新型计算环境下绿色节能虚拟化资源分配方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672220
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    64.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In cloud computing and fog computing environments, this project aims at the data center resource management systems with heterogeneous computing structure, heterogeneous network, heterogeneous data sources, provides service-oriented data access and information communication for dynamic applications, and realizes green and energy-saving virtual resource allocation methods. Under the application background of IoT (Internet of things), this project is based on embedded systems, explores service-oriented architecture of combining cloud computing and fog computing, introduces a flexible service delivery mechanism with characteristics such as dynamic, distributed and loosely coupled. This research project focuses on the service computing based virtual resource management method, the green energy-saving service virtualization scheduling algorithm, and the message exchange formats and data communication methods of the access and call of device-level services. We propose a formal-definition method based on semantic relevance and context awareness, and build extensible and configurable service components. By solving the problems of the dynamic build and adapt mechanism of embedded system services and the multi-resources and multiple-modality data merging, the project implements the opening and management of device-level resource services and the seamless connection between embedded system services and application software middleware, and improves the efficiency of data collection and data transmission, to meet the varying demands of modern applications. At last, we build a virtualization test platform, implement an embedded service-support environment for resource allocation and management.
本项目在云计算及雾计算环境下,针对异构计算结构、异构网络、异构数据来源的数据中心资源系统,为动态的应用提供面向服务的数据接入、通信与资源分配,实现绿色节能的虚拟化资源管理方法。在物联网应用背景下,针对嵌入式系统,探索面向服务的云、雾计算相结合的体系结构,给出具有动态性、分布式和松散耦合等特性的灵活服务提供机制。重点研究基于服务计算的虚拟化资源管理方法、虚拟机调度和迁移方法、绿色节能的服务虚拟化调度算法、以及数据中心网络优化方法。通过解决嵌入式系统服务的动态构建与适配机理等问题,实现对设备级资源服务能力的开放和管理,提出自顶向下的设备级服务访问控制模型,在云雾计算环境下,嵌入式网络中设备所能提供的各种服务之间能够动态组合,实现分布式访问控制,大大增强硬件资源和软件利用率,减少开发和维护成本。最后,搭建虚拟化资源管理测试平台,实现云计算及雾计算虚拟化支撑环境。

结项摘要

面向设备的雾计算与云计算结合的新型计算模式是物联网应用的典型计算模式。本项目研究基于云计算和雾计算结合的新型计算模式下虚拟化资源管理分配方法,围绕数据中心的绿色节能问题,以虚拟化技术为基础,提高新型计算的服务效率,具有重要的学术和现实意义。本项目重点研究云雾结合的新型计算服务架构,针对新型计算服务架构,提出了针对云计算、雾节点以及终端嵌入式设备等一系列的绿色节能及资源分配方法。包括整合云计算和雾计算的虚拟化资源管理模型,面向云计算的绿色节能的数据中心虚拟机放置算法、迁移算法与网络优化方法、面向雾计算的任务调度与资源管理算法、面向嵌入式设备的上层服务应用。项目建立了统一的基于云雾结合的新型计算服务虚拟化资源管理体系结构,解决了数据中心的网络优化问题与雾计算中的分布式虚拟化资源分配问题。.本项目培养博士研究生2 名,硕士研究生10名,发表论文21篇,国际会议论文3篇,专利授权6项。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(3)
专利数量(6)
Tasks Scheduling and Resource Allocation in Fog Computing Based on Containers for Smart Manufacturing
基于容器的智能制造雾计算任务调度与资源分配
  • DOI:
    10.1109/tii.2018.2851241
  • 发表时间:
    2018-10-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    Yin, Luxiu;Luo, Juan;Luo, Haibo
  • 通讯作者:
    Luo, Haibo
Graphene-Grid Deployment in Energy Harvesting Cooperative Wireless Sensor Networks for Green IoT
用于绿色物联网的能量收集协作无线传感器网络中的石墨烯网格部署
  • DOI:
    10.1109/tii.2018.2871183
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    Hu Jinyu;Luo Juan;Zheng Yanliu;Li Keqin
  • 通讯作者:
    Li Keqin
Secure Indoor Localization Based on Extracting Trusted Fingerprint.
基于可信指纹提取的安全室内定位
  • DOI:
    10.3390/s18020469
  • 发表时间:
    2018-02-05
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Luo J;Yin X;Zheng Y;Wang C
  • 通讯作者:
    Wang C
Container-based fog computing architecture and energy-balancing scheduling algorithm for energy IoT
基于容器的能源物联网雾计算架构与能量平衡调度算法
  • DOI:
    10.1016/j.future.2018.12.063
  • 发表时间:
    2019-08-01
  • 期刊:
    FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE
  • 影响因子:
    7.5
  • 作者:
    Luo, Juan;Yin, Luxiu;Luo, Haibo
  • 通讯作者:
    Luo, Haibo
Reliable Virtual Machine Placement Based on Multi-Objective Optimization With Traffic-Aware Algorithm in Industrial Cloud
工业云中基于流量感知算法的多目标优化的可靠虚拟机放置
  • DOI:
    10.1109/access.2018.2816983
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Luo Juan;Song Weiqi;Yin Luxiu
  • 通讯作者:
    Yin Luxiu

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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