基于SLA的多租戶數(shù)據(jù)服務(wù)利益最大化問題研究.pdf

1、SaaS（軟件即服務(wù)）以其“單實例多租賃”的特點為越來越多的用戶所接受，在這種服務(wù)模式下，一個應(yīng)用實例可以為多個租戶提供服務(wù)，減少了服務(wù)提供商為每個租戶維護獨立應(yīng)用實例的服務(wù)成本，并且應(yīng)用具有十分靈活的擴展性。但是，相對一般單租戶的應(yīng)用，多租戶應(yīng)用中每個租戶可以定制個性化需求，其業(yè)務(wù)特性變得復(fù)雜，這就使得不同的租戶對于數(shù)據(jù)庫服務(wù)性能有著不同的要求，包括服務(wù)吞吐量、平均響應(yīng)時間等。為確保SaaS應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫服務(wù)質(zhì)量，每個租戶會與SaaS數(shù)

2、據(jù)庫服務(wù)提供商之間協(xié)商簽訂服務(wù)水平協(xié)議(Service-LevelAgreement，SLA)。參照雙方的SLA協(xié)議約束，SaaS數(shù)據(jù)庫服務(wù)提供商提供的服務(wù)想要獲得收益，必須能使租戶數(shù)據(jù)庫作業(yè)的響應(yīng)時間等性能滿足協(xié)議標準，否則受到相應(yīng)的違約處罰。因此，SaaS數(shù)據(jù)庫服務(wù)提供商需要進行資源的均衡配置和租戶作業(yè)執(zhí)行順序的制定，以滿足租戶個性化性能需求，另外，在應(yīng)用實例的運行過程中服務(wù)提供商需要進行集群資源監(jiān)測以及性能優(yōu)化，保證盡可能為完成租

3、戶作業(yè)的提供充足的資源環(huán)境。
　　云計算環(huán)境下SaaS服務(wù)質(zhì)量的控制需要綜合考慮多方面的因素。首先，多租戶應(yīng)用通常具有多熱點、多混合的負載特征。多熱點主要體現(xiàn)在不同租戶的業(yè)務(wù)熱點和峰值不同，熱點表示租戶的業(yè)務(wù)高峰期和持續(xù)時間，峰值表示租戶作業(yè)最大的負載壓力，不同租戶的熱點和峰值也是相互獨立的;多混合體現(xiàn)在不同租戶具有不同的負載特征，并且混合在一起會產(chǎn)生更加復(fù)雜的負載壓力。這二者使得SaaS數(shù)據(jù)庫服務(wù)提供商預(yù)測租戶負載壓力和構(gòu)建作業(yè)

4、調(diào)度模型變的復(fù)雜。其次，租戶因為業(yè)務(wù)特性的不同對于IO、MEM和CPU資源的需求程度不一樣，有些租戶業(yè)務(wù)偏重計算會消耗較多的CPU資源，有些租戶的業(yè)務(wù)需要進行表的大量關(guān)聯(lián)并緩存大量數(shù)據(jù)，還有一些租戶業(yè)務(wù)頻繁讀寫硬盤，并且，多租戶應(yīng)用中多個租戶的總體負載并不是單純的每個租戶負載壓力的疊加，這也加重了對租戶負載壓力的預(yù)測和對節(jié)點資源性能承受能力的判斷的困難程度。然后，租戶的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中共享存儲資源，各個租戶在相同數(shù)據(jù)節(jié)點上執(zhí)行作業(yè)時候

5、就會產(chǎn)生資源競爭，一般情況下租戶的復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫作業(yè)響應(yīng)時間長，簡單的數(shù)據(jù)庫作業(yè)響應(yīng)時間短，不合理的執(zhí)行順序會使得某些租戶的長作業(yè)長時間占用數(shù)據(jù)節(jié)點的資源引起其他租戶短作業(yè)違反SLA約束。因此，如何利用租戶數(shù)據(jù)組織的特點，合理均衡租戶的負載壓力，為每個數(shù)據(jù)節(jié)點中租戶的作業(yè)制定有效的執(zhí)行順序，是眾多數(shù)據(jù)庫服務(wù)提供商實現(xiàn)總體SLA利益最大化的目的的有效途徑。
　　本文對多租戶應(yīng)用的分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)里的作業(yè)處理進行了系統(tǒng)研究，提出了一個基

6、于無中心數(shù)據(jù)架構(gòu)的兩階段作業(yè)調(diào)度框架AdaptiveSLA，在分布式數(shù)據(jù)庫既有數(shù)據(jù)放置的情況下，對各數(shù)據(jù)節(jié)點接收的應(yīng)用服務(wù)器發(fā)送過來的租戶作業(yè)進行兩階段調(diào)度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)提供商SLA整體利益最大化，并盡可能減少執(zhí)行作業(yè)過程中移動數(shù)據(jù)的代價。首先，在系統(tǒng)初始化階段，本文使用機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建數(shù)據(jù)節(jié)點上的租戶性能需求預(yù)測模型。然后，調(diào)度的第一階段是數(shù)據(jù)節(jié)點在接收應(yīng)用服務(wù)器發(fā)送的數(shù)據(jù)庫作業(yè)的過程中，周期性使用危機探測器進行節(jié)點的危機探測，如果危

7、機探測器探測到節(jié)點發(fā)生了性能危機，數(shù)據(jù)節(jié)點使用滑動窗口協(xié)議為后續(xù)到達的租戶作業(yè)找到最合適的調(diào)度目標以緩解節(jié)點的性能危機;最后，調(diào)度的第二階段是在數(shù)據(jù)節(jié)點在執(zhí)行租戶的數(shù)據(jù)庫作業(yè)的時候，綜合考慮作業(yè)SLA約束的響應(yīng)時間和執(zhí)行時間為作業(yè)制定執(zhí)行次序，使盡可能多的作業(yè)能在規(guī)定的時間完成，增加服務(wù)提供商的收益減少違約賠償，以此達到數(shù)據(jù)服務(wù)提供商整體SLA利益最大化的目的。并且，為驗證論文方法的有效性和可行性，本文設(shè)計了多組實驗評估了使用的方法和模