月度安全工作计划范文

前言：我们精心挑选了数篇优质月度安全工作计划文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

1、加强屠宰检疫监管工作。进一步规范屠宰检疫工作。结合畜禽屠宰监管整治工作，开展屠宰检疫工作，提升专项整顿行动。加强屠宰检疫工作管理，重点对屠宰检疫申报、屠宰检疫痕迹等工作的规范，强化屠宰检疫检验程序，规范检疫记录。加强屠宰检疫室建设，配备各类检疫（化验）设备。进一步落实屠宰检疫申报、准宰制，规范检疫程序和工作记录，强化屠宰检疫检验程序，确保上市动物及动物产皮质量安全。严格落实农业部屠宰检疫“五不得”，严把屠宰检疫“五关”，全面落实“四不准一处理”要求，确保出场动物产品检疫程序到位。每月不定期检查一次，发现问题及时督促整改。同时监督检疫人员规范建立各类记录台帐，确保动物产地检疫回收、动物产品持证率达到100%。

2、加强病死畜禽无害化处理监管工作。申领动物防疫条件合格证的动物饲养、屠宰和动物产品生产企业100%有无害化处理设施，鼓励引导企业使用机械处理病死猪。申领养殖环节生猪无害化处理费用补助的病死猪100%按规定进行无害化处理、确认。经检出的染疫、病死动物、病害动物产品100%监督货主进行无害化处理。不出现大规模乱抛病死动物现象。积极推动病死畜禽无害化处理第三方治理。不定期对各乡镇病死猪无害化处理确认、登记进行督查，防止虚报病死猪数量、骗取补助资金的违法现象发生。

3、严把流通环节监管工作。一是抓好外购畜监管工作，外购畜批批落实落地报检，进行隔离观察、并健全相关登记。严格落实非洲猪瘟防控工作，各公安检查站派驻人员严格做好牲畜流通环节的监管，坚决杜绝外县市生猪及其产品调入我县，同时查证验物，对于证物不符、无证拉运牲畜等违法情况立即上报。二是加强跨州境调运动物监管，进一步做好外购动物的落地报检、隔离消毒等工作，严格落实调运牛、羊布病监管、落地检测工作，形成调出必检与调入隔离双重保险机制，防止输入性疫情发生，保障活畜流通规范有序。加强流通环节日常巡查，加大对无证调运、证物不符、未按规定落地报告等违法行为的查处力度。

第2篇

关键词： 工作流调度； 虚拟机； 安全性约束； 云计算

中图分类号： TN915?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）21?0011?04

Cooperative taboo optimization mode based cloud computing workflow

scheduling strategy for strong security constraint

TONG Weiguo1， 2， SHA Xiaoyan1， 2， FENG Demin2

（1. Education Technology and Training Center， Shaanxi Vocational & Technical College， Xi’an 710038， China；

2. School of Computer Science， Shaanxi Normal University， Xi’an 710065， China）

Abstract： The widely?used cloud computing workflow scheduling method focuses on the optimization of reliability and energy saving， but ignores the requirement of security constraint， so a method based on cooperative taboo algorithm is proposed here， which can realize the high?efficient cloud computing workflow scheduling， and has security constraint. The DAG of cloud computing workflow scheduling is defined to describe the security constraint with formalization， and establish the mathematical model of the cloud computing workflow scheduling. On the basis of using the classical cooperative taboo algorithm， the coding scheme， fitness function， varying neighbourhood structure and dual taboo tables of the solution are designed， and the classical cooperative taboo algorithm is improved. The cloud computing workflow scheduling algorithm based on an improved cooperative taboo algorithm is defined. The experiment of the algorithm was conducted in the simulation environment Cloud?Sim. The experimental results prove that the designed algorithm has fast convergence speed， can find a much better scheduling scheme than other algorithms can do， meets the requirements of security constraint， and is a practical scheduling method.

Keywords： workflow scheduling； virtual machine； security constraint； cloud computing

0 引 言

云计算主要是基于并行计算等形成的[1?3]，到目前为止，相对于并行系统来说，云计算可以提供相对较高的可靠性，然而其仍然面临许多难题，例如无法在充分确保服务质量的基础上，减小其运行费用和能耗，使提供商可以获得尽可能高的收益[4?6]。

对于云计算工作流来说，诸多因素能够影响到其调度效率，具体来说，主要包括调度的可靠性、硬件性能等诸多方面[7]。现阶段，业界对其调度的探讨一般集中在可靠性与节能两个层面，例如，文献[8]在研究过程中以可靠性为基础，阐明了相应的调度方法，以降低传输所需用时，改善成功率，使其可靠性有所提升。文献[9]在研究过程中量化了网络资源属性，这样在调度过程中可以选取性能相对较高的资源类簇，能够进一步减少任务的匹配用时。文献[10]在研究过程中通过相关方法整合任务路径优化选择。除此之外，文献[11]在研究过程中根据[QQS]需求划分优先级，将资源分配给高优先级的任务。

上述理论成果集中在云计算工作流调度方面，却没有兼顾到安全性约束，鉴于这一方面的原因，本文阐明了基于安全性约束的云计算流调度方法，希望能够为业界人士提供指导和借鉴。

1 云计算工作流调度[DAG]图

主要通过有向无环图（Direct Acirclic Graph，DAG）表示任务结构，具体见图1。

通过图1得知，[DAG]图能够通过二元组描述[DAG=T，E]，在这里：

（1） [T=t1，t2，…，tn]用来指代[DAG]里面的节点集，即子任务集，[n=T]用来指代任务数，[W（ti）]指代[ti]的计算量；

（2）[E=eij=（ti，tj），eij∈T×T]是有向边集合，用来指代[ti]与[tj]两者之间存在的依赖关系，[tj]一定要等到[ti]结束以后才可以进行处理。

通过[C]指代任务相互间的通信关系[C=][cij=（ti，tj），cij∈T×T]，[cij]用来指代[ti]与[tj]分配至资源上时需要的通信量，如果[ti]与[tj]两者分配至一个资源上，在这种情况下则有[cij=0]。

[Pred（ti）=titj∈T，eij∈E，][Succ（ti）=titj∈T，eij∈E，]两者分别用来指代[ti]的前驱任务集与后继任务。

2 基于DAG和安全性约束的工作流调度

2.1 工作安全性约束

按照所用方法的安全性强度，能够把虚拟机分成不同级别的安全性，按照操作的敏感性，主要通过[r?risk]型技术进行控制，具体来说，也就是在调度工作流过程中，设置其冒险水平阈值[τ，]安全等级比[τ]高的虚拟机能够分配资源。接下来进行建模，具体如下：

（1） 单一的[ti]符合安全性约束的分配：它的[τi]分配的虚拟机及其安全性级别分别是[vj]与[sj，]如果[sj≥τi，]在这种情况下这个虚拟机符合相关条件，能够向[ti]分配。比如就安全需求是3的操作来说，能够向[vj≥4]的虚拟机分配。

（2）[DAG]符合安全性约束的调度：[T=t1，t2，…，tn]的分配方案的风险概率[P=p1，p2，…，pn]，能够利用以下公式进行求解：

[p（risk）=1-eumi=1m（si-vsi）] （1）

如果[p（risk）]比一切任务的[τi]大，在这种情况下，[P=p1，p2，…，pn]符合相关要求。

2.2 数学模型的定义

就任何一项任务来说，它的操作时间主要包括两方面内容：其一为接收信息的用时；其二为把任务向相应的虚拟机分配的用时。就任何一个任务来说，符合相关要求的虚拟机集用[M]来指代，它的操作时间用[Finishi]表示，具体能够利用以下公式进行求解：

[Finishi=maxFinishprei+Cmibanij+LiPi s，tj∈M] （2）

式中：对于当前节点，[maxFinishprei]用来指代其任何一个前驱节点完成用时的极值；[Cmi]用来指代其需输送的数据量；[Li]用来指代其工作量；[Pi]用来指代其分配到的虚拟机的处理速度；[banij]用来指出信息和分配至目的地的两个虚拟机间的带宽大小。

耗时最大的任务用时是全部任务完成时间，也就是：

[FinishDAG=maxFinishi] （3）

3 基于禁忌优化算法的工作流调度

3.1 禁忌优化算法

为有效避免算法在运行过程中止步于局部最优，禁忌优化算法主要是通过禁忌表对那些得到的局部最优解进行存储，在此基础上设定其禁忌长度，当再次进行搜索时，通过表里面存储的数据决定将这些点跳过，最终能够避免局部最优。另一方面，该算法也可以按照藐视准则将那些被禁忌的优良状态赦免，选取其中的最优解，从而得到全局最优解。较具代表性的禁忌算法示意图，如图2所示。

3.2 解的编码方式和适应度函数

通过[P=p1，p2，…，pn]指代当前解，其中的各元素[pi]指代[ti]分配的[vi，]所以[DAG]工作流的编码长度即为该用户任务的子任务总数[n]。

所谓适应度函数，是指禁忌算法在找寻最优解时最大化目标函数，公式（4）为最小化式（3）重描述的[DAG]的任务完成时间：

[Fitness=1FinishDAG] （4）

3.3 邻域结构设计

图2中，在候选解的生成过程中，必须构建邻域结构，在这里若邻域解与当前解两者存在明显的差异，在这种情况下，将变成随机搜索，另一方面，变化相对较小将导致收敛速度下降，或许将止步于局部最优，鉴于这一方面，必须提前设计科学有效的邻域结构，这样一方面可以充分确保获得最优解，另一方面还可以提高收敛速度。

设基本邻域结构如下所示：对当前任务节点，任选1个虚拟机（符合安全性约束要求），通过这种方式能够避免陷入随机搜索，能够在科学有效的区间寻求新解，为避免陷入早熟，构造2种变邻域结构，在完成设定的迭代次数以后，若所获当前解的适应度仍然没有出现大幅的改进，在这种情况下将会分别通过下文中的结构1与2形成新解。

变邻域结构1：自当前解每次形成1个候选解，能够利用重复对基本邻域结构进行[S]次调用实现；

变邻域结构2：在解释当前解产生邻域的过程中，必须将其周围的[2S]区域中全部节点的虚拟机编号改变。

3.4 基于改进禁忌优化的工作流调度算法

具体来说，该种方法的具体过程如下所示：

输入：[T=t1，t2，…，tn]（用来指代全部任务集），[rmax]（是指最优解最大没有改变的次数），[V=v1，v2，…，vn]（用来指代当前虚拟机集合），[S]（参考值），[L]（禁忌表长度），[K]（候选集元素个数），[T]（算法最大迭代次数），[M，][N]（两者分别用来指代[Sselected]与[Sneighbor]的元素个数最大值）；

输出：全局最优解[best?far]；

step1：随机产生符合相关要求的解，将其当作当前解[xcur，]初始化[best?far=xinitial，]最优解未变化次数[r=1，]当前迭代次数[t=1]；

step2：把[xcur]与移动量[（0，0）]分别置于禁忌表[TB]与TW里面，设定禁忌长度是[L]；

step3：判定[t≤T]成立与否：若[t ≤T]成立，在这种情况下就会结束该算法，然后将[best?far]输出；否则[t=t+1]；

step4：按照在3.3节中提出的邻域结构生成[xcur]的[Sneighbor，]一直至[Sneighbor]里面有[N]个元素结束，从中取[K] 个最优解，将它们作为候选解，在此基础上，加入[Sselected；]

step5：把[Sselected]里面的[Sselected?best]和[best?far]进行对比：

[If Fitness（Sselected?best）]>[Fitness（best?far）]

[r=r+1]；

[best?far=Sselected?best]

[xcur=Sselected?best]

假如[Sselected?best]没在禁忌表里面，在这种情况下，把[Sselected?best]加到TB中，并且设定它的禁忌长度是[L]，把它的移动方式加到TW中，同时，设定其余元素的禁忌长度是[-1]；

否则取没有被禁忌的下一较优候选解[4]当作[xcur，]然后把它加至禁忌表中，把它的移动方式加到TW中，对其余元素进行更新，使其禁忌长度是[-1]；

step6：[t=t+1]，在此基础上，重新从step3开始。

4 仿真实验

实验环境为[Cloud Sim][12]，图3为工作流任务实例，在这里，为了能够和文献[13]的方法进行对比分析，此处选择的参数都和文献[13]的设置相同，椭圆中是指各子任务，工作量均匀分布在区间[[50，500]]中，总共有[4]个虚拟机，相互间的带宽矩阵具体如下：

[Mv=04012080400601001206009080100900] （5）

全部的任务中，只有第[6]个[τ]是4，剩下的都是2，安全性等级依次为：2，2，3，4。

相关参数主要包括：[rmax=4，][L=4，][S=1，][N=5，][M=3，][T=200，][K=6。]

以图3为实例，通过将本文提出的算法、文献[11]和[13]提出算法的结果相对比，获得各个算法的收敛图，如图4所示。

通过图4能够得知，本文所提出的算法在[140]代收敛，其工作流调度用时是[178.4]，后面2个算法的用时依次是[195.1]与[210]，文献[11]提出的算法在仿真过程中均未达到收敛，但文献[13]的方法在[180]代达到收敛，然而并未获得全局最优解，通过对比可以看出，本文提出的算法一方面其收敛速度相对较好，另一方面还能够获得更优解。

进一步验证三者对约束的敏感状况，具体测试结果见图5。

通过图5能够得知，本文所提出的算法与文献[13]提出的方法充分兼顾到安全性约束，另一方面，在有无约束时的平均用时具有相对偏小的差异，值得注意的是，文献[11]提出的方法并未兼顾到相关约束，正是这一方面的原因，所以，该方法无法妥善处理安全型约束的云工作流调度问题。

5 结 语

综上所述，为科学调度云计算中的任务，必须妥善处理的第一个环节即工作流调度，针对该问题，本文提出了基于安全型约束的云计算工作流高效调度法。构建了相应的调度模型与目标函数，在此基础上，通过协同禁忌算法进行寻优。最后，本文还在Cloud Sim环境平台下开展相应的仿真实验，结果说明提出的新方法的效果相对较好，一方面其收敛速度相对偏高，另一方面其可以获得相对较优的解。

参考文献

[1] DU Z H， HU J K， CHEN Y N， et al. Optimized QoS?aware replica placement heuristics and applications in astronomy data grid [J]. Journal of systems and software， 2011， 84 （7）： 1224?1232.

[2] 厉剑.云计算安全问题分析[J].现代电子技术，2013，36（19）：91?94.

[3] 刘少伟，孙令梅，任开军，等.云环境下优化科学工作流执行性能的两阶段数据放置与任务调度策略[J].计算机学报，2011，34（11）：2121?2130.

[4] 陈良维.云计算环境下的网络安全估计模型态势仿真[J].现代电子技术，2015，38（20）：15?19.

[5] VAQUERO L M， RODERO?MERINO L， MORAN D. Locking the sky： a survey on IaaS cloud security [J]. Computing， 2011， 91（1）： 93?118.

[6] MALIK S， HUEF F， CAROMEL D. Reliability aware sche?duling in cloud computing [C]// Proceedings of 2012 International Conference for Internet Technology and Secured Transactions. Piscataway： IEEE press， 2012： 194?200.

[7] KANG Q， HE H， WEI J. An effective iterated greedy algorithm for reliability?oriented task allocation in distributed computing systems [J]. Journal of parallel and distributed compu?ting， 2013， 73（8）： 1106?1115.

[8] 闫歌，于炯，杨兴耀.基于可靠性的云计算工作流调度策略[J].计算机应用，2014，34（3）：673?677.

[9] 储雅，马廷淮，赵立成.云计算资源调度：策略与算法[J].计算机科学，2013，40（11）：8?13.

[10] 胡蒙，苑迎春，王雪阳.改进模糊聚类的云任务调度算法[J].计算机工程与设计，2015，36（9）：2437?2441.

[11] 孙月，于炯，朱建波.云计算中一种多DAG工作流可抢占式调度策略[J].计算机科学，2014，41（3）：145?148.

第3篇

二〇一九年七月

G248线康乐至卓尼段试验段KZLH-1标段项目经理部7月份安全工作总结

七月份,我项目部在做好“安全生产月”活动总结工作基础上，继续贯彻“防风险、除隐患、遏事故”的主题，巩固“安全生产月”活动成果,加强作业现场安全监管，深化隐患排查治理，严查各类“三违”现为，持续保持安全生产红线高压意识，保证了本月安全生产无事故,现将本月安全重点工作开展情况进行总结。            

一、召开月度安全工作会，部署落实安全工作项目部于2019年7月3日组织召开了7月份安全工作会，对项目部“安全生产月”活动开展情况进行了全面总结，对出现的各类安全隐患进行了分析汇总;同时对七月的安全重点工作进行了安排部署。

二、传达交建集团安委会第四次全体（扩大）会议精神

项目部于2019年7月24日召开了七月份安全生产专题会，会上学习并传达了公交建集团安委会第四次安全生产全体扩大会议的文件精神。并针对项目办提出的近期路面施工通行车辆较多，车速过快，存在重大安全隐患的问题进行了部署，通过加强现场安全管理、封闭作业区、增设安全牌等措施预防事故的发生。

三、落实雨季“三防”安全管理工作

作为月度安全工作重点之一，我项目部对雨季“三防”工作情况进行再排查、再布置、再落实。针对近期雨水较多情况，我们密切关注天气状况，及时强降水、雷电、高温等气象信息；同时要求各施工队消除麻痹大意思想，要对高边坡施工等特殊作业进行重点关注，提前做好路侧水渠及高边坡的排水工作。我公司于7月18日开展了雨季“三防”专项安全检查，发现安全隐患6项，现已全部进行整改。

四、继续开展隐患排查治理

项目部于7月8日对施工队驻地、施工作业现场开展了隐患排查，查出安全隐患2项。针对查出的安全隐患，项目部安全检查组责令责任人及有关人员高度重视，找准原因，立即着手整改，切实消除隐患。并将整改结果上报项目安全管理部，并由安全管理部相关人员进行了复查，确保所有隐患实现闭环管理。

五、开展月度安全管理考核工作

按照月度安全重点工作计划，对两个施工班组开展了六月份安全管理考核，考核全部合格。考核共发现各类问题4项，已下发隐患整改通知书，要求责任单位限期整改，实现闭环管理。

六、开展施工现场专项安全检查

结合生产实际，于7月26日开展了施工现场专项安全检查，对起重机械、高边坡施工等危险性较大分部分项工程进行了重点安全检查，同时对各施工班组安全生产管理制度、现场管控情况、安全责任落实情况等进行了详细检查。共检查出安全隐患1项，并在现场下达隐患整改通知书，要求责任人高度重视，找准原因，责成专人进行整改落实，确保隐患闭环，安全施工。

七、在施工现场开展安全培训

于7月10日进行了施工现场安全培训。30余名现场作业人员接受了施工现场安全生产管理、特种作业人员管理制度、违章操作的危害以及正确使用个人防护用品等方面的安全知识培训，教育现场作业人员从最基本的防护用品安全帽、安全带着手，严格落实安全生产规定，在施工过程中做好安全防护工作，筑牢安全生产思想防线。

八、下月安全重点工作安排：

召开月度安全会

1、八月初召开月度安全会，对七月份安全工作进行全面总结，查找安全管理上存在的问题，对八月份安全工作进行安排部署。

2、开展月度安全管理考核

按照工作计划，八月下旬开展月度安全管理考核，对安全目标、安全管理和安全生产责任制进行全面考核，实现安全管理过程可追溯，安全责任可追究，违规违章要问责，真正把安全责任落实到岗位。

3、加大隐患排查力度，确保隐患闭环管理

加大安全检查及隐患排查工作，认真做好重点岗位人员、设备、作业环境、作业管理等方面的隐患排查治理工作，加大“九种人”排查力度，加大反“三违”工作力度。

4、继续落实雨季“三防”工作

要继续加强组织领导，进一步加强雨季“三防”宣传教育，要对施工队驻地进行全面排查，筑牢雨季“三防”安全防线，确保项目安全生产工作平稳运行。

5、继续开展施工现场安全检查

继续加大施工现场安全检查力度，对施工现场逐一检查，加强施工现场安全管控，做到安全监管全覆盖。