Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "OpenStack" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    KASKADA platform in cloud environment
    Autorzy:
    Krawczyk, H.
    Proficz, J.
    Daca, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1941699.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    KASKADA
    cloud computing
    PaaS
    CD NIWA
    OpenStack
    Opis:
    KASKADA is a computing platform for developing and running services and applications oriented to multimedia processing and data streaming. A solution for serving the platform in the PaaS model is presented. The paper briefly describes the software for creating the private cloud solutions and the components designed and implemented to enable hosting the platform in the cloud environment based on the OpenStack software. The cloud has been deployed to a supercomputer working in C2 NIWA at the Gdansk University of Technology. This article assumes the reader’s basic knowledge of the KASKADA platform.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2015, 19, 4; 371-386
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Detection of DDoS Attacks in OpenStack-based Private Cloud Using Apache Spark
    Autorzy:
    Gumaste, Shweta
    G., Narayan D.
    Shinde, Sumedha
    K., Amit
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1839316.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    cloud
    DDoS
    distributed processing
    OpenStack
    Apache Spark
    random forest
    Opis:
    Security is a critical concern for cloud service providers. Distributed denial of service (DDoS) attacks are the most frequent of all cloud security threats, and the consequences of damage caused by DDoS are very serious. Thus, the design of an efficient DDoS detection system plays an important role in monitoring suspicious activity in the cloud. Real-time detection mechanisms operating in cloud environments and relying on machine learning algorithms and distributed processing are an important research issue. In this work, we propose a real-time detection of DDoS attacks using machine learning classifiers on a distributed processing platform. We evaluate the DDoS detection mechanism in an OpenStack-based cloud testbed using the Apache Spark framework. We compare the classification performance using benchmark and real-time cloud datasets. Results of the experiments reveal that the random forest method offers better classifier accuracy. Furthermore, we demonstrate the effectiveness of the proposed distributed approach in terms of training and detection time.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2020, 4; 62-71
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Real-time detection and mitigation of flood attacks in SDN networks
    Wykrywanie w czasie rzeczywistym i niwelowanie masowych ataków w sieciach SDN
    Autorzy:
    Neykov, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131346.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uczelnia Jana Wyżykowskiego
    Tematy:
    SDN
    OpenFlow
    OpenVSwitch
    Mininet
    sFlow
    DDoS
    flood attack
    OpenStack
    atak masowy
    Opis:
    Distributed Denial of Service (DDoS) flooding attack threats are becoming more and more relevant due to the advances in the Software Defined Networks (SDN). This rising trend creates an emerging need for defense mechanisms against such attacks. In order to address those issues the following paper focuses primarily on the implementation of an automatic real-time DDoS defense application based on sFlow technology. Initially we start by constructing a special flow, bound to a metric in order to capture traffic of interest. As soon as the flow reaches a certain predefined metric level, it is sent to an analyzer. Next we implement a detection algorithm based on the event handling capabilities of the sFlow-RT real-time analyser. Finally, the algorithm is tested with emulation network Mininet using network traffic, resulting in quick and effective DDoS attack mitigation.
    Zagrożenia w wyniku rozproszonej odmowy usługi (DDos) w przypadku masowego ataku stają się coraz bardziej możliwe z uwagi na rozwój programowalnych sieci (SDN). Ten rosnący trend powoduje konieczność tworzenia mechanizmów obronnych na wypadek takich ataków. W celu odniesienia sie do takich zagadnień, artykuł ten przede wszystkim skupia się na wdrażaniu automatycznych, działających w czasie rzeczywistym aplikacji obronnych DDoS, opartych na technologii sFlow. Wstępnie rozpoczynamy od stworzenia określonego przepływu, związanego z pomiarem w celu wychwycenia jak duże jest zainteresowanie eksploracją danych. Jak tylko przepływ osiągnie pewien wcześniej określony poziom, informacja zostaje wysłana do analityka. Następnie wdrażamy algorytm wykrywania, w oparciu o zdarzenie, który posiada funkcje analityka sFlow dzialajacego w czasie rzeczywistym. Na koniec testuje się algorytm przy wykorzystaniu emulacyjnej sieci Mininet, wykorzystującej eksplorację danych, co w rezultacie szybko i w efektywny sposób niweluje masowy atak DDoS.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Jana Wyżykowskiego. Studia z Nauk Technicznych; 2017, 6; 171-182
    2543-6740
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Jana Wyżykowskiego. Studia z Nauk Technicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Analysis of OpenStack Cloud Computing Platform: Features and Performance
    Autorzy:
    Grzonka, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/307878.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    cloud computing
    high performance computing
    OpenStack
    parallel environments
    resource utilization analysis
    virtualization
    Opis:
    Over the decades the rapid development of broadly defined computer technologies, both software and hardware is observed. Unfortunately, software solutions are regularly behind in comparison to the hardware. On the other hand, the modern systems are characterized by a high demand for computing resources and the need for customization for the end users. As a result, the traditional way of system construction is too expensive, inflexible and it doesn’t have high resources utilization. Present article focuses on the problem of effective use of available physical and virtual resources based on the OpenStack cloud computing platform. A number of conducted experiments allowed to evaluate computing resources utility and to analyze performance depending on the allocated resources. Additionally, the paper includes structural and functional analysis of the OpenStack cloud platform.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 3; 52-57
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Processing of satellite data in the cloud
    Autorzy:
    Proficz, J.
    Drypczewski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1940555.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    Apache Spark
    satellite data
    Sentinel-2
    ESA
    big data
    cloud
    OpenStack
    dane satelitarne
    duże zbiory danych
    chmura
    Opis:
    The dynamic development of digital technologies, especially those dedicated to devices generating large data streams, such as all kinds of measurement equipment (temperature and humidity sensors, cameras, radio-telescopes and satellites – Internet of Things) enables more in-depth analysis of the surrounding reality, including better understanding of various natural phenomenon, starting from atomic level reactions, through macroscopic processes (e.g. meteorology) to observation of the Earth and the outer space. On the other hand such a large quantitative improvement requires a great number of processing and storage resources, resulting in the recent rapid development of Big Data technologies. Since 2015, the European Space Agency (ESA) has been providing a great amount of data gathered by exploratory equipment: a collection of Sentinel satellites – which perform Earth observation using various measurement techniques. For example Sentinel-2 provides a stream of digital photos, including images of the Baltic Sea and the whole territory of Poland. This data is used in an experimental installation of a Big Data processing system based on the open source software at the Academic Computer Center in Gdansk. The center has one of the most powerful supercomputers in Poland – the Tryton computing cluster, consisting of 1600 nodes interconnected by a fast Infiniband network (56 Gbps) and over 6 PB of storage. Some of these nodes are used as a computational cloud supervised by an OpenStack platform, where the Sentinel-2 data is processed. A subsystem of the automatic, perpetual data download to object storage (based on Swift) is deployed, the required software libraries for the image processing are configured and the Apache Spark cluster has been set up. The above system enables gathering and analysis of the recorded satellite images and the associated metadata, benefiting from the parallel computation mechanisms. This paper describes the above solution including its technical aspects.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2017, 21, 4; 365-377
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies