視頻監(jiān)控分析云的高可用性研究.pdf

1、隨著分布式計算系統(tǒng)的廣泛應用，系統(tǒng)規(guī)模持續(xù)增長，系統(tǒng)組件數(shù)量龐大種類繁多，相互之間的聯(lián)系和作用也不斷增多，故障的發(fā)生成為一種常態(tài)而非例外情況。視頻監(jiān)控隨著近年平安城市的迅速發(fā)展，已經(jīng)逐步過渡到實時分析的階段。視頻監(jiān)控分析系統(tǒng)目前已廣泛運用于城市視頻監(jiān)控系統(tǒng)。但是，發(fā)生故障或維護工作都可能引起視頻分析云的失效，對城市公共安全維護的影響巨大。為解決上述問題，從視頻分析云計算平臺自身維護機制上的高可用性、對于可能故障的預測分析機制、基于故障感

2、知的虛擬機容錯配置機制和面向行業(yè)應用的高可用調(diào)度優(yōu)化等多方面進行增強研究，能有效解決上述問題，提高系統(tǒng)可用性。
　　對于視頻分析云計算平臺維護機制上的高可用性問題，由于視頻監(jiān)控是不間斷運行的，對視頻分析云計算平臺的維護需要在不停機的狀態(tài)下進行，并以最低的成本和最高的系統(tǒng)可用性完成整個維護過程。系統(tǒng)組件間的依賴關(guān)系容易引起維護過程的停滯和錯誤。針對這個問題，云感知維護機制通過支持多重粒度的維護（包括服務級、虛擬機級以及節(jié)點級），以減

3、少環(huán)境依賴的影響。同時，云感知維護機制維護了一張整個系統(tǒng)的依賴關(guān)系圖，當維護請求到來時，云感知維護機制通過依賴關(guān)系圖識別所涉及服務組件間的相互依賴，提出一種改進的維護策略，從而減少依賴對系統(tǒng)效率和可用性帶來的影響。更重要的是，云感知維護機制提供了一種對更新維護過程的會話控制方法，以避免復雜的跨層依賴可能帶來的失敗。
　　視頻分析云計算系統(tǒng)中節(jié)點數(shù)目的增加以及節(jié)點組件異構(gòu)性的存在使得系統(tǒng)發(fā)生故障的幾率大大增加，單個節(jié)點故障的發(fā)生有可

4、能會引起其關(guān)聯(lián)節(jié)點的連鎖反應甚至影響整個系統(tǒng)，整個系統(tǒng)失效的概率也隨之增加。對于需要持續(xù)穩(wěn)定運行的視頻監(jiān)控分析云系統(tǒng)來說，一旦由于某種原因致使系統(tǒng)失效將會帶來嚴重的后果。針對這個問題，分析故障的時空聯(lián)系，以進行有效的故障預測分析，并基于故障感知研究虛擬機容錯配置機制，能有效提高整個視頻分析云計算系統(tǒng)的可用性。
　　對于可能故障的預測分析問題，主動的故障預測框架分析故障之間的時間和空間的相互關(guān)系，通過在時間域和空間域分類故障簽名，探

5、索故障發(fā)生的時空關(guān)系。節(jié)點分配信息也被利用以改進預測相關(guān)性。聯(lián)合系統(tǒng)的離線和在線預測的實驗結(jié)果表明將故障預測應用于高可用性網(wǎng)絡計算自主管理是積極可行的。
　　對于基于故障感知的虛擬機容錯配置機制，前驗性的視頻分析云平臺利用故障預測技術(shù)減輕故障的發(fā)生對系統(tǒng)的可用性和能力的潛在影響，并在系統(tǒng)可用性和能力兩個因素之間取得了一定的平衡。在進行節(jié)點選擇時，系統(tǒng)不僅考慮到節(jié)點的性能狀態(tài)，同時考慮到節(jié)點發(fā)生故障的可能性。當預測到故障發(fā)生或者故障

6、實際發(fā)生的情況下，該機制對視頻系統(tǒng)虛擬機進行重配置和重新調(diào)度，以保證系統(tǒng)的高生產(chǎn)能力和高可用性。使用三種不同的資源配置策略評估了重配置機制在提高系統(tǒng)能力和可用性方面的性能，實驗結(jié)果表明，系統(tǒng)性能包括能力和可用性都有顯著的提升。
　　針對行業(yè)應用的高可用調(diào)度優(yōu)化，異構(gòu)云終端優(yōu)化調(diào)度模型針對智能分析云終端與后臺云處理中心節(jié)點的異構(gòu)問題，在網(wǎng)絡帶寬和計算能力受限情況下，從基礎(chǔ)設(shè)施角度自動實現(xiàn)智能分析任務的有效優(yōu)化，以最大程度提高視頻分析

7、任務的總體完成率。同時，大規(guī)模視頻監(jiān)控平臺作為共享的公共資源，無可避免地需要執(zhí)行多個視頻分析任務，這些分析任務之間往往存在依賴關(guān)系。在對相關(guān)任務的依賴性進行理解的基礎(chǔ)上，進一步分析了任務間的多依賴特性對高效容錯的云終端任務調(diào)度模型的影響，并對調(diào)度機制進行了進一步改進。實驗結(jié)果證明，相對于傳統(tǒng)的分布式任務處理機制來說，異構(gòu)云終端優(yōu)化調(diào)度模型可以有效提高全局分析任務完成率，保證了大規(guī)模視頻監(jiān)控分析網(wǎng)絡的工作效率和可靠性。在不同的終端處理能力