Application-Aware Client-Side Data Reduction and Encryption of Personal Data in Cloud Backup Services

Cloud backup has been an important issue ever since large quantities of valuable data have been stored on the personal computing devices. Data reduction techniques, such as deduplication, delta encoding, and Lempel-Ziv （LZ） compression, performed at the client side before data transfer can help ease cloud backup by saving network bandwidth and reducing cloud storage space. However, client-side data reduction in cloud backup services faces efficiency and privacy challenges. In this paper, we present Pangolin, a secure and efficient cloud backup service for personal data storage by exploiting application awareness. It can speedup backup operations by application-aware client-side data reduction technique, and mitigate data security risks by integrating selective encryption into data reduction for sensitive applications. Our experimental evaluation, based on a prototype implementation, shows that our scheme can improve data reduction efficiency over the state-of-the-art methods by shortening the backup window size to 33%-75%, and its security mechanism for＇ sensitive applications has negligible impact on backup window size.     

“计算机原理”课程教学模式的新探索

本文介绍了我院＂计算机原理＂课程组在总结课程教学特点的基础上大胆改革,创新性地提出了四维教学模式。通过两年教学实践表明,新的教学模式可以极大提高学生学习兴趣、巩固课本知识,培养创新能力。     

混合预测模型PMA GM在网格资源性能预测中的应用*

提出了基于时间序列的混合预测模型,即将改进的移动平均预测模型MA和灰色预测模型GM(1,1)结合起来。该混合预测模型产生的预测准确率比较高,有效地提高了网格中调度组件的调度效率。     

并行计算的运行支撑系统技术的研究

本文介绍了并行计算的运行支撑系统技术的研究,讨论了可移植的运行支撑系统的底导结构和几个关键性的问题。     

面向特定应用的计算加速器虚拟化

近年来,专用指令集处理器(application specific instruction set processor,ASIP)在嵌入式系统中得到了越来越广泛的应用.这些ASIP提供了面向某个领域定制硬件计算加速器的功能.通过利用加速器提供的扩展指令,可以大幅提升ASIP面向领域的处理能力.然而,这些计算加速器只能加速那些在编译时加入了扩展指令的应用程序.对于在编译时没有加入扩展指令的应用而言,得不到任何性能提升.利用软件动态二进制翻译来解决这一问题,即将计算加速器虚拟化.与传统的静态编译方法所不同的是,以动态虚拟化方式利用计算加速器面临许多新的问题.针对这些问题,提出了一系列解决方法,并用实验加以验证.     

基于顺序检测的双队列缓存替换算法

缓存技术是提高存储性能最有效的技术之一,在存储系统中得到了广泛应用.由于缓存容量有限,替换算法在缓存策略中占据了重要地位.当前,缓存替换算法的研究工作主要集中在如何提高缓存系统命中率,忽略了通过降低缓存失效开销来提高缓存系统性能方面的研究.针对这一问题,本文提出了一种基于顺序检测的双队列缓存替换算法:本算法优先淘汰缓存中的顺序页面,保留随机页面,从而大大减少后续请求对磁盘进行随机访问的次数,能够显著降低缓存系统的失效开销.同时,本算法使用两个队列分别维护新加入页面和待淘汰页面,遵循时间局部性原理,保证了缓存命中率.实验结果表明,本算法在多种缓存大小及工作负载下,可以达到比LRU和ARC算法更优的性能.     

基于优化的COW虚拟块设备的虚拟机按需部署机制

基于COW(Copy-on-Write)读写模式的虚拟块设备有利于实现大规模虚拟机环境下虚拟机的快速部署.文中为虚拟机管理器中的COW虚拟块设备设计了一种优化方法,能够提高COW磁盘的访问性能以及生成多个小尺寸的COW磁盘映像文件,以降低通过网络部署虚拟机的开销.基于优化的COW虚拟块设备,文中提出了虚拟机环境下的虚拟机按需部署机制及关键技术问题的解决方案.基于Linux平台和QEMU虚拟机,实现了基于优化COW虚拟块设备的虚拟机按需部署原型系统.实验表明,优化的COW虚拟块设备、基于COW磁盘有效工作集的优化部署以及COW磁盘回收等方法能够有效地支持虚拟机环境下低开销的、按需的虚拟机部署.     

计算机硬件综合“实验云”

针对传统计算机硬件实践教学中存在的问题,介绍在计算机硬件系列课程中开展实践教学改革,提出一套基于远程实验+硬件实践平台的"实验云"的实践教学方法。     

ParM:基于国产处理器的异构并行编程模型

随着算力需求的增长，各种国产异构计算设备不断出现，这些设备都有其专用的编程模型，开发者需要根据不同设备的架构特点在专用的编程模型上进行开发，导致开发出的代码在设备间不具有可移植性。近年来国外已经出现了支持多种计算设备的统一异构并行编程模型，但针对国产设备的异构编程模型的研究和实现还比较少。针对该问题，开发了一套性能可移植的异构编程模型ParM。该编程模型以C++库的形式提供，屏蔽了大量的底层实现细节，降低了并行编程难度。该编程框架目前支持的后端设备有x86 CPU、NVIDIA GPU、华为鲲鹏处理器和华为昇腾AI处理器，并且对各种后端设备进行了性能优化。在各种设备上的性能测试表明，ParM编程模型的性能可以达到原始代码的90%以上。     

传感器网络中一种拥塞避免、检测与缓解策略

拥塞控制是无线传感器网络中的一个关键性问题,它不但影响传输可靠性,而且会浪费宝贵的能量资源.提出了一个全新的拥塞避免、检测与缓解策略,该策略主要包含两部分:拥塞避免(COTA)和拥塞检测及缓解(CODEM).COTA从全网出发,基于路径的启发式信息分配流量,避免给潜在的热点区域分配过多负载.CODEM使用精确的拥塞度量来检测拥塞,并采取适当的措施来缓解拥塞,同时保证数据传输的可靠性.此外,还利用现有radio的多频特性有效地为控制报文进行拥塞隔离.详细的实验表明了COTA CODEM的优势.