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混合云环境下基于信任安全软约束模型的多目标任务调度方法研究

混合云环境下基于信任安全软约束模型的多目标任务调度方法研究

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作者：张俊男华中科技大学

学位级别：硕士

混合云环境下进行任务调度时,任务安全是需要考虑的一个重点问题。目前关于安全调度的研究大多基于硬性的安全等级或任务类型约束,硬约束的介入影响了任务调度的灵活性和方案多样性。考虑到云服务商的安全程度与其可信性息息相关,因此... 详细信息

混合云环境下进行任务调度时,任务安全是需要考虑的一个重点问题。目前关于安全调度的研究大多基于硬性的安全等级或任务类型约束,硬约束的介入影响了任务调度的灵活性和方案多样性。考虑到云服务商的安全程度与其可信性息息相关,因此结合针对任务的安全保护服务,将针对云服务商的信任评估级别作为任务调度的软约束,将是解决安全调度问题的一种新思路。为解决硬性约束带来的问题,论文提出了一种结合云服务商可信性评估和安全保护服务的信任安全软约束模型(TSMSC)。TSMSC使用信任模型计算用户对云服务商的信任级别,将信任级别作为任务调度的软约束,当云服务商虚拟机不能提供任务所需的信任级别时,可以通过身份验证、数据加密、完整性验证等技术保障任务的安全性,使其在信任级别较低的虚拟机上得以部署。在此基础上,论文构建了基于TSMSC的混合云任务调度框架和模型,弥补了硬约束调度问题模型的不足。考虑到任务调度问题较为复杂,论文对多目标粒子群算法(MOPSO)进行改进,并将其应用于TSMSC调度模型的求解。为解决MOPSO存在的搜索能力不平衡、易局部收敛等问题,基于人工蜂群算法和莱维飞行对其改进,提出了混合多目标粒子群算法(HMOPSO),通过对比实验验证了改进的有效性。在此基础上,使用混合离散策略对HMOPSO进行离散化处理,提出了面向任务调度的混合离散多目标粒子群算法(HDMPSO)。该算法通过将粒子群均分为二:一半粒子使用取整离散化,维持原更新方式,另一半粒子使用变异和交叉算子离散地更新位置,从而提高了粒子在离散空间内的搜索效率和收敛精度。在不同任务规模的仿真对比实验中,HDMPSO相比于其他三种相关算法能取得更好的分布性、收敛性和时间效率。使用基于分级硬约束的调度模型和TSMSC调度模型进行对比实验,实验表明TSMSC调度模型下的调度结果在超体积、C-metric等指标上具有显著优势,在收敛性较优的同时多样性也更高。

关键词：混合云任务调度信任安全软约束模型混合离散多目标粒子群算法

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