分离了网络的控制平面和数据平面新兴网络技术,该技术为研发新的网络应用和未来互联网技术提供了一种全新的解决方案。本文综述了基于OpenFlow的SDN网络安全技术发展现状,首先介绍了OpenFlow协议版本和OpenFlow的流表结构,并分析了如何通过扩展流标结构来增强SDN网络安全性。由于扩展了流标结构,增大了SDN网络的运算负担,简述如何通过人工神经网络方法SOM(self organizing map)对OpenFlow的流表进行降维处理来减轻SDN网络的运算负担,最后探讨了SDN网络安全未来的发展和研究趋势。无人机在执行任务过程中,任务管理计算机需要接收地面控制站发送的遥控指令,同时也将遥测信息发回地面控制站。遥测信息来源于无人机上各种任务载荷的状态遥测和侦察数据遥测信息。任务载荷遥控和遥测的通信处理过程是由任务管理软件来实现的。本文所述的任务设备通信接收软件是任务管理软件的底层通信模块。任务设备通信帧模型采用了数据结构化定义的方式,其基本模块包含通信帧的帧头、帧长和帧校验等区段。为了统一接收所有任务设备的通信数据,本文设计了基于面向对象方法的通信帧接收软件。通过试验测试,本文所述程序能高效的完成通信帧的接收工作,并具备一定的扩展灵活性,并成功应用于某型无人机任务管理处理中。随着云计算的高速发展,云数据中心的规模和数量也越来越大,云数据中心的资源利用率与能耗一直是处于不断优化中的重要问题 本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com。资源分配策略-数控滚圆机倒角机张家港电动液压倒角机滚圆机滚弧机折弯机本文提出了一种基于包簇框架的资源分配策略,该策略使用包簇框架实现资源管理,使用包簇框架下的平衡蚁群算法实现资源分配,从而提高云数据中心的资源利用率并降低数据中心的能耗。通过最后的仿真实验,该策略在提高数据中心的资源利用率和降低能耗方面具有显著的作用。  能耗并未达到最低值。通过观察看出随着值的增大，能耗也逐渐降低，在=2时达到最低值，随后能耗曲线又开始升高。因此信息素浓度启发因子的最优值为2。同样通过图5可以看出得最优值为0.3。所以最终蚁群算法参数取值如表1。4.3不同算法的实验结果对比与分析为更清晰地描述实验结果，本文选取文献[5]中的基于包簇框架的遗传算法（IMOPC），以及文献[15]中在传统数据中心下的遗传算法（IGA）作为本文算法的对比实验。在蚁群算法循环20次后得到实验结果如图6和图7所示。表1参数设置Tab.1ParameterSettings参数初始值参数初始值ρ0.3cycle20α2m15β5C10图6CPU使用率随时间变化曲线图Fie图7能耗随时间变化曲线图F图6为三种算法下CPU利用率随时间变化的对比图。可以明显看出，基于包簇框架的BAAPC与IMOPC算法的CPU利用率远超于IGA算法，说明包簇框架能有效实现资源共享，提高利用率。而同为包簇框架的BAAPC与IMOPC相比，BAAPC在CPU利用率上则更有优势，说明本文的BAAPC更能减少簇的使用个数，集中资源，提高资源的利用率。图7为三种算法下数据中心的能耗大小对比图。首先可以看出能耗与CPU利用率是呈正比的，随资源分配策略-数控滚圆机倒角机张家港电动液压倒角机滚圆机滚弧机折弯机 本文由公司网站滚圆机网站 转载中国知网整理! http://www.gunyuanjixie.com