基于数据对象模型的私有云策略优化研究

本篇论文深入探讨了私有云中数据对象模型的应用策略，由作者闫祎颖和马跃来自北京邮电大学计算机学院，他们针对云计算这种基于互联网的新型计算模式，特别关注私有云环境下的资源管理和安全性需求。私有云因其高度定制化和专有性，对数据安全、隐私保护以及资源管理提出了严苛的要求。现有的策略定义方法因复杂性而难以满足这些需求。 云计算的核心在于其弹性扩展和按需服务的特点，它使得企业能够高效地利用共享的软硬件资源。然而，在私有云环境中，用户不仅需要控制资源的分配，还需要确保这些资源使用的合规性和安全性。传统的策略定义机制可能过于繁琐，无法适应私有云环境下动态变化的业务场景。 该研究论文以OpenStack云平台作为基础，提出了一个创新的解决方案——数据对象模型为基础的策略定义方法。数据对象模型强调对数据的抽象和封装，能够更直观地表达和管理复杂的策略规则。这种方法旨在简化策略定义过程，使得用户能够更轻松地监控和控制资源的使用，提高私有云的可管理性和效率。 论文构建了一个私有云策略生成系统，通过实际的实验设计，验证了数据对象模型在策略定义方面的有效性。实验结果显示，这种策略定义方式在私有云环境下具有良好的实用性和可行性，有助于提升用户的操作体验和资源利用率。 关键词包括计算机应用、私有云、数据对象模型以及策略，表明了这篇论文的核心关注点和研究领域。中图分类号TP39则指出了这篇论文属于计算机科学技术类别的具体分类，对于寻找和理解相关领域的学术文献具有指导意义。 本文为私有云环境中的策略管理提供了一种新颖且实用的方法，为提升私有云的安全性和运营效率提供了理论支持和技术路径。对于从事云计算技术或私有云管理的研究人员和实践者来说，这篇论文具有重要的参考价值。