容錯感知的云服務建模方法的研究.pdf

1、云計算作為當今世界一種新興技術，正處于迅速發(fā)展的階段。隨著云計算的發(fā)展，用戶對云計算的要求越來越高，越來越多的用戶要求云計算中心能夠提供有質(zhì)量保證的服務。IaaS云是云計算中的重要組成部分，IaaS云根據(jù)用戶的需求將計算機資源分配給用戶。因此，如何有效準確的評估IaaS云的服務質(zhì)量，無論是對用戶，還是對云服務提供商來說都具有非常重要的意義。然而IaaS云計算中心異常復雜，服務性能易受到多種因素影響，如物理機性能，物理機數(shù)量，可用容量，虛

2、擬設施的特性，調(diào)度策略等，因此準確評估IaaS云的服務質(zhì)量是一項極具挑戰(zhàn)的工作。隨著排隊論的發(fā)展，該技術已經(jīng)應用于計算機網(wǎng)絡建模的研究，成為研究云計算性能中不可缺少的一部分。根據(jù)Google Cluster Dataset數(shù)據(jù)顯示，所有任務中有64％的任務為單個到達，因此對單個到達的任務進行建模分析具有重大的意義。通過計算機仿真技術模擬任務的來到、排隊、服務以及離開，構建模型，進而分析出排隊系統(tǒng)的性能。本文針對IaaS云中單個到達的任務

3、提出了兩種基于不同調(diào)度策略的分析模型，根據(jù)每個模型的有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件，對模型進行建模，構建對應模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣可以近似精確的求解出分析模型的穩(wěn)態(tài)概率。由于穩(wěn)態(tài)概率和系統(tǒng)狀態(tài)存在對應關系，根據(jù)此對應關系可以求得拒絕服務概率，平均響應時間等一系列關鍵性能指標，從而對IaaS云服務質(zhì)量做出精確的評估。實驗結(jié)果了表明兩種分析模型的可用性，最后對兩種不同調(diào)度策略的分析模型進行對比，結(jié)合實驗結(jié)果分別闡述了每個模型的優(yōu)缺點。

4、>　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴由于云計算中心的復雜性，很多模型并沒有將物理機的遷移考慮進來，本文中的模型考慮了物理機的遷移，并且將物理機遷移和容錯相結(jié)合，進而構建了整體的模型；⑵詳細介紹了整體模型，構建了兩種基于不同調(diào)度策略的分析模型，總結(jié)了每個模型的有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件，并對有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件給出了詳細的解釋，結(jié)合有效狀態(tài)轉(zhuǎn)移事件對模型進行建模和分析；⑶由于狀態(tài)爆炸的發(fā)生，由數(shù)值分析法構建的模型只能夠描述小規(guī)模的云計算系統(tǒng)。為了能夠讓模型描述