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文檔簡介
1、隨著云計算的興起,越來越多的應(yīng)用系統(tǒng)以SaaS的模式向客戶發(fā)布。人們對SaaS的依賴越來越大,同時也對其可靠性要求也越來越高。而一旦SaaS應(yīng)用的可靠性出現(xiàn)問題,所導(dǎo)致的危害也比以往更加嚴重。傳統(tǒng)的可靠性解決方案主要考慮網(wǎng)絡(luò)負載均衡、軟件并發(fā)能力等方面,但SaaS應(yīng)用的多租約模式和云平臺架構(gòu)使得它的可靠性問題變得更加復(fù)雜。影響Web應(yīng)用軟件可靠性的最主要原因就是軟件老化。軟件老化是指軟件系統(tǒng)(特別是大訪問量、大數(shù)據(jù)量的服務(wù)器軟件)在持續(xù)
2、運行一段時間后就會出現(xiàn)性能上的衰退,甚至癱瘓。在軟件系統(tǒng)在長時間的連續(xù)運行過程中,一些軟件錯誤不斷地消耗系統(tǒng)資源,當(dāng)某種資源枯竭時,系統(tǒng)將不可避免地出現(xiàn)故障,軟件性能隨之衰退,并最終導(dǎo)致軟件的失效。實踐表明,復(fù)雜的軟件系統(tǒng)在其推出之前不可能做到全面覆蓋的測試,異常和可能導(dǎo)致誤操作的程序容易被忽視,造成程序在連續(xù)運行過程中會出現(xiàn)內(nèi)存的占用和泄露、未釋放的文件鎖、數(shù)據(jù)更新不及時、存儲空間碎片、舍入誤差的累積,以及特殊的“老化相關(guān)錯誤(Agi
3、ng related bugs)”等不良情況。
軟件老化已經(jīng)成為SaaS應(yīng)用的共性問題。如何在集群的任務(wù)調(diào)度中應(yīng)對軟件老化的問題,以保證Web應(yīng)用的高可靠性,這是當(dāng)前學(xué)術(shù)界研究的熱點,并已經(jīng)引起了國際上多家知名軟件企業(yè)(如IBM、EMC和HP等)的研發(fā)興趣。但目前還沒有相關(guān)的成熟方法。因此,本研究的主要目標(biāo)是盡快縮短與發(fā)達國家技術(shù)水平的差距,研究基于軟件老化自適應(yīng)的高可靠SaaS應(yīng)用性能保障方法,解決Web應(yīng)用軟件老化這一共性
4、問題。主要研究內(nèi)容包括:
(1)設(shè)計了自適應(yīng)的Saas性能保障機制。在傳統(tǒng)的系統(tǒng)性能保障策略基礎(chǔ)上,分析多種性能保障策略的策略目標(biāo)和策略特征,給出如資源利用率和事務(wù)吞吐率等SaaS應(yīng)用系統(tǒng)整體性能指標(biāo)計算方法,對SaaS應(yīng)用系統(tǒng)性能保障機制的基本思路和處理過程進行分析,形成支持系統(tǒng)性能評價、請求準入控制和請求調(diào)度等一系列策略的SaaS應(yīng)用自適應(yīng)性能保障框架。為提高SaaS應(yīng)用系統(tǒng)性能保障方法的準確性,針對核心的請求準入和請求調(diào)
5、度模塊引入了模糊控制與模糊評價理論,研究基于請求準入閾值的準入控制算法及基于服務(wù)器性能級別評價的自適應(yīng)請求調(diào)度算法。
(2)提出了一種面向用戶訪問意圖的Web交互SaaS應(yīng)用老化趨勢預(yù)測方法。針對以Web交互形式提供服務(wù)的SaaS軟件系統(tǒng),該方法以用戶負載為研究對象,通過對用戶意圖進行預(yù)測來間接預(yù)測軟件老化的趨勢。首先提出了這種預(yù)測方法的整個流程,并詳細地分析了這一流程中的幾項關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然后重點研究了如何對用戶的訪問意圖進行預(yù)
6、測,這里涉及兩個關(guān)鍵算法,即序列模式挖掘算法和模式匹配算法。通過對傳統(tǒng)的PrefixSpan序列模式挖掘算法和KMP模式識別算法進行改進,達到預(yù)測用戶訪問意圖的目的。最后,根據(jù)預(yù)測出的用戶訪問意圖推導(dǎo)出未來一段時間內(nèi)各個頁面的訪問量,再結(jié)合頁面損傷量對Web服務(wù)器的老化趨勢進行預(yù)測。
(3)提出了一種面向軟件老化的SaaS應(yīng)用系統(tǒng)分級再生策略。將SaaS應(yīng)用系統(tǒng)劃分為操作系統(tǒng)級、中間件級、應(yīng)用級和組件級四個再生等級,并分析了實
7、施各級再生的優(yōu)劣。接著提出了軟件分級再生系統(tǒng)框架,并詳細闡述了系統(tǒng)各功能模塊的工作流程。然后給出了軟件老化的評估方法,依據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)中多種資源的損耗情況來度量系統(tǒng)的老化狀態(tài),并確定系統(tǒng)是否發(fā)生軟件老化、需要實施軟件再生。之后提出了基于多屬性決策的再生等級選擇算法,在確定服務(wù)器老化、需要實施再生后,依據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)和負載量等因素選擇合適的再生級別和再生對象并對其實施再生。最后,本文提出一種組件再生次序生成方法,當(dāng)實施組件級再生時,根據(jù)組件的耦合
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