下，通过下述公式计算域内信任：在节点j为非新节点的情况下，执行下述公式(1)，(1)；在节点j为新节点的情况下，执行下述公式(2)，Dij＝T0，(2)；Ⅱ，在所需计算的信任的两个节点处于不同域的情况下，通过下述公式计算全局信任：Gij＝γDij+(1‑γ)Vj，(3)。本方法具有较好的性能、较快的收敛速度和较少的计算耗费。
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公开(公告)号：CN107342975A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201611189087.7
申请日：2016-12-21
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开不可信云环境下基于域划分的信任计算方法，包括：步骤一，将多个节点划分至以下域中：domain 1、domain 2...domain n；将多个域之间连接有Bridge-TCA；步骤二，Ⅰ，在所需计算信任的两个节点处于同一个域中的情况下，通过下述公式计算域内信任：在节点j为非新节点的情况下，执行下述公式(1)，(1)；在节点j为新节点的情况下，执行下述公式(2)，Dij＝T0，(2)；Ⅱ，在所需计算的信任的两个节点处于不同域的情况下，通过下述公式计算全局信任：Gij＝γDij+(1-γ)Vj，(3)。本方法具有较好的性能、较快的收敛速度和较少的计算耗费。
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公开(公告)号：CN106775948B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201611208802.7
申请日：2016-12-23
Abstract: 本发明适用于计算机领域，提供了一种基于优先级的云任务调度方法及装置，该方法包括如下步骤：按任务优先级对任务集合T中的任务tj进行降序排列；根据任务tj的属性需求及虚拟机类型Yi的属性，依次将任务集合T中的任务tj与虚拟机类型Ym进行匹配；将任务tj分配给虚拟机类型Ym对应的虚拟机vnk；本发明实施例通过按任务优先级对任务集合T进行降序排列，根据任务tj的属性需求与虚拟机类型的属性，依次获取任务集合T中与任务tj最为匹配的虚拟机类型Ym，再将任务tj分配到该虚拟机类型对应的具体的虚拟机，重要的任务会被优先分配到最为匹配的虚拟机上进行处理，尽可能保证重要的任务在截止时间内完成的同时，使得整个云系统负载均匀。
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公开(公告)号：CN108989083A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810571898.6
申请日：2018-06-01
Applicant: 安徽师范大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/145 , H04L41/06 , H04L41/0893
Abstract: 本发明适用于云技术领域，提供了一种云环境下基于混合策略的故障检测性能优化方法，该方法包括：S1、对云系统运行环境进行异常程度评估；S2、基于云系统运行环境的异常程度来确定云系统的检测时间周期。本发明基于云系统运行环境异常程度自适应调节检测周期，异常程度低，检测周期长，异常程度高，检测周期短，从而达到检测周期的合理性，在提高故障检测的针对性的同时降低其代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106775948A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611208802.7
申请日：2016-12-23
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明适用于计算机领域，提供了一种基于优先级的云任务调度方法及装置，该方法包括如下步骤：按任务优先级对任务集合T中的任务tj进行降序排列；根据任务tj的属性需求及虚拟机类型Yi的属性，依次将任务集合T中的任务tj与虚拟机类型Ym进行匹配；将任务tj分配给虚拟机类型Ym对应的虚拟机vnk；本发明实施例通过按任务优先级对任务集合T进行降序排列，根据任务tj的属性需求与虚拟机类型的属性，依次获取任务集合T中与任务tj最为匹配的虚拟机类型Ym，再将任务tj分配到该虚拟机类型对应的具体的虚拟机，重要的任务会被优先分配到最为匹配的虚拟机上进行处理，尽可能保证重要的任务在截止时间内完成的同时，使得整个云系统负载均匀。
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公开(公告)号：CN106126317A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610471992.5
申请日：2016-06-24
Applicant: 安徽师范大学
CPC classification number: G06F9/45558 , G06F9/4856 , G06F9/5027 , G06F2009/4557
Abstract: 本发明揭示了一种应用于云计算环境的虚拟机调度方法：1)虚拟机建模：预先创建多个虚拟机；2)新任务调度：当云任务需要执行调度时，根据任务的大小在预先创建的虚拟机中寻找处理能力与任务匹配的虚拟机；3)新任务处理：将任务由寻找到的虚拟机处理。本发明实现虚拟机与任务之间的匹配，实现云资源的合理利用，提高云计算的服务质量。
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公开(公告)号：CN108989083B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810571898.6
申请日：2018-06-01
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明适用于云技术领域，提供了一种云环境下基于混合策略的故障检测性能优化方法，该方法包括：S1、对云系统运行环境进行异常程度评估；S2、基于云系统运行环境的异常程度来确定云系统的检测时间周期。本发明基于云系统运行环境异常程度自适应调节检测周期，异常程度低，检测周期长，异常程度高，检测周期短，从而达到检测周期的合理性，在提高故障检测的针对性的同时降低其代价。
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公开(公告)号：CN107070954B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201710437262.8
申请日：2017-06-12
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于匿名的信任评价方法，匿名连接池内的云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区通过连接管理器建立匿名连接，每个云用户数据缓冲区均与相应云用户连接，每个云服务商数据缓冲区均与相应云服务商连接，每个所述云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区均设有存储所连接云用户和云服务商信任评价值的信任存储表；本发明是一种基于匿名评价的信任计算模型并进行博弈分析、云服务商的串谋欺骗行为进行惩罚等，实现了可靠的匿名评价模型，解决了传统的信任计算由于串谋、恶意攻击带来的信任评价不可靠的问题。
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公开(公告)号：CN108108228A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810010187.1
申请日：2018-01-05
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明涉及一种资源分配方法，特别涉及一种基于差分进化算法的资源分配方法。本发明包括首先用户向云服务中心提交服务请求，资源分配中心将所述服务请求转化为云任务需求，再基于差分进化算法建立资源分配模型，利用资源分配模型将云任务需求映射到虚拟机上，通过虚拟机对云任务需求进行分配和处理。本发明从时间、负载两个方面作出优化，当用户提交任务请求时，资源分配模型能够给出合理的资源配置方案，提高用户满意度的同时也优化了负载。本发明从性能上根据各虚拟机的负载比对算法优劣性进行比较，能够使资源分配处于较优的负载均衡状态，提升资源分配模型的整体性能。
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