基于排队论的虚拟资源共享模式安全性研究

方 圆，李 明，王 萍

（国网安徽省电力公司信息通信分公司安徽合肥230001）

随着互联网技术的迅速发展，网络用户规模及其带动的数据资源业务规模在不断扩大[1-3]。虚拟资源作为连接数据库的程序编程语言而成的信息资源，在互联网金融价值中具有重要的意义[4]，其价值的可利用性使得虚拟资源安全管理成为共享模式的关键技术之一[5]。由于虚拟资源集成了跨区域的共享物理网络资源[6]，建立高效并安全可靠的共享虚拟资源平台日渐成为资源分配机制所面临的挑战。本研究以三段式共享模式为主线，从资源的使用过程到分享过程分析了共享云系统、用户和共享虚拟资源三者之间的逻辑关系。用户闲置资源搭建共享使用权来提高资源的使用率，通过建立共享模式下的服务性能指标构造出满足虚拟资源共享排队模型，该模型重点分析了用户资源请求率到虚拟资源输出过程中的排队请求缓冲池参数对服务性能的影响。

1 虚拟资源共享建模

1.1 系统建模

目前关于排队论的虚拟资源主流共享模式可分为两种类型，一种是三段式结构[7]，另外一种是P2P结构[8]。虚拟资源主流共享模式中的P2P模式中，节点同节点之间是相互等价的，节点可以同时作为虚拟资源共享的提供者，也可以作为被共享虚拟资源的使用者。虚拟资源主流共享模式中的三段式结构模式中，可以将节点视为虚拟资源发布的客户端，服务端口，接收资源订阅端口等。从整体的结构来看，P2P实际上是三段式框架结构的一种特殊的形式。因此我们在构建关于虚拟资源共享模式的同时还需要着重借鉴经典的三段式结构。在虚拟资源的共享结构中最为主要的步骤可分为两个部分，主要为共享虚拟资源的使用过程以及共享虚拟资源的分享过程。关于虚拟资源共享模式的系统架构如图1所示。

图1 虚拟资源共享模式的系统结构

1.2 共享模式

在虚拟资源共享模式下，可以将整个共享的系统划分为4个部分，即包括虚拟共享资源的云端系统，共享的虚拟资源，接收共享资源并使用服务的用户，主动提供虚拟资源共享的资源提供方[9]，虚拟共享资源的云端系统负责的主要是对用户的数据请求以及共享的资源调度问题进行处理，用户可以通过虚拟共享资源的云端系统实现对于服务的贡献与请求[10]。当存在一方的用户出现资源闲置时，可以通过虚拟资源共享的方式实现资源的利用率的提高，与此同时创造的价值以及共享资源的总量都会提高，共享模式响应流程如图2所示。

图2 共享模式响应流程

2 共享模式排队论

2.1 排队论性能指标

从排队论的理论上来说，关于虚拟资源共享模式的研究，可以归结于对于其模式性能的分析与研究，用户在这种模式中通过利用共享的虚拟资源实现整个享受服务的过程，在这个过程中用户需要排队，在整个享受服务的过程中实际是接受共享的资源，在这样的过程中，用户体验到的服务越多，共享出的服务即资源也会越多，因此可以讲排队享受共享虚拟资源的过程视作一个服务端口的数量按照某种特定的规律实现稳定增长的排队论问题[11]。而在物质资源共享的情况下，有时会还会因为地域差异而存在一定的分群化现象。在排队论中也存在一些性能指标，下面将加以说明：

1）繁忙率，即系统繁忙的概率。可利用即时处理的请求服务数量与客户发起的总请求数之比来表示[12]，繁忙率能够表示有效服务的效率，当繁忙率过高时，则会出现系统有效服务率效率较低的情况，造成未被服务的客户流失。

2）队长，指系统中由客户发出的请求缓冲池的平均等待数量[13]，队长的指标主要用于衡量客户请求及时处理效率的重要指标。

3）时长，即系统中由客户发出的请求需要等待处理的平均等待时长。

4）损失率，即用户发出的服务请求超出请求缓冲池的大小的数量与总用户数量之比[14]，主要用于衡量系统的有效服务性。

为了更直观的表现共享模式下的服务性指标，具体的参数符号如表1所示。

表1 参数符号

2.2 共享模式理论

关于排队论下的虚拟性资源共享模式理论模型如下图所示，客户的请求以到达率λ的指数分布到达，设定系统的请求缓冲池容量为N，在客户完成服务接收资源后，则会出现一定比例的用户贡献资源，使得整体的服务资源呈现出动态增加的态势。这与往常的排队论模型以及云计算资源池模型[15]是不同的，传统的模型中共享资源的数量是既定的，并不会共享情景的变化而变化，不能很好的贴近现实生活中的共享资源实际情况。共享资源模式的模型如图3所示。

3 实验结果

图3 虚拟资源共享模式循环流程

通过对排队论的介绍，本文将对排队的过程进行模拟。本文所介绍的虚拟资源排队共享的模型尽管是一个动态的模型，但参照来源于排队论的模型，同时还需要对排队论中的指标性能进行评价。相对每一次模拟得到的指标都只是一次性模拟的排队过程，客户的抵达时间节点以及资源利用状况都存在一定的随机性，因此每次模拟的输出结果都会存在一定的随机性，由此会产生一定的差别。为了使研究的结果更加精确，本文将分情况对每种情况下的排队过程进行了模拟，并对输出指标的均值输出结果加以分析。对排队过程模拟后得出的各项指标仿真1 000次后的均值如表2所示。

表2 共享模式仿真均值

由表2可见，每个客户的抵达时间阶段呈现平稳增加的趋势即基本满足负指数分布；另外，在共享资源系统运行的前期，用于共享的资源总数较少，而用户的逐渐到达之后，客户的等待时长以及逗留时长同系统内排队总人数呈现明显的上升趋势，同时还存在等待人数过多造成的用户流失现象。参与到共享系统的客户越多，客户分享的资源也在不断的增加，共享系统内的资源不断上升最后趋于稳定，而后整个系统趋于改善，排队的逗留的总人数也越来越少，系统的服务效率也得以不断提高。

同样根据表2的仿真结果，可以得到以下结论：

1）系统内客户总数持续增加时，服务网络的服务效率以及服务能力都得到了改善，即在虚拟资源共享率以及客户到达率等前提条件不变的情况下，随着抵达用户数量的增加，虚拟资源共享系统的性能会逐渐得到改善；

2）系统内客户抵达率不断增大时，整个共享系统的运作效率都在下降，服务效率以及服务能力都存在明显变差的情况，这与传统的排队模型类似；

3）系统内客户的共享率逐渐增大时，服务效率以及服务能力都存在明显改善，客户的共享率增加使得系统内的资源增长速度加快，共享系统的服务能力以及效率迅速改善；

4）当客户的数量以及用户的抵达率等指标出现等比例增加的情况时，即仿真次数足够多，整个共享系统的运作效率都在下降，服务效率以及服务能力均变差，客户流失率增长的尤为明显。在客户到达率很高的情况下，资源短缺会造成用户大量流失。

5）当系统的起始阶段增加资源投入时，共享资源系统的服务能力及效率明显改善，也就这说明在资源得到足够保障时，能够促进用户的体验，提供更好的服务，从而促进良性循环，进而改善系统性能。

4 结 论

本研究给出了共享模式下的虚拟资源从用户请求到资源输出的安全性系统设计，该设计利用排队理论分析了共享模式性能指标，通过调整参数型输入得到不同情况下的服务型输出。结合共享云系统、用户和共享虚拟资源三者之间的逻辑关系，可保证了共享模式响应流程的安全性。实验仿真结果表明，采用排队论的方式可准确的模拟用户实际操作与虚拟资源输出之间的情形，对虚拟资源共享模式的安全性得到了一些具有参考性结论。下一步研究将从虚拟资源安全性研究方法拓展到信息资源的存储以及传输等更复杂的网络过程。

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