云中多層應(yīng)用的服務(wù)提供問(wèn)題研究.pdf

1、云計(jì)算以其高可伸縮、高可靠、按需付費(fèi)等特征，被業(yè)界廣泛接受。越來(lái)越多的大型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用向云中遷移，開(kāi)始以服務(wù)的形式供人使用。交付到云中的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用可以基于云資源按需地自適應(yīng)伸縮，保證系統(tǒng)性能的同時(shí)大大減少了成本，提高了資源利用率。云中的服務(wù)提供問(wèn)題是網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用向云中交付的關(guān)鍵技術(shù)，所謂云中的服務(wù)提供(ServiceProvisioning)是指ISV（IndependentSoftwareVendors，獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商）將開(kāi)發(fā)好的應(yīng)用交付到云中

2、PaaS（PlatformasaService，平臺(tái)即服務(wù)）平臺(tái)，PaaS平臺(tái)根據(jù)應(yīng)用的負(fù)載和性能需求，將資源按需提供給應(yīng)用，同時(shí)保證系統(tǒng)在運(yùn)行時(shí)的動(dòng)態(tài)按需擴(kuò)展的過(guò)程。
　　云中的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般為多層應(yīng)用，如電子商務(wù)應(yīng)用、社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用等。多層應(yīng)用是指應(yīng)用分為Web層、應(yīng)用服務(wù)層和數(shù)據(jù)庫(kù)層等。云中多層應(yīng)用的服務(wù)提供問(wèn)題相比一般應(yīng)用的服務(wù)提供問(wèn)題要復(fù)雜的多，傳統(tǒng)的云資源分配方法已不再適用，面臨諸多挑戰(zhàn):
　　1、多層應(yīng)用各層之間的

3、依賴復(fù)雜性和服務(wù)特征差異復(fù)雜性。多層應(yīng)用各層之間的依賴復(fù)雜性是指多層應(yīng)用各層之間是相互影響的，一方面影響到達(dá)各層的負(fù)載量，另一方面影響各層的負(fù)載到達(dá)規(guī)律，使多層應(yīng)用各層負(fù)載情況更復(fù)雜，更難預(yù)測(cè);多層應(yīng)用各層服務(wù)特征的差異復(fù)雜性是指多層應(yīng)用的各層承載的服務(wù)功能不同，服務(wù)時(shí)間等不同。
　　2、云資源處理能力的復(fù)雜性和多層多類混合資源的組合復(fù)雜性。多層應(yīng)用各層之間的依賴復(fù)雜性和服務(wù)特征的差異復(fù)雜性導(dǎo)致了資源處理能力的復(fù)雜性，即同類資源單

4、位時(shí)間內(nèi)能夠有效處理的請(qǐng)求個(gè)數(shù)與每層應(yīng)用的負(fù)載分布和服務(wù)特征相關(guān)，變得異常復(fù)雜;多層多類混合資源的組合復(fù)雜性是指不同的資源提供給各層的處理能力不同，對(duì)多層應(yīng)用進(jìn)行服務(wù)提供，存在多種資源的多種組合，如何選擇一個(gè)合適的資源組合，使得在滿足用戶SLA要求下，實(shí)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量和資源代價(jià)兩個(gè)矛盾目標(biāo)的均衡，是個(gè)技術(shù)難題。
　　為此，本文針對(duì)云中多層應(yīng)用服務(wù)提供問(wèn)題面臨的挑戰(zhàn)，主要研究了:
　　1、構(gòu)建在線監(jiān)控架構(gòu)，對(duì)多層應(yīng)用的每層負(fù)載分布

5、進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并提出基于自回歸模型的預(yù)測(cè)方法對(duì)應(yīng)用負(fù)載進(jìn)行預(yù)測(cè)，解決了多層應(yīng)用各層之間的依賴復(fù)雜性問(wèn)題;對(duì)每層服務(wù)特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)，解決了多層應(yīng)用各層之間的服務(wù)特征差異復(fù)雜性問(wèn)題。
　　2、應(yīng)用排隊(duì)論對(duì)部署多層應(yīng)用各層的資源進(jìn)行建模，求解資源對(duì)各層應(yīng)用的處理能力，解決了資源處理能力的復(fù)雜性問(wèn)題;提出基于性能-代價(jià)均衡的多目標(biāo)優(yōu)化算法，應(yīng)用帕累托最優(yōu)思想，求得服務(wù)質(zhì)量和資源代價(jià)均較優(yōu)的服務(wù)提供策略，解決多層多類混合資源的組合復(fù)雜性問(wèn)題。

6、r>　　本文使用多層應(yīng)用基準(zhǔn)測(cè)試RUBiS進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證本文提出的方法?；诓杉腞UBiS運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)負(fù)載進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與本文提出的預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)的負(fù)載進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文的負(fù)載預(yù)測(cè)方法與實(shí)際負(fù)載誤差較小，預(yù)測(cè)方法具有較好的性能。另一方面，通過(guò)實(shí)驗(yàn)，將本文提出的服務(wù)提供策略與隨機(jī)策略、貪婪策略從服務(wù)提供方案所對(duì)應(yīng)的總體性能、資源代價(jià)等多個(gè)角度進(jìn)行比較分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與同類服務(wù)提供策略相比，本文所提