云环境下基于信誉度的评估模型的研究

张菡

摘要：随着互联网的迅猛发展，云计算成为目前一种较为热门的商业计算模式，其强大的计算能力广泛应用在各个领域，但同时云计算在使用过程中也存在缺乏信息隐私安全性以及数据可靠性等一系列问题。为了解决以上问题，本文在云计算资源管理中加入信誉度这一概念，提出一种新的模型—信誉度评估模型，仿真结果表明基于信誉度的评估模型能提高云计算环境下资源管理的效率，提高云服务提供商和消费者的信誉度。

关键词：云计算；评估模型；资源调度；信誉度云计算[1]使用方便且花费较为低廉，但是在使用过程中也存在一些安全问题：如何保证存放在云服务提供商的數据隐私不被非法利用以及如何保证作为企业商业机密的数据的安全性等问题有待解决。本文对信誉度模型进行研究，通过结合已有的资源管理模型,提出了一种新的模型——信誉度评估模型，该模型有效缓解云计算中的安全隐患。

1基于信誉度的评估模型的构建

1.1 信誉度的分类及计算

信誉度[2]是一种信任程度，是“云”中第三方机构对云服务提供商向云用户提供的资源能完成预期任务目标程度的认识和总结，是随时间动态可变的。节点的信誉度体现了其提供资源的可靠程度，信誉度越高则提供的资源越可靠。

定义RC（X,Y）代表云服务提供商X在云计算系统Y中的信誉度，其信誉度计算公式如下：

其中：

表示CSP所提供的资源总量,i=1,2,3,…，n；RC表示整个云计算系统提供的资源总量。

S_rateX为交易成功率；S_profitX为服务的收益值。SUM_profit是云计算系统全部的收益值。TimX表示该用户开始注册的时间，TIMY表示该云计算系统创建的时间。

定义SC（X,Y）表示云服务使用者X在云计算系统Y中的信誉度，其公式如下：

其中：

表示云服务使用者提交的资源需求总和，i=1,2,3,…，n ；JOB代表整个系统中所有用户提交的任务总和。

定义R（X,Y,）表示云服务资源X在云计算系统Y中的信誉度，其公式如下：

其中：

PICKx表示云服务消费者消费资源x的次数，PICKy表示云服务消费者所有资源的总次数。

1.2 信誉度更新

在上述公式（1），（2），（3）中，当μ>1时,表示云服务提供商或者云服务使用者违约。发生违约后，则各种信誉度都将更新：

其中，RCold（X，Y）,SCold（X，Y）,Rold（X，Y）为在更新之前的各信誉度的值。

1.3 一种新的信誉度评估模型PCM

信誉度模型的建立首先需构造一个信誉度函数，然后对函数设定相应的参数、权值等，将各种变量值、影响因子、系数等带入信誉度函数来计算云服务提供者、使用者或云服务资源的信誉度。图1为云环境下一种新的信誉度评估模型PCM。

其中，信息收集管理器ICM：主要用于收集信息，这些信息均是来自云服务数据中心，包括CSP提供的资源信息以及CSP和CSC之间的交易记录信息。

信誉度计算单元RCU：通过从ICM收集的信息来确定CSP和CSC的信誉度以及两者所提供资源的信誉度。

信誉度存储单元RSU:将通过RCU计算出来的CSP和CSC的信誉度存储在数据单元中，其中储存信誉度评估数据的关系数据库可使用CEDB数据库模块。

信誉度报告单元RR:主要作用是定期发布CPS和CSC的信誉度，可以通过公共服务器的方式发布，也可以通过查询对话框由用户自助查询。

信誉度评估过程如下：ICM首先和LCPDB实时交换信息，以便搜集用户使用的所有资源服务的信息；信息搜集完成后由ICM将资源传送给RCU，RCU计算云服务提供商和云服务使用者的信誉度；将计算出的信誉度信息存储到RSU中，同时更新CSP和CSC的信誉度；最后由RR将CSP和CSC的信誉度评估结果定期发布到公共服务器上。

2仿真结果与分析

本文采用云计算仿真软件CloudSim模拟工具进行模拟实验。首先为CloudSim的自带函数Cloudlet cloudlet1=new Cloudlet(id, type，length, file_size, output_size，expectationtime)创建一组任务，并将任务加入任务参数列表。

本实验采用基于服务质量的任务分类调度算法，将基于服务质量的无信誉度的任务分类调度算法和基于信誉度的任务分类调度算法进行对比分析。

图2是在无信誉度算法和基于信誉度的算法中，各个子任务完成情况的比较。仿真结果表明所有子任务在采用基于信誉度的算法情况下均比采用无信誉度算法情况下完成时间缩短。

图3是对任务分配的虚拟机的带宽的比较，由于采样点较少，本文认为基于信誉度的算法与无信誉度的算法相比，在提高带宽这方面有一定的优越性。

3结论

本文通过研究云计算中的体系结构和经济模型，为了解决云计算中存在的安全问题提出了一种新的信誉度评估模型PCM，通过该模型计算出CSP和CSC以及各自提供资源的信誉度。仿真实验结果表明，基于信誉度的算法在任务完成，带宽偏好等方面均比无信誉度算法有所提高。

[参考文献]

[1]李婷,云计算的资源管理方法的研究[J].应用技术及研究，2010,(3):62-64.

[2]中国云计算网.什么是云计算？[EB/OL].(2008-05-14).

[3]Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff,Shun Tak Leung.The google file system.http://labs.google.com/papers/gfs sosp2003，pdf.

[4]蔡学镛.漫谈云计算[J].程序员,2008,(11):22-23.

[5]沈舒.云计算与网格计算的比较[J].软件导刊，2009,(3):10-11.