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吕晓丹: 作品数：10 被引量：53H指数：4; 供职机构：贵州大学计算机科学与技术学院更多>>; 发文基金：贵州省科技计划项目基础研究重大项目前期研究专项贵州省科技厅重大专项更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术更多>>

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基于Docker的云资源弹性调度策略被引量：29: 2018年; 针对云资源弹性调度问题,结合Ceph数据存储的特点,提出一种基于Docker容器的云资源弹性调度策略。首先,指出Docker容器数据卷不能跨主机的特性给应用在线迁移带来了困难,并对Ceph集群的数据存储方法进行改进;然后,建立了一个基于节点综合负载的资源调度优化模型;最后,将Ceph集群和Docker容器的特点相结合,利用Docker Swarm实现了既考虑数据存储、又考虑集群负载的应用容器部署算法和应用在线迁移算法。实验结果表明,与一些调度策略相比,该调度策略对集群资源进行了更细粒度的划分,实现了云平台资源的弹性调度,并在保证应用性能的同时,达到了合理利用云平台资源和降低数据中心运营成本的目的。; 彭丽苹吕晓丹蒋朝惠彭成辉

OpenStack云环境下多节点块存储研究: 2015年; 基于OpenStack本身的块存储设计,在云计算平台中实现了多节点块存储的i SCSI SAN配置,为虚拟机提供了跨网段、跨节点的独立块存储服务,并在不同节点间、虚拟机上分别对其进行测试,对学习和实际构建云平台中跨网段多节点的块存储服务有参考价值。; 曹嵘晖李秦伟吕晓丹; 关键词：OPENSTACK ISCSI SAN

基于深度学习的勒索软件早期检测方法: 2023年; 近年来,勒索软件的活跃度高居不下,给社会造成了严重的经济损失。文件一旦被勒索软件加密后将难以恢复,因此如何及时且准确地检测出勒索软件成为了当前的研究热点。为了提升勒索软件检测的及时性和准确性,在分析多种勒索软件家族与良性软件运行初期行为的基础上,提出了一种基于深度学习的勒索软件早期检测方法(Ransomware Early Detection Method Based on Deep Learning,REDMDL)。REDMDL以软件运行初期所调用的一定长度的应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)序列为输入,结合词向量和位置向量对API序列进行向量化表征,再构建深度卷积网络与长短时记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory,CNN-LSTM)相结合的神经网络模型,来实现对勒索软件的早期检测。实验结果显示,REDMDL能够在一个软件运行后数秒内高准确率地判定其是勒索软件还是良性软件。; 刘文静郭春申国伟谢博吕晓丹; 关键词：CNN API

基于粗糙集的容器云系统健康度评价建模被引量：2: 2020年; 现在容器云平台容器数目日益增加,相关监控数据爆炸式增长,而现有的运行在容器内的微服务监控软件监控指标不仅种类繁多,配置繁琐,并且往往只是直接给出监控数据,没有根据得到的监控指标对系统的健康度进行度量。针对该问题,提出了一种新的基于粗糙集的容器云系统健康度评价模型。通过建立的粗糙集云系统健康度评价模型,可以直观地反映整个集群的健康程度。首先通过信息熵对监控到的连续属性进行断点分割,离散化处理,然后利用粗糙集理论实现对监控数据进行知识约简、一致性检查和决策表建立,从而建立了基于粗糙集和信息熵的集群健康度指标模型。最后,通过Kubernetes容器云平台分别进行计算密集负载和网络密集负载仿真实验,实验结果表明,该模型能够反映集群的性能和对异常进行检测。; 张可颖龙士工吕尚青吕晓丹; 关键词：粗糙集信息熵

基于Ceph集群的能耗管理策略研究: 2018年; 数据中心能耗高是云计算发展过程中一个亟待解决的关键问题。建立了一个集群能耗优化模型,并在此基础上提出了一种基于Ceph集群的数据副本放置策略。该策略在考虑集群可用性和容错性的同时,采用了顺序存储和随机存储相结合的存储方法,使得Ceph集群在满足用户SLA需求和保证集群性能的前提下,达到节能的目的。实验结果表明,与原始Ceph集群相比,该数据副本放置策略在保证集群服务质量的同时,使得数据中心耗电量降低了14.3%。; 彭丽苹吕晓丹蒋朝惠; 关键词：能耗模型能耗管理

基于HBase的RDF数据存储方案研究与设计被引量：5: 2016年; 针对RDF数据的存储问题,文章提出一种利用分布式数据库HBase以及设计数据库的Rowkey进行有效存储的方案,主要利用HBase与RDF数据的特点,使用经典的BKDRHash算法对谓词进行散列计算,将散列值与谓词作为主键,实现数据的存储。有效设置HBase的Rowkey不仅避免出现节点堆积现象,BKDRHash算法的使用也保证了数据的完整性。为证明该存储模式的有效性,文章实验选择利用Map Reduce将数据生成HBase内部存储格式HFile文件进行并行加载。实验证明,针对这样的存储模式,当数据量很大时数据加载性能较好。使用LUBM测试集进行仿真实验,证明该方案是有效的。; 王媛媛吕晓丹胡琪吴鸿川; 关键词：语义网 RDF数据 HBASE MAPREDUCE

开源云上的Kubernetes弹性调度被引量：8: 2019年; 针对私有云资源弹性调度问题,将Kubernetes结合已有Openstack云平台,提出一种基于容器的弹性调度策略。一方面,因为Openstack虚拟机启动时间较长,给调度带来额外时间开销,所以利用容器拉起时耗远小于虚拟机的特性,用Docker容器取代了Openstack默认的虚拟机;一方面优化了Kubernetes调度算法,建立了一个提高集群资源利用率的优化模型,通过对云平台各个服务器节点四种类型资源的监控和应用队列预设模板匹配,选择调度资源利用率最高的服务器。整个调度过程包括容器应用的初次调度和在线迁移算法。实验结果表明,相比原有Kubernetes调度算法和一些其他的调度策略,该调度策略对数据中心资源进行了更细粒度的划分,在保证服务器性能的同时,实现了云平台资源弹性调度,集群资源利用率也得到了提高,同时降低了数据中心能耗。; 张可颖彭丽苹吕晓丹吕尚青; 关键词：私有云 OPENSTACK

云计算环境下的可修分布式系统可靠性分析方法被引量：3: 2020年; 随着云计算技术的进一步发展,越来越多的应用系统托管在云计算平台上,这就对构成云计算平台的众多分布式系统的可靠性提出了更高的要求。传统分析方法难以在系统规模较大时对可修分布式系统做可靠性分析。为了提高服务质量以及降低因违反服务水平协议而导致的经济损失,本文基于马尔可夫模型提出一种适用于可修分布式系统的可靠性分析方法。通过简化系统的状态空间,在系统运行期间对其软硬件状态进行采样,并通过对分布式系统的失效过程和修复过程进行分析,根据给定时间内的失效概率序列、修复概率序列计算分布式系统的节点状态转移矩阵,得出该马尔可夫矩阵对应的稳态向量。根据特定分布式系统的自身特性,对该稳态向量进一步分析,得出系统最终的可靠性衡量指标。最后通过实验验证了该方法的可用性和有效性。; 杨牧川吕晓丹蒋朝惠; 关键词：可靠性分布式系统马尔可夫模型

基于模拟退火算法的粒子群优化算法在容器调度中的应用被引量：4: 2021年; 随着互联网产业的发展,虚拟机创建速度慢、不易扩展、灵活性不足等缺点越来越凸显,容器技术的出现为这些问题提出了一种新的解决思路;而现有的调度算法仅考虑容器云集群中工作节点的内存、CPU等物理资源,没有考虑对容器云调度后的镜像分发过程有明显影响的网络负载率,导致容器调度任务等待时间过长,造成数据中心的资源浪费;鉴于粒子群优化算法在局部开采能力和全局探测方面有较强的优势,提出了一种基于模拟退火算法的粒子群优化算法(SA-PSO,simulated annealing particle swarm optimization algorithm)的容器调度算法,通过使用模拟退火优化粒子群算法使其在算法初期跳出局部最优情况,提升算法性能;在Kubernetes平台实验过程中,SA-PSO调度算法相比Kubernetes的BalancedQosPriority算法,提升了整体节点资源利用率,显著减少任务最少等待时间;同时与标准PSO算法以及动态惯性权重PSO算法进行对比,不仅收敛能力有显著提升,并且相较标准PSO算法全局最优节点命中率提升近60%。; 刘哲源吕晓丹蒋朝惠; 关键词：粒子群优化算法模拟退火 DOCKER 调度算法

基于进化算法的社会网络数据k-匿名发布被引量：2: 2016年; 基于科学发展的需要,越来越多的社会网络数据被共享发布。为保证发布数据中个体的隐私不被泄露,必须将数据进行隐私保护后发布。针对结点度的再识别攻击,提出一种改进的进化算法对社会网络发布的数据进行k-度匿名(CEAGA),将EAGA算法中的适应度函数与循环结束条件进行改进,得到最优的k-度匿名序列,之后按照得到的k-度匿名序列对匿名图进行构造,得到最优的k-度匿名社会网络图。实验结果表明,改进后的进化算法不但降低了对原社会网络图的修改,并且对图结构性质的保持也优于EAGA算法。; 胡琪蒋朝惠吕晓丹; 关键词：社会网络隐私保护进化算法

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