负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法制造技术

本发明专利技术涉及一种负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法，包括以下步骤：步骤1、以最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间为目标，建立面向异构密码计算资源的负荷聚合平台密码服务架构和多任务调度模型；步骤2、采用密码服务任务调度算法，求解步骤1所建立的多任务调度模型，以获得最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间。本发明专利技术能够确保密码服务任务执行安全并且高效的执行。够确保密码服务任务执行安全并且高效的执行。够确保密码服务任务执行安全并且高效的执行。

Load aggregation public service platform heterogeneous cryptographic computing service multitask scheduling algorithm

【技术实现步骤摘要】
负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法


[0001]本专利技术属于密码服务计算
，涉及一种异构密码计算服务多任务调度算法，尤其是一种负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法。

技术介绍

[0002]随着云计算的密码管控的思想提出，密码服务计算被置于云计算平台完成。而现有的云计算平台是将硬件服务器进行等同虚拟化，将应用置于虚拟机中完成计算。但智能电网与新能源汽车互动体系中不同业务的密码服务有着不同的密级要求，高密级或者核心计算任务必须要在专用物理密码机中执行。因此形成了物理密码机(Physical Cryptographic Machine,PCM)和虚拟密码机(Virtual Cryptographic Machine,VCM)共存的新型混合底层硬件平台架构，这是车网互动负荷聚合公共服务平台密码管控特有的需求，与现有通用云计算平台有本质区别。目前还没有针对这种新底层硬件平台的任务调度算法，以最大化发挥物理密码机安全性和虚拟密码机计算效率。
[0003]近年来诸多学者对密码服务开展了相关研究。在密码计算模式方面，研究者们讨论在实时PCM计算系统中安全质量优化问题，或提出以虚拟密码服务云为电力物联网提供安全服务。然而单一的PCM计算资源不可弹性扩展，密码运算效率低。单一的VCM密码计算模式存在虚拟化软件漏洞、虚拟化运维缺陷等网络安全隐患。同时，在任务调度算法优化方面，一些研究者们提出一种基于GA和DAG图的分布式表驱动任务调度方法。一些研究者提出一种基于安全任务空闲时隙的工作流调度方法。但是，以上密码任务调度算法均无法实现任务在异构密码计算资源的自适应分配。
[0004]经检索，未发现与本专利技术相同或相近似的现有技术的公开文献。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法，能够解决规模化车网互动负荷聚合公共服务平台密码服务任务计算的安全性和时效性满意度同时达到期望的技术问题。
[0006]本专利技术解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
[0007]一种负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法，包括以下步骤：
[0008]步骤1、以最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间为目标，建立面向异构密码计算资源的负荷聚合平台密码服务架构和多任务调度模型；
[0009]步骤2、采用密码服务任务调度算法，求解步骤1所建立的多任务调度模型，以获得最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间。
[0010]而且，所述步骤1的具体步骤包括：
[0011](1)建立密码服务任务与运算节点模型：
[0012]负荷聚合平台密码服务系统为密码服务任务集T
ask
和运算节点集C＝{C
p
,C
v
}的组合，令一组n个密码服务任务序列表示为T
ask
＝{T1,T2,
…
,T
n
}，T
i
表示任务组中的第i个密码
任务，i∈{1,2,
…
,n}，,n}，一个任务序列中所有任务相同。为密码计算资源需求，r∈{1,2,3,4}，它们依次表示CPU资源，内存资源，硬盘资源，密码卡I/O口吞吐量。
[0013]其中，运算节点集合C＝{C
p
,C
v
}由PCM运算节点C
p
和VCM运算节点C
v
组成。C
p
＝{C
p1
,C
p2
,
…
,C
pm
}，C
pj
为第j个PCM，j∈{1,2,
…
,m}，,m}，C
v
＝{C
v1
,C
v2
,
…
,C
vl
}，C
vk
为第k个VCM，k∈{1,2,
…
,l}，VCM宿主机独立部署，且独占整个宿主机，C
vko
则为第o号宿主机H中第k号VCM。
[0014](a)为物理密码机j的ID编号，为虚拟密码机k的ID编号。
[0015](b)和r∈{1,2,3,4}，它们依次表示CPU资源属性，内存资源属性，硬盘资源属性，密码卡I/O口吞吐量，I/O口吞吐量，
[0016](2)以最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间为目标，建立密码服务任务调度模型：
[0017]密码服务任务调度定义为密码服务任务映射到运算节点C的函数：
[0018]f:T
→
C
ꢀꢀꢀ
(1)
[0019]将密码服务任务分派至PCM与VCM分别定义为关于和的二进制变量如式(2)、式(3)所示。式(4)定义当密码任务分派至PCM和VCM执行时系统安全决策量分别为1和0.5：
[0020][0021][0022][0023]以最大任务安全保障系数式(5)和最小系统总完成时间式(6)为优化目标，密码服务任务调度数学模型如下：
[0024][0025][0026]约束1:
[0027]约束2:
[0028]约束3:
[0029]式(6)中，式(6)中，和分别为PCM和
VCM节点出口密码服务任务的最早总完成时间，为任务序列出口任务在最小密码运算单元的执行时间。式(7)约束密码服务任务将至少将被分配至PCM或VCM运行节点执行；式(8)表示密码服务任务应该在任务截止时间之前执行完成；式(9)表示当密码服务任务SAL为4时，任务必须在PCM中执行。
[0030]而且，所述步骤2的具体步骤包括：
[0031](1)密码服务任务聚类
[0032]基于n个密码服务任务的G维特征属性样本，利用加权马氏距离改进DEC嵌入中心与初始聚类中心的距离判定，具体计算步骤如下：
[0033]a.计算任务i的特征属性g在样本集中比重：
[0034][0035]式中为第i个任务第g个特征属性数据标准值。
[0036]b.计算第g个特征属性在样本集n的信息熵E
g
：
[0037][0038]c.由信息熵E
g
计算特征属性g的熵权值ψ
g
：
[0039][0040]假设样本中特征属性互不相关，定义密码服务任务样本T
i
和T
i
'的加权马氏距离如下：
[0041][0042]式中是任务特征属性权重矩阵，为特征属性协方差广义逆矩阵。
[0043]根据式(12)计算嵌入点z
i
与聚类中心μ
s
的特征权重，然后根据式(13)计算嵌入点z
i
与聚类中心μ
s
的加权马氏距离ψmd(z
i<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、以最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间为目标，建立面向异构密码计算资源的负荷聚合平台密码服务架构和多任务调度模型；步骤2、采用密码服务任务调度算法，求解步骤1所建立的多任务调度模型，以获得最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间。2.根据权利要求1所述的一种负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法，其特征在于：所述步骤1的具体步骤包括：(1)建立密码服务任务与运算节点模型：负荷聚合平台密码服务系统为密码服务任务集T
ask
和运算节点集C＝{C
p
,C
v
}的组合，令一组n个密码服务任务序列表示为T
ask
＝{T1,T2,
…
,T
n
}，T
i
表示任务组中的第i个密码任务，i∈{1,2,
…
,n}，,n}，一个任务序列中所有任务相同；为密码计算资源需求，r∈{1,2,3,4}，它们依次表示CPU资源，内存资源，硬盘资源，密码卡I/O口吞吐量；其中，运算节点集合C＝{C
p
,C
v
}由PCM运算节点C
p
和VCM运算节点C
v
组成；C
p
＝{C
p1
,C
p2
,
…
,C
pm
}，C
pj
为第j个PCM，j∈{1,2,
…
,m}，,m}，C
vk
为第k个VCM，k∈{1,2,
…
,l}，VCM宿主机独立部署，且独占整个宿主机，C
vko
则为第o号宿主机H中第k号VCM；(a)为物理密码机j的ID编号，为虚拟密码机k的ID编号；(b)和r∈{1,2,3,4}，它们依次表示CPU资源属性，内存资源属性，硬盘资源属性，密码卡I/O口吞吐量，I/O口吞吐量，(2)以最大任务安全保障系数和最小系统总完成时间为目标，建立密码服务任务调度模型：密码服务任务调度定义为密码服务任务映射到运算节点C的函数：f:T
→
C
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)将密码服务任务分派至PCM与VCM分别定义为关于和的二进制变量如式(2)、式(3)所示；式(4)定义当密码任务分派至PCM和VCM执行时系统安全决策量分别为1和0.5：0.5：0.5：以最大任务安全保障系数式(5)和最小系统总完成时间式(6)为优化目标，密码服务任
务调度数学模型如下：务调度数学模型如下：约束1:约束2:约束3:式(6)中，式(6)中，和分别为PCM和VCM节点出口密码服务任务的最早总完成时间，为任务序列出口任务在最小密码运算单元的执行时间；式(7)约束密码服务任务将至少将被分配至PCM或VCM运行节点执行；式(8)表示密码服务任务应该在任务截止时间之前执行完成；式(9)表示当密码服务任务SAL为4时，任务必须在PCM执行。3.根据权利要求1所述的一种负荷聚合公共服务平台异构密码计算服务多任务调度算法，其特征在于：所述步骤2的具体步骤包括：(1)密码服务任务聚类基于n个密码服务任务的G维特征属性样本，利用加权马氏距离改进DEC嵌入中心与初始聚类中心的距离判定，具体计算步骤如下：a.计算任务i的特征属性g在样本集中比重：式中为第i个任务第g个特征属性数据标准值；b.计算第g个特征属性在样本集n的信息熵E
g
：c.由信息熵E
g
计算特征属性g的熵权值ψ
g

【专利技术属性】
技术研发人员：张剑，蔡绍堂，杨挺，李思维，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：