針對(duì)云密碼服務(wù)系統(tǒng)中服務(wù)請(qǐng)求多樣、數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流與非數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流隨機(jī)交叉并發(fā)等問(wèn)題,為了避免處理節(jié)點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的交互而帶來(lái)的系統(tǒng)通信性能開(kāi)銷和數(shù)據(jù)安全性威脅,設(shè)計(jì)一種基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)本地化的云密碼作業(yè)流調(diào)度算法。首先通過(guò)任務(wù)請(qǐng)求密碼功能的映射,保障多作業(yè)流請(qǐng)求密碼功能的正確實(shí)現(xiàn);然后對(duì)于具有相同請(qǐng)求密碼功能的各任務(wù)中不同工作模式交叉問(wèn)題,在提出任務(wù)優(yōu)先級(jí)計(jì)算方法以促進(jìn)多作業(yè)流調(diào)度公平性的基礎(chǔ)上,采用分類調(diào)度的方法,在實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)本地化的同時(shí),保障了調(diào)度系統(tǒng)的整體性能。仿真結(jié)果表明,該算法不僅可以有效減少系統(tǒng)任務(wù)完成時(shí)間,提高資源利用率和公平性,并且具有良好的穩(wěn)定性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2020,42(11)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

作業(yè)流DAG

在密碼服務(wù)中,存在著許多數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流,如Hash函數(shù)的運(yùn)算過(guò)程以及分組密碼加解密采用的CBC(Cipher Block Chaining)、OFB(Output FeedBack)、CFB(Cipher FeedBack)等工作模式中,直接前序任務(wù)的運(yùn)算結(jié)果會(huì)作為輸入條件之一參與其下一任務(wù)的數(shù)據(jù)運(yùn)算。假設(shè)JOB4是工作于CFB模式下的AES加密服務(wù)請(qǐng)求作業(yè)流,則入口任務(wù)T4在經(jīng)加密運(yùn)算后的輸出密文會(huì)作為輸入,生成加密其直接后繼任務(wù)T9的會(huì)話密鑰;同樣地,任務(wù)T9的加密運(yùn)算結(jié)果又會(huì)作為任務(wù)T11會(huì)話密鑰的生成輸入條件,直至完成對(duì)出口任務(wù)T11中數(shù)據(jù)的加密運(yùn)算,即可結(jié)束整個(gè)工作流的服務(wù)運(yùn)行。完整加密過(guò)程如圖2所示。可見(jiàn),對(duì)于密碼服務(wù)請(qǐng)求,其中任一作業(yè)流的入口任務(wù)與其它任務(wù)之間不存在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),在該類任務(wù)的調(diào)度過(guò)程中可與非數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流中的任務(wù)采取同一處理策略;而數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流中非入口任務(wù)與其直接前序任務(wù)之間存在著不可忽略的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),用于該類任務(wù)運(yùn)算處理的處理節(jié)點(diǎn)之間也需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)交互。如何保護(hù)該類任務(wù)之間關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)交互過(guò)程中的安全性,同時(shí)避免整體服務(wù)系統(tǒng)因該過(guò)程而導(dǎo)致的通信性能開(kāi)銷和作業(yè)流密鑰匹配難度,是本文算法的主要研究目標(biāo)。

按照上述方法設(shè)置處理節(jié)點(diǎn)群中各節(jié)點(diǎn)及任務(wù)屬性,并當(dāng)CCR值為0.1,0.2,0.3時(shí),分別測(cè)試3種算法的任務(wù)完成時(shí)間(單位時(shí)間個(gè)數(shù))隨數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流占比的變化情況,如圖3所示。與其他2種調(diào)度算法相比,本文算法對(duì)數(shù)據(jù)依賴性任務(wù)進(jìn)行了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)本地化處理,在任務(wù)的運(yùn)算過(guò)程中產(chǎn)生的通信代價(jià)為0,有效避免了CCR值對(duì)服務(wù)系統(tǒng)性能的影響。此外,與RR算法相比,本文算法更加精確地考慮了處理節(jié)點(diǎn)群中各節(jié)點(diǎn)的性能異構(gòu),從執(zhí)行代價(jià)角度衡量了各節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)負(fù)載情況,顯著減少了服務(wù)系統(tǒng)的任務(wù)完成時(shí)間;與HEFT算法相比,本文算法在完成數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流入口任務(wù)的調(diào)度后,采用提前預(yù)算完整作業(yè)流執(zhí)行代價(jià)的方式,預(yù)留較為充足的資源用于該類作業(yè)流中后續(xù)任務(wù)的處理,在減少任務(wù)完成時(shí)間的同時(shí),避免了數(shù)據(jù)依賴性作業(yè)流占比對(duì)服務(wù)系統(tǒng)性能的影響,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。4.2 平均資源利用率

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向服務(wù)組合的密碼服務(wù)調(diào)度智能優(yōu)化研究[J]. 李建軍,郁濱,陳武平.  通信學(xué)報(bào). 2013(S1)
[2]云計(jì)算安全研究[J]. 馮登國(guó),張敏,張妍,徐震.  軟件學(xué)報(bào). 2011(01)

碩士論文
[1]密碼服務(wù)云管理與調(diào)度技術(shù)研究[D]. 王澤武.戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3601986