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Jaya dung beetle optimization-based load balancing and VM Migration for cloud data security in DevOps
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AI
DOI：10.1016/j.compeleceng.2025.110400.png)
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摘要
En 中文
在云计算应用中，由于应用广泛，会部署不同的开发策略，如（开发与运维）DevOps。同时，为了在云中部署各种应用以确保可扩展性和资源最优利用，需要从开发框架迁移到组织框架。在迁移过程中，部署环境中会出现各种安全漏洞。DevOps的固有复杂性以及缺乏适当的加密方案使其容易受到攻击。为解决此问题，设计了Jaya Dung Beetle Optimization（JDBO）方法用于负载均衡和执行虚拟机（VM）迁移。在此过程中，代码最初通过DevOps代码仓库进行配置，并利用代码处理器处理版本控制。确定源代码变更并加密数据。随后，利用Deep Embedded Clustering（DEC）将虚拟机分类为负载不足和负载过重，并计算负载。通过JDBO实现虚拟机迁移和负载均衡。最后，重新部署虚拟机并解密虚拟机数据。此外，JDBO观察到资源利用率、负载、缓解成本、时间复杂度和容量分别为0.934、0.065、8.5、0.439 s和90.79 MB。
Keyword:
Adaptive variable length VM encryption
Source code change detection
Jaya optimization
Dung beetle optimization
期刊
C
IF:
4.9
论文数:
6.7K
被引数:
1.3W
机构
引用论文
A secure VM live migration technique in a cloud computing environment using blowfish and blockchain technology一种基于Blowfish和区块链技术的云计算环境下的安全虚拟机实时迁移技术
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