基于信任的云服务管理模型和调度算法的研究

摘要

云计算(CloudComputing)被视为未来提供互联网服务的一种重要形式。然而目前云计算面临严峻的安全问题。提出合理的云安全解决方案是目前云计算研究的热点。信任是分布式互联网环境中一种重要安全替代手段。信任机制的引入为解决同样分布、异构和动态的云计算环境的安全问题找到了一条有效途径。尽管研究者对信任及其在传统网络环境中的应用进行了诸多有益的探索。但云计算有别于传统其他平台的特点，比如超大规模、资源完全虚拟化、注重提供按需服务等使得传统的信任管理策略可以借鉴但无法直接使用。为此，本文选择以云计算安全为主要研究对象，重点研究了实现云安全的信任管理模型、云服务发现模型和基于信任的安全解决方案，包括基于信任的云计算元任务调度策略和基于信任的云工作流调度策略。本文主要取得以下研究成果。
　　 (1)提出了一种基于信任域的推荐交易反馈云信任管理模型。该模型将云计算系统划分为若干个信任域，使用可信的第三方信任管理机构或在域中设置信任代理的方式帮助云实体管理信任关系。同时，首次将信任推荐作为一种云交易行为来进行管理。通过推荐交易行为增加了云实体之间发生作用的次数，能够更快速地建立信任关系。实验结果表明，该模型较之同类模型能够更早摆脱交易伊始的混沌状态，帮助云系统更快地建构起信任关系网，并且在抵制恶意攻击以及确保交易成功率上具备一定的优势。
　　 (2)提出了一种基于信任模糊综合评价的云服务发现模型。该模型使用信任多维向量来表示云服务商在提供不同类型服务时的诚信度，使用模糊综合评价方法对提供商进行信任综合评级，同时依据用户的服务需求为其寻找在对应交易上下文中具备优势的提供商。该模型强调了提供商的综合服务能力和按需提供服务的云宗旨，因而较之传统方法能够获得更为准确的服务质量评价。实验结果表明，新模型能够帮助云用户更准确地搜索到主营其所需服务的提供商，交易成功率也较高。
　　 (3)提出一种基于信任的资源模糊聚类两级云任务调度算法。该算法首先将云任务调度问题划分为:用户调度和任务调度两个等级。在以用户为单位的整体调度中引入信任机制。为了缩小资源选择的范围，使用模糊聚类方法将资源事先划分为计算、传输和存储三种类型。同时，根据用户的资源需求偏好为其在对应资源池中进行选择。新的任务调度算法强调了调度的安全性，同时通过划分调度级别和资源聚类方法减小了任务调度问题的规模，有利于实践云计算提供按需服务的宗旨。理论分析和仿真实验结果表明，新算法在时间效率和用户满意度上高于传统的其他类似算法。
　　 (4)提出了一种基于信任的可定制云工作流调度算法。新算法将云工作流调度区分为以用户为单位竞争使用资源的多工作流调度和微观的单工作流调度两个层次，在调度目标中加入信任因子。在多工作流调度中，提出基于信任的调度策略。在单工作流调度中，在分析工作流服务偏好的基础上，定制不同的调度策略。理论分析和实验结果表明，新的工作流调度模型在调度有效性、系统效率和用户满意度上较之经典解决方案有了一定程度提高。

目录

声明

致谢

摘要

插图清单

附表清单

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．1．1 云计算技术及主要特点

1．1．2 云安全问题

1．1．3 云系统的信任需求

1．2 本文的研究问题

1．2．1 云环境中的信任体系和信任模型

1．2．2 基于信任的云安全策略

1．3 论文的主要贡献

1．4 论文组织结构

2 相关研究概述

2．1 引言

2．2 信任的相关概念

2．2．1 信任的定义

2．2．2 信任的分类

2．2．3 信任的性质

2．3 分布式系统中的信任模型

2．3．1 基于凭证的信任模型

2．3．2 基于信任根的第三方认证信任模型

2．3．3 基于网络拓扑结构的信任迭代模型

2．3．4 基于信任域的信任模型

2．3．5 基于主观逻辑的信任模型

2．3．6 基于模糊逻辑的基本行为和全局可信度迭代信任模型

2．4 对信任模型的分析

2．5 基于信任的安全机制

2．5．1 典型的信任管理系统

2．5．2 基于信任的访问控制模型

2．5．3 基于信任的任务调度模型

2．5．4 基于信任的其他安全管理策略

2．6 本章小结

3 基于信任域的推荐交易反馈云信任管理模型

3．1 引言

3．2 DbRTF云信任管理模型概述

3．2．1 相关定义

3．2．2 推荐交易反馈

3．2．3 模型实施框图

3．3 主要算法和数据结构

3．3．1 主要数据结构

3．3．2 主要算法

3．4 仿真实验及结果分析

3．4．1 仿真实验设计

3．4．2 基于NetLogo的场景仿真实验

3．4．3 自搭仿真平台的实验结果

3．5 本章小结

4 基于信任模糊综合评价的云服务发现模型

4．1 引言

4．2 TFETA云信任管理体系

4．2．1 信任度的计算

4．2．2 信任抉择

4．2．3 信任更新

4．3 基于信任模糊综合评价的云服务发现算法

4．3．1 信任评估模型

4．3．2 基于信任的服务综合评判体系

4．3．3 服务发现算法

4．4 仿真实验

4．4．1 实验设计

4．4．2 实验评价体系

4．4．3 实验结果及分析

4．5 本章小结

5 基于信任的资源模糊聚类两级云任务调度算法

5．1 引言

5．2 任务调度模型

5．2．1 用户模型

5．2．2 任务模型

5．2．3 资源模型

5．2．4 资源模糊聚类

5．2．5 任务偏好系数

5．3 TTLRFC调度算法

5．3．1 实施框图

5．3．2 调度中信任机制的实施

5．3．3 主要算法流程

5．3．4 算法性能分析

5．4 实验设计与分析

5．4．1 相关算法介绍

5．4．2 实验设计

5．4．3 评价指标设计

5．4．4 实验结果及分析

5．5 本章小结

6 基于信任的可定制云工作流调度算法

6．1 引言

6．2 工作流调度模型

6．2．1 云工作流模型

6．2．2 提供商模型

6．2．3 资源模型

6．2．4 云服务QoS模型

6．2．5 两级调度模型

6．3 基于信任的多工作流调度策略

6．3．1 服务需求相似度

6．3．2 服务信任的计算方法

6．3．3 多工作流调度算法

6．4 时间费用约束下可定制的单工作流调度策略

6．4．1 工作流类型的划分

6．4．2 可定制的单工作流调度策略

6．5 仿真实验

6．5．1 仿真实验平台设计

6．5．2 仿真实验环境配置

6．5．3 相关算法介绍

6．5．4 实验结果及分析

6．6 本章小结

7 总结和展望

参考文献

作者简历及在学期间所取得的科研成果