共享应用实例的应用级多租户模式是成熟度等级最高的软件即服务模式,能够提高资源利用率、降低应用升级维护成本,但是面临着不同租户的个性化需求支撑的技术难题。已有的研究和工业实践已经在多租户个性化方面进行了尝试,从实践项目中...共享应用实例的应用级多租户模式是成熟度等级最高的软件即服务模式,能够提高资源利用率、降低应用升级维护成本,但是面临着不同租户的个性化需求支撑的技术难题。已有的研究和工业实践已经在多租户个性化方面进行了尝试,从实践项目中提炼出了基于构件软件开发(Component Based Software Development,CBSD)的多租户个性化方法框架,包括流程、扩展类型和技术支撑等,对多租户应用系统的业务逻辑、界面逻辑和数据实体三个部分的个性化扩展提出了解决方案。通过一个现实应用中的产品验证了框架的有效性。展开更多
随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题...随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题.为缓解这些问题,提出一种基于软件定义安全(software defined security,SDS)和云取证趋势分析的智能云取证方法.首先,提出一种基于软件定义安全的云取证架构,实现云网络与云计算平台协同实时取证.其次,提出基于隐Markov模型的云取证趋势分析算法,实现云取证架构中的智能取证策略决策和智能取证资源调度.实验结果表明:相较于单独的网络取证与云计算平台取证,该方法取证能力提高至91.6%,而取证开销则介于两者之间.该方法对云服务商提供云取证服务具有广泛的借鉴意义.展开更多
稀疏矩阵相乘广泛应用于科学和工程计算中,是科学计算中的一种常用的基本运算,其面临着数据量大,非零值分布不规则,负载难均衡,计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题。通过矩阵分块,优化数据传输,负载均衡,改良并行快速排序方法来解决...稀疏矩阵相乘广泛应用于科学和工程计算中,是科学计算中的一种常用的基本运算,其面临着数据量大,非零值分布不规则,负载难均衡,计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题。通过矩阵分块,优化数据传输,负载均衡,改良并行快速排序方法来解决上述问题,提高了计算效率。在多线程下计算速度比商业软件IntelMKL(Intel math kernel library)平均提高56%。同时,还通过MPI+OpenMP进行混合并行优化,在共享存储系统上两者有类似的计算速度。展开更多
文摘共享应用实例的应用级多租户模式是成熟度等级最高的软件即服务模式,能够提高资源利用率、降低应用升级维护成本,但是面临着不同租户的个性化需求支撑的技术难题。已有的研究和工业实践已经在多租户个性化方面进行了尝试,从实践项目中提炼出了基于构件软件开发(Component Based Software Development,CBSD)的多租户个性化方法框架,包括流程、扩展类型和技术支撑等,对多租户应用系统的业务逻辑、界面逻辑和数据实体三个部分的个性化扩展提出了解决方案。通过一个现实应用中的产品验证了框架的有效性。
文摘随着云计算的发展与普及,云计算环境下的安全问题日益突出.云取证技术作为事后追责与惩治技术手段,对维护云计算环境安全具有重大意义.云取证技术研究发展尚处于早期,云取证面临电子证据不完整、取证开销较大、取证过程智能化不足等难题.为缓解这些问题,提出一种基于软件定义安全(software defined security,SDS)和云取证趋势分析的智能云取证方法.首先,提出一种基于软件定义安全的云取证架构,实现云网络与云计算平台协同实时取证.其次,提出基于隐Markov模型的云取证趋势分析算法,实现云取证架构中的智能取证策略决策和智能取证资源调度.实验结果表明:相较于单独的网络取证与云计算平台取证,该方法取证能力提高至91.6%,而取证开销则介于两者之间.该方法对云服务商提供云取证服务具有广泛的借鉴意义.
文摘稀疏矩阵相乘广泛应用于科学和工程计算中,是科学计算中的一种常用的基本运算,其面临着数据量大,非零值分布不规则,负载难均衡,计算结果矩阵的列指数无规则分布等问题。通过矩阵分块,优化数据传输,负载均衡,改良并行快速排序方法来解决上述问题,提高了计算效率。在多线程下计算速度比商业软件IntelMKL(Intel math kernel library)平均提高56%。同时,还通过MPI+OpenMP进行混合并行优化,在共享存储系统上两者有类似的计算速度。
