云中多层应用的服务提供问题研究

山东大学  张甜甜

本文针对云中多层应用服务提供问题面临的挑战,主要研究了：1、构建在线监控架构,对多层应用的每层负载分布进行监测,并提出基于自回归模型的预测方法对应用负载进行预测,解决了多层应用各层之间的依赖复杂性问题；对每层服务特征进行监测,解决了多层应用各层之间的服务特征差异复杂性问题。2、应用排队论对部署多层应用各层的资源进行建模,求解资源对各层应用的处理能力,解决了资源处理能力的复杂性问题；提出基于性能-代价均衡的多目标优化算法,应用帕累托最优思想,求得服务质量和资源代价均较优的服务提供策略,解决多层多类混合资源的组合复杂性问题。本文使用多层应用基准测试RUBiS进行实验,通过大量实验数据验证本文提出的方法。基于采集的RUBiS运行数据,对负载进行预测,并将实际运行数据与本文提出的预测方法预测的负载进行比较。实验结果显示,本文的负载预测方法与实际负载误差较小,预测方法具有较好的性能。另一方面,通过实验,将本文提出的服务提供策略与随机策略、贪婪策略从服务提供方案所对应的总体性能、资源代价等多个角度进行比较分析。实验结果显示,与同类服务提供策略相比,本文所提出的基于性能-代价均衡的多目标优化服务提供策略具有较好的综合性能,服务质量和资源代价均较优。本文的研究成果为更好地提高云基础资源的利用率和精确的服务提供方法提供基础,具有较高的实用价值与广阔的应用前景。

云中多层应用的服务提供问题研究