云環境下基于信譽度的評估模型的研究

張菡

摘要：隨著互聯網的迅猛發展，云計算成為目前一種較為熱門的商業計算模式，其強大的計算能力廣泛應用在各個領域，但同時云計算在使用過程中也存在缺乏信息隱私安全性以及數據可靠性等一系列問題。為了解決以上問題，本文在云計算資源管理中加入信譽度這一概念，提出一種新的模型—信譽度評估模型，仿真結果表明基于信譽度的評估模型能提高云計算環境下資源管理的效率，提高云服務提供商和消費者的信譽度。

關鍵詞：云計算；評估模型；資源調度；信譽度云計算[1]使用方便且花費較為低廉，但是在使用過程中也存在一些安全問題：如何保證存放在云服務提供商的數據隱私不被非法利用以及如何保證作為企業商業機密的數據的安全性等問題有待解決。本文對信譽度模型進行研究，通過結合已有的資源管理模型,提出了一種新的模型——信譽度評估模型，該模型有效緩解云計算中的安全隱患。

1基于信譽度的評估模型的構建

1.1 信譽度的分類及計算

信譽度[2]是一種信任程度，是“云”中第三方機構對云服務提供商向云用戶提供的資源能完成預期任務目標程度的認識和總結，是隨時間動態可變的。節點的信譽度體現了其提供資源的可靠程度，信譽度越高則提供的資源越可靠。

定義RC（X,Y）代表云服務提供商X在云計算系統Y中的信譽度，其信譽度計算公式如下：

其中：

表示CSP所提供的資源總量,i=1,2,3,…，n；RC表示整個云計算系統提供的資源總量。

S_rateX為交易成功率；S_profitX為服務的收益值。SUM_profit是云計算系統全部的收益值。TimX表示該用戶開始注冊的時間，TIMY表示該云計算系統創建的時間。

定義SC（X,Y）表示云服務使用者X在云計算系統Y中的信譽度，其公式如下：

其中：

表示云服務使用者提交的資源需求總和，i=1,2,3,…，n ；JOB代表整個系統中所有用戶提交的任務總和。

定義R（X,Y,）表示云服務資源X在云計算系統Y中的信譽度，其公式如下：

其中：

PICKx表示云服務消費者消費資源x的次數，PICKy表示云服務消費者所有資源的總次數。

1.2 信譽度更新

在上述公式（1），（2），（3）中，當μ>1時,表示云服務提供商或者云服務使用者違約。發生違約后，則各種信譽度都將更新：

其中，RCold（X，Y）,SCold（X，Y）,Rold（X，Y）為在更新之前的各信譽度的值。

1.3 一種新的信譽度評估模型PCM

信譽度模型的建立首先需構造一個信譽度函數，然后對函數設定相應的參數、權值等，將各種變量值、影響因子、系數等帶入信譽度函數來計算云服務提供者、使用者或云服務資源的信譽度。圖1為云環境下一種新的信譽度評估模型PCM。

其中，信息收集管理器ICM：主要用于收集信息，這些信息均是來自云服務數據中心，包括CSP提供的資源信息以及CSP和CSC之間的交易記錄信息。

信譽度計算單元RCU：通過從ICM收集的信息來確定CSP和CSC的信譽度以及兩者所提供資源的信譽度。

信譽度存儲單元RSU:將通過RCU計算出來的CSP和CSC的信譽度存儲在數據單元中，其中儲存信譽度評估數據的關系數據庫可使用CEDB數據庫模塊。

信譽度報告單元RR:主要作用是定期發布CPS和CSC的信譽度，可以通過公共服務器的方式發布，也可以通過查詢對話框由用戶自助查詢。

信譽度評估過程如下：ICM首先和LCPDB實時交換信息，以便搜集用戶使用的所有資源服務的信息；信息搜集完成后由ICM將資源傳送給RCU，RCU計算云服務提供商和云服務使用者的信譽度；將計算出的信譽度信息存儲到RSU中，同時更新CSP和CSC的信譽度；最后由RR將CSP和CSC的信譽度評估結果定期發布到公共服務器上。

2仿真結果與分析

本文采用云計算仿真軟件CloudSim模擬工具進行模擬實驗。首先為CloudSim的自帶函數Cloudlet cloudlet1=new Cloudlet(id, type，length, file_size, output_size，expectationtime)創建一組任務，并將任務加入任務參數列表。

本實驗采用基于服務質量的任務分類調度算法，將基于服務質量的無信譽度的任務分類調度算法和基于信譽度的任務分類調度算法進行對比分析。

圖2是在無信譽度算法和基于信譽度的算法中，各個子任務完成情況的比較。仿真結果表明所有子任務在采用基于信譽度的算法情況下均比采用無信譽度算法情況下完成時間縮短。

圖3是對任務分配的虛擬機的帶寬的比較，由于采樣點較少，本文認為基于信譽度的算法與無信譽度的算法相比，在提高帶寬這方面有一定的優越性。

3結論

本文通過研究云計算中的體系結構和經濟模型，為了解決云計算中存在的安全問題提出了一種新的信譽度評估模型PCM，通過該模型計算出CSP和CSC以及各自提供資源的信譽度。仿真實驗結果表明，基于信譽度的算法在任務完成，帶寬偏好等方面均比無信譽度算法有所提高。

[參考文獻]

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