本文關(guān)鍵詞：考慮隱私保護(hù)的云工作流調(diào)度方法研究

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【摘要】：隨著云計(jì)算和信息化的快速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上興起了具有大量數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)過(guò)程和科學(xué)流程。但是,由于數(shù)據(jù)的所有權(quán)和管理權(quán)分離,云服務(wù)提供商(Cloud Service Provider,CSP)可以獲取、搜索用戶存儲(chǔ)在云端的數(shù)據(jù),因此,用戶存儲(chǔ)在云端的隱私信息容易被暴露,導(dǎo)致嚴(yán)重的用戶隱私泄露問(wèn)題。用戶就需要考慮高效利用云資源與其數(shù)據(jù)隱私、安全保護(hù)之間的平衡。云工作流系統(tǒng)作為支持業(yè)務(wù)過(guò)程管理的一個(gè)自動(dòng)化利器,其調(diào)度優(yōu)化已成為了現(xiàn)下工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的研究重點(diǎn),國(guó)內(nèi)外同行也就其開(kāi)展了眾多的研究,但就隱私保護(hù)與工作流調(diào)度優(yōu)化的結(jié)合而言還是一個(gè)研究盲點(diǎn)。本文對(duì)考慮隱私保護(hù)的云工作流調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行研究,主要的研究工作如下:(1)針對(duì)云工作流執(zhí)行過(guò)程中的用戶隱私保護(hù)需求,建立了隱私感知的云工作流調(diào)度模型,定義了考慮隱私保護(hù)需求的工作流描述語(yǔ)言P-WSL,并就隱私保護(hù)需求約束與調(diào)度約束沖突提出了一種基于P-WSL的約束沖突檢測(cè)方法。(2)在粒子群以及模擬退火等智能優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,通過(guò)引入經(jīng)典表調(diào)度算法CPOP中的任務(wù)優(yōu)先級(jí)計(jì)算策略,提出了一種具有隱私與云資源使用成本感知能力的云工作流調(diào)度方法——CP-PSO。該方法首先采用考慮成本因素的上行與下行權(quán)重來(lái)計(jì)算各個(gè)工作流任務(wù)的優(yōu)先級(jí),然后結(jié)合隱私保護(hù)需求采用粒子群算法進(jìn)行搜索、優(yōu)化調(diào)度方案,最終的仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了該方法的有效性。(3)基于經(jīng)典的遺傳算法,提出了一個(gè)考慮隱私保護(hù)與時(shí)間、成本感知的數(shù)據(jù)密集型云工作流調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化算法來(lái)尋找最優(yōu)的調(diào)度方案。其成本主要包括云資源的計(jì)算成本,云工作流中數(shù)據(jù)傳輸成本以及存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成本。算法主要利用考慮工作流任務(wù)的DAG圖深度及其調(diào)度成本確定的上行與下行權(quán)重值來(lái)計(jì)算任務(wù)的調(diào)度優(yōu)先級(jí),以此來(lái)進(jìn)行快速地獲得一個(gè)較好的初始化種群。然后應(yīng)用一系列諸如選擇算子、交叉算子、變異算子等優(yōu)化算子來(lái)提高算法求解的能力。最后,經(jīng)過(guò)Cloud Sim進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,證明了所提算法在確保用戶隱私保護(hù)需求前提下仍能夠較好地優(yōu)化云資源的使用成本,具有良好的性能。
【學(xué)位授予單位】：湖南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP309;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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