一种处理器环境验证的云数据处理方法及系统

技术领域

本发明涉及计算机处理器技术领域，尤其涉及一种处理器环境验证的云数据处理方法及系统。

背景技术

在当前的云计算环境中，处理器资源管理和环境验证面临着独特的挑战。云服务提供商必须有效管理其计算资源，以满足不断变化的客户需求，同时确保数据处理的安全性和可靠性。随着云计算用户数量的增加以及计算需求的不断扩大，对处理器资源的管理变得更加复杂和关键。

传统的处理器资源管理方法通常依赖于静态或预设的资源分配策略，这些策略很难适应云环境的动态性和可扩展性需求，在这些环境中，资源需求可以在短时间内显著变化，因此需要更灵活和响应性更强的资源管理方法来优化性能和成本效率。

此外，处理器环境的安全性和完整性验证是云计算安全的另一个重要方面。云环境的开放性和多租户特性使其面临多种安全威胁，包括数据泄露、恶意攻击和服务中断，因此，需要在处理器层面实施高效的安全机制来保护数据和处理任务，确保云服务的信任和合规性。

现有技术的局限性在于它们往往无法充分适应云计算环境的可变性和需求波动，同时在处理资源的安全性和完整性验证方面也存在不足，这导致了资源利用效率低下、成本增加、性能瓶颈以及安全隐患，从而影响了云服务的整体质量和可靠性。

发明内容

基于上述目的，本发明提供了一种处理器环境验证的云数据处理方法及系统。

一种处理器环境验证的云数据处理方法，包括以下步骤：

S1：初始化云数据处理环境，包括配置处理器资源，其中，配置包括为处理器分配初始计算能力、内存容量和网络带宽，根据处理需求对处理器资源进行基线设置；

S2：基于用户需求动态调整处理器资源配置，实时分析用户数据处理任务的复杂性和需求，预估所需处理器资源，并调整处理器资源配置以满足需求；

S3：实施环境安全检查，验证处理器资源的完整性和安全性，包括对处理器硬件和软件环境执行完整性检验，以及对运行环境进行安全扫描，以识别和防御潜在的安全威胁；

S4：在环境安全检查通过后，启动数据处理任务；

S5：监控数据处理过程，实时调整资源分配以优化性能，使用监控工具跟踪处理任务的性能，识别瓶颈或性能下降的问题，并动态调整处理器资源分配来优化处理效率和响应时间；

S6：结束数据处理后，存储处理结果，并进行环境清理和资源释放，包括将数据处理结果存储存储单元，清理临时文件和日志，以及释放不再需要的处理器资源。

进一步的，所述S1具体包括：

S11：在选定的云平台上部署容器实例，作为数据处理任务的执行环境；

S12：为处理器分配初始计算能力，包括确定容器实例的CPU核心数和时钟频率，以满足基线的计算需求；

S13：分配内存容量，确保每个容器实例有足够的内存来支持其运行和数据处理活动，同时留有缓冲区以应对峰值需求；

S14：配置网络带宽，确保容器实例之间以及容器实例与外界的通信流畅，无阻碍，根据基线需求设置带宽上限和下限，以保证数据传输的效率和稳定性；

S15：对容器实例的处理器资源进行基线配置，包括设置容器运行时的CPU和内存分配策略，以及网络配置，以确保系统运行的稳定性和性能。

进一步的，所述S2包括分析用户的数据处理任务需求，包括任务类型、预期数据量、计算复杂度和预计执行时间，使用预测模型，基于用户需求的分析结果来预估所需的处理器资源，包括计算能力、内存需求和网络带宽，根据预测模型的结果调整处理器资源配置，如果预测结果表明即将面临资源短缺，则提前增加处理器核心数、扩大内存分配或增加网络带宽，以确保能够满足用户需求。

进一步的，所述预测模型基于队列模型，具体包括：

S21：根据用户的数据处理任务需求（包括任务类型、预期的数据量、计算复杂度和预计执行时间），确定任务到达率λ和服务率μ，任务到达率反映新任务的频率，服务率代表处理任务的能力；

S22：选择M/M/c队列模型，基于任务到达率和服务率来模拟处理器资源的使用情况，M/M/c模型适用于有多个处理器核心的情况；

S23：在所选的M/M/c队列模型中进行模拟，以估计平均队列长度、等待时间和利用率；

S24：根据队列模型结果和性能目标，确定所需的处理器核心数、内存大小和网络带宽，如果模拟显示当前资源无法满足性能要求（如队列长度过长或等待时间过长），则需增加资源配置；

S25：调整处理器资源配置，以确保处理器资源能够处理预期的数据处理任务，同时保持所需的性能水平和响应时间。

进一步的，所述M/M/c队列模型是基于多服务台（c个服务台）的队列器，其中，到达过程遵循泊松分布，服务时间遵循指数分布：

确定到达率

计算流量强度和服务器利用率：流量强度

计算M/M/c队列模型的关键指标：平均队列长度

首先计算队列模型中的总人数

，其中/>

；

平均等待时间

根据计算结果调整处理器资源配置：使用计算结果来评估当前处理器资源配置是否能满足性能要求，如果

进一步的，所述S3中的实施环境安全检查具体包括：

S31：部署预测性安全模型，利用历史数据和当前环境行为数据来预测未来安全事件，并制定预防措施；

S32：在处理器硬件层面，引入受信任的平台模块TPM，以增强硬件的安全性，确保物理级的完整性和防篡改能力，选择TPM 2.0平台并将其集成到处理器上，支持加密、密钥生成和存储、完整性度量和安全启动，启动时，通过TPM 2.0平台执行安全启动过程，验证固件、操作系统和启动加载程序的完整性，通过TPM 2.0平台记录和验证处理器组件的完整性指标（如散列值），任何未授权的更改都会被检测，并可触发安全响应机制。

进一步的，所述预测性安全模型采用预测型自编码器模型，所述预测型自编码器模型具体包括：

模型训练：收集关于处理器运行环境的正常行为数据，包括处理器使用率、内存访问模式、网络流量，从收集的数据中提取基线运行特征，基线运行特征应能代表系统的正常运行状态；

模型构建：使用自编码器网络结构学习基线运行特征的高级表示，自编码器由编码器、解码器构成：编码器将输入转换为一个低维度的隐藏表示，解码器将隐藏表示再转换回原始输入空间；

编码器：编码器

解码器：解码器

训练过程：通过最小化重构误差(即输入

；

预测和检测：模型训练完成后，使用预测型自编码器模型来评估新的观测数据，对于新的输入数据，自编码器尝试重构，并计算重构误差，如果新数据的重构误差高于训练数据时的平均重构误差，则表明新数据表示异常，是安全事件的迹象。

进一步的，所述S5具体包括：

部署监控工具：在云数据处理环境中部署监控工具，实时跟踪和记录处理器使用率、内存消耗、网络带宽利用率、磁盘I/O操作；

定义性能基线和阈值：确定每项服务和应用的性能基线，并设置阈值，阈值用于识别何时资源使用超过正常运行范围，需要调整；

实时性能跟踪：监控工具实时收集和分析性能数据，以便快速识别任何偏离预定性能基线的行为，基于时间序列算法分析导致性能瓶颈或下降的问题；

动态资源调整：引入资源优化算法，并根据监控数据和性能分析结果，动态调整资源分配。

进一步的，所述时间序列算法采用改进的ARIMA模型，所述改进的ARIMA模型表示为

收集处理器资源使用的历史时间序列数据，包括CPU使用率、内存使用量；

对于每个处理器资源的时间序列，使用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图来辅助确定ARIMA模型的参数

ARIMA模型表示为：

使用历史数据训练模型，通过均方误差的损失函数来确定最佳参数：均方误差

所述使用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图来辅助确定ARIMA模型的参数

确定差分阶数

确定自回归阶数

确定移动平均阶数

所述资源优化算法基于线性规划优化算法，具体包括：

优化目标和约束条件：设定线性规划的目标函数为最小化资源配置的总成本：

；

；

其中，

利用线性规划求解器（如Simplex算法或内点法）找到最优的资源分配

一种处理器环境验证的云数据处理系统，用于实现上述的一种处理器环境验证的云数据处理方法，包括以下模块：

资源初始化模块：负责在云环境中部署容器实例，并为容器实例配置初始的处理器资源；

资源预测与调整模块：利用队列理论模型来预测未来的处理器资源需求，并基于预测动态调整资源配置，以确保处理能力能满足未来的需求；

完整性与安全验证模块：执行处理器运行环境的完整性检查，包括使用平台模块TPM安全验证，对运行环境进行安全扫描，以识别和防御潜在的安全威胁；

性能监控与优化模块：实时监控处理任务的性能，使用时间序列分析技术预测性能趋势，识别性能瓶颈或下降问题，根据监控和分析结果，动态调整处理器资源分配来优化处理效率和响应时间；

数据处理与存储模块：在验证的安全环境下执行数据处理任务，包括数据分析、计算任务，存储处理结果，并在任务完成后进行环境清理和资源释放。

本发明的有益效果：

本发明，通过引入基于队列理论的模型预测处理器资源需求，并结合实时性能监控数据，系统能够动态调整资源分配，通过应用M/M/c队列模型，能够精确预测并管理处理器资源的需求，特别是在多用户和高并发的云环境中，这种队列模型考虑了多个服务通道（即处理器核心或计算资源），使得资源分配更加高效和平衡，通过对即将到来的资源需求进行准确预测。

本发明，通过在处理器硬件层面引入TPM，以及在软件层面进行完整性检验和安全扫描，显著增强了数据处理环境的安全性和可靠性，这些措施确保了从物理硬件到软件应用的全面安全防护，能有效防御外部攻击和内部威胁，减少了数据泄露或损坏的风险。

本发明，利用改进的ARIMA模型，并结合自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来辅助确定模型参数（p, d, q），可以更精确地预测处理器资源使用趋势和潜在的性能瓶颈，这种方法使得资源分配策略能够基于数据驱动的预测来进行，而不仅仅是基于过去的经验或简单规则，通过精确的预测，系统能够预先调整资源配置，避免性能下降和过载情况的发生，这不仅提高了资源的使用效率，还确保了云数据处理任务能够连续且高效地运行，降低了因资源不足导致的任务失败或延迟的风险。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的方法流程示意图；

图2为本发明实施例的功能模块示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。

需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。

如图1所示，一种处理器环境验证的云数据处理方法，包括以下步骤：

S1：初始化云数据处理环境，包括配置处理器资源，其中，配置包括为处理器分配初始计算能力、内存容量和网络带宽，根据处理需求对处理器资源进行基线设置；

S2：基于用户需求动态调整处理器资源配置，实时分析用户数据处理任务的复杂性和需求，预估所需处理器资源，并调整处理器资源配置以满足需求；

S3：实施环境安全检查，验证处理器资源的完整性和安全性，包括对处理器硬件和软件环境执行完整性检验，以及对运行环境进行安全扫描，以识别和防御潜在的安全威胁；

S4：在环境安全检查通过后，启动数据处理任务；

S5：监控数据处理过程，实时调整资源分配以优化性能，使用监控工具跟踪处理任务的性能，识别瓶颈或性能下降的问题，并动态调整处理器资源分配来优化处理效率和响应时间；

S6：结束数据处理后，存储处理结果，并进行环境清理和资源释放，包括将数据处理结果存储存储单元，清理临时文件和日志，以及释放不再需要的处理器资源。

S1具体包括：

S11：在选定的云平台上部署容器实例，作为数据处理任务的执行环境；

S12：为处理器分配初始计算能力，包括确定容器实例的CPU核心数和时钟频率，以满足基线的计算需求；

S13：分配内存容量，确保每个容器实例有足够的内存来支持其运行和数据处理活动，同时留有缓冲区以应对峰值需求；

S14：配置网络带宽，确保容器实例之间以及容器实例与外界的通信流畅，无阻碍，根据基线需求设置带宽上限和下限，以保证数据传输的效率和稳定性；

S15：对容器实例的处理器资源进行基线配置，包括设置容器运行时的CPU和内存分配策略，以及网络配置，以确保系统运行的稳定性和性能。

S2包括分析用户的数据处理任务需求，包括任务类型、预期数据量、计算复杂度和预计执行时间，使用预测模型，基于用户需求的分析结果来预估所需的处理器资源，包括计算能力、内存需求和网络带宽，根据预测模型的结果调整处理器资源配置，如果预测结果表明即将面临资源短缺，则提前增加处理器核心数、扩大内存分配或增加网络带宽，以确保能够满足用户需求，在资源需求预测较低时，适当减少资源分配，以提高资源使用效率，避免不必要的成本开销。

预测模型基于队列模型，具体包括：

S21：根据用户的数据处理任务需求（包括任务类型、预期的数据量、计算复杂度和预计执行时间），确定任务到达率λ和服务率μ，任务到达率反映新任务的频率，服务率代表处理任务的能力；

S22：选择M/M/c队列模型，基于任务到达率和服务率来模拟处理器资源的使用情况，M/M/c模型适用于有多个处理器核心的情况；

S23：在所选的M/M/c队列模型中进行模拟，以估计平均队列长度、等待时间和利用率；

S24：根据队列模型结果和性能目标，确定所需的处理器核心数、内存大小和网络带宽，如果模拟显示当前资源无法满足性能要求（如队列长度过长或等待时间过长），则需增加资源配置；

S25：调整处理器资源配置，以确保处理器资源能够处理预期的数据处理任务，同时保持所需的性能水平和响应时间。

M/M/c队列模型是基于多服务台（c个服务台）的队列器，其中，到达过程遵循泊松分布，服务时间遵循指数分布：

确定到达率

计算流量强度和服务器利用率：流量强度

计算M/M/c队列模型的关键指标：平均队列长度

首先计算队列模型中的总人数

，其中/>

；

平均等待时间

根据计算结果调整处理器资源配置：使用计算结果来评估当前处理器资源配置是否能满足性能要求，如果

在设定队列长度

队列长度阈值

等待时间阈值

阈值需根据实际的业务需求和系统容量进行调整，如果系统需要处理大量短时任务，需要设置更低的

计算平均到达率

计算每个处理器核心的平均服务率

S3中的实施环境安全检查具体包括：

S31：部署预测性安全模型，利用历史数据和当前环境行为数据来预测未来安全事件，并制定预防措施；

S32：在处理器硬件层面，引入受信任的平台模块TPM，以增强硬件的安全性，确保物理级的完整性和防篡改能力，选择TPM 2.0平台并将其集成到处理器上，支持加密、密钥生成和存储、完整性度量和安全启动，启动时，通过TPM 2.0平台执行安全启动过程，验证固件、操作系统和启动加载程序的完整性，通过TPM 2.0平台记录和验证处理器组件的完整性指标（如散列值），任何未授权的更改都会被检测，并可触发安全响应机制。

使用TPM 2.0记录和验证处理器组件的完整性指标涉及以下步骤：

初始化和配置TPM：首先，确保处理器系统中的TPM 2.0模块已启用并正确初始化，包括在系统固件（如BIOS或UEFI）中激活TPM支持，并配置TPM的所有权和使用策略。

启动度量和记录：在处理器系统启动过程中，TPM 2.0参与度量启动组件的完整性，这个过程称为“启动度量”，其中包括计算BIOS、引导加载程序、操作系统加载器等组件的散列值，并将这些散列值安全地存储在TPM的平台配置寄存器（PCR）中。

完整性验证：在处理器系统运行期间，请求TPM提供存储在PCR中的散列值，以验证启动组件的完整性，通过比较实际组件的当前散列值与TPM中存储的散列值，可以检测是否有未经授权的更改。

例如，验证处理器固件或操作系统内核的完整性时，会计算其当前的散列值并与TPM PCR中存储的值进行比较。如果两者匹配，表明组件未被篡改；不匹配则可能指示存在安全问题。

利用TPM的扩展功能：TPM 2.0支持更复杂的安全操作，如密钥创建和管理、加密服务、数字签名等，用于加强对处理器组件的进一步保护。

预测性安全模型采用预测型自编码器模型，预测型自编码器模型具体包括：

模型训练：收集关于处理器运行环境的正常行为数据，包括处理器使用率、内存访问模式、网络流量，从收集的数据中提取基线运行特征，基线运行特征应能代表系统的正常运行状态；

模型构建：使用自编码器网络结构学习基线运行特征的高级表示，自编码器由编码器、解码器构成：编码器将输入转换为一个低维度的隐藏表示，解码器将隐藏表示再转换回原始输入空间；

编码器：编码器

解码器：解码器

训练过程：通过最小化重构误差(即输入

；

预测和检测：模型训练完成后，使用预测型自编码器模型来评估新的观测数据，对于新的输入数据，自编码器尝试重构，并计算重构误差，如果新数据的重构误差高于训练数据时的平均重构误差，则表明新数据表示异常，是安全事件的迹象。

在本发明中，自编码器模型可以用来实时监控处理器资源的使用情况和行为，任何偏离正常模式的行为都会被模型检测出来，从而提前预测可能的安全事件。这种方法能够有效地识别未知的、复杂的攻击模式，包括零日攻击和先进的持续威胁（APT）。

S5具体包括：

部署监控工具：在云数据处理环境中部署监控工具，实时跟踪和记录处理器使用率、内存消耗、网络带宽利用率、磁盘I/O操作；

定义性能基线和阈值：确定每项服务和应用的性能基线，并设置阈值，阈值用于识别何时资源使用超过正常运行范围，需要调整；

实时性能跟踪：监控工具实时收集和分析性能数据，以便快速识别任何偏离预定性能基线的行为，基于时间序列算法分析导致性能瓶颈或下降的问题；

动态资源调整：引入资源优化算法，并根据监控数据和性能分析结果，动态调整资源分配，例如，如果检测到CPU负载过高，则可以增加CPU资源；如果内存使用接近上限，则可以增加内存资源。

资源调整可以通过自动化脚本或云平台的动态资源管理功能来实现，以确保快速响应。

时间序列算法采用改进的ARIMA模型，改进的ARIMA模型表示为

收集处理器资源使用的历史时间序列数据，包括CPU使用率、内存使用量；

对于每个处理器资源的时间序列，使用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图来辅助确定ARIMA模型的参数

ARIMA模型表示为：

使用历史数据训练模型，通过均方误差的损失函数来确定最佳参数：均方误差

使用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF图来辅助确定ARIMA模型的参数

确定差分阶数

确定自回归阶数

确定移动平均阶数

示例:假设差分后的序列显示出明显的平稳性，然后我们查看PACF图，如果PACF图在滞后2处截尾（即在第二个滞后之后的所有自相关系数都接近于零），则选择

资源优化算法基于线性规划优化算法，具体包括：

优化目标和约束条件：设定线性规划的目标函数为最小化资源配置的总成本：

；

；

其中，

利用线性规划求解器（如Simplex算法或内点法）找到最优的资源分配

如图2所示，一种处理器环境验证的云数据处理系统，用于实现上述的一种处理器环境验证的云数据处理方法，包括以下模块：

资源初始化模块：负责在云环境中部署容器实例，并为容器实例配置初始的处理器资源；

资源预测与调整模块：利用队列理论模型来预测未来的处理器资源需求，并基于预测动态调整资源配置，以确保处理能力能满足未来的需求；

完整性与安全验证模块：执行处理器运行环境的完整性检查，包括使用平台模块TPM安全验证，对运行环境进行安全扫描，以识别和防御潜在的安全威胁；

性能监控与优化模块：实时监控处理任务的性能，使用时间序列分析技术预测性能趋势，识别性能瓶颈或下降问题，根据监控和分析结果，动态调整处理器资源分配来优化处理效率和响应时间；

数据处理与存储模块：在验证的安全环境下执行数据处理任务，包括数据分析、计算任务，存储处理结果，并在任务完成后进行环境清理和资源释放。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。