自云計(jì)算的概念被正式提出以來(lái),眾多學(xué)術(shù)界的學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界的知名企業(yè)在云計(jì)算的研究和實(shí)踐方面投入大量資源,近些年在云計(jì)算領(lǐng)域出現(xiàn)了許多重要的研究成果。伴隨著研究和應(yīng)用的深入,也出現(xiàn)了新的問(wèn)題和需求,近十年以來(lái),云服務(wù)提供上都出現(xiàn)過(guò)不同的云計(jì)算平臺(tái)故障事件,即使是如Google、Amazon這種站在業(yè)界風(fēng)口浪尖的公司也無(wú)法避免云計(jì)算平臺(tái)故障的出現(xiàn)。云計(jì)算改變了傳統(tǒng)應(yīng)用和服務(wù)的部署方式,因此如果云計(jì)算平臺(tái)出現(xiàn)故障,將對(duì)眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)造成經(jīng)濟(jì)和名譽(yù)的嚴(yán)重?fù)p失。因?yàn)檫@樣的問(wèn)題的存在,云計(jì)算平臺(tái)故障檢測(cè)和故障恢復(fù)技術(shù)的研究在近幾年迅速成為熱點(diǎn),相繼出現(xiàn)了眾多故障檢測(cè)與恢復(fù)的研究成果,但是對(duì)于如此眾多的云計(jì)算平臺(tái)故障檢測(cè)與恢復(fù)方法的測(cè)評(píng)卻幾乎沒(méi)有系統(tǒng)的研究,本文主要研究?jī)?nèi)容聚焦云計(jì)算平臺(tái)故障檢測(cè)與恢復(fù)能力測(cè)評(píng)體系研究。本文對(duì)現(xiàn)今云計(jì)算平臺(tái)的特點(diǎn)進(jìn)行了分析,通過(guò)大量查閱資料總結(jié)了當(dāng)前故障注入、故障檢測(cè)以及故障恢復(fù)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,結(jié)合常見(jiàn)的云計(jì)算平臺(tái)故障類(lèi)型,設(shè)計(jì)了云計(jì)算平臺(tái)故障檢測(cè)與恢復(fù)能力測(cè)評(píng)體系,重點(diǎn)設(shè)計(jì)了測(cè)評(píng)指標(biāo)和評(píng)估模型。為了驗(yàn)證本文所設(shè)計(jì)的云計(jì)算平臺(tái)故障檢測(cè)與恢復(fù)能力測(cè)評(píng)體系,本文根據(jù)現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)環(huán)境,選取openstack平臺(tái)搭建了實(shí)驗(yàn)測(cè)試環(huán)境,結(jié)合測(cè)評(píng)需求對(duì)測(cè)評(píng)工具進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)過(guò)程選取合適的指標(biāo)采集與存儲(chǔ)技術(shù),故障注入技術(shù)以及相應(yīng)報(bào)表生成技術(shù)。測(cè)試過(guò)程中,本文選取常見(jiàn)的計(jì)算服務(wù)故障、消息隊(duì)列服務(wù)故障、API服務(wù)故障、CPU故障作為典型故障進(jìn)行測(cè)試,以此驗(yàn)證測(cè)評(píng)體系。本文的研究重點(diǎn)是測(cè)評(píng)體系的指標(biāo)設(shè)計(jì)和評(píng)估模型的設(shè)計(jì)。在故障檢測(cè)指標(biāo)設(shè)計(jì)方面,本文將故障檢測(cè)時(shí)間作為主要指標(biāo)衡量故障檢測(cè)能力。在故障恢復(fù)指標(biāo)設(shè)計(jì)方面,本文將故障恢復(fù)手段分為高可用策略和虛擬機(jī)遷移策略,針對(duì)高可用策略,本文選取數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)間和數(shù)據(jù)恢復(fù)程度作為主要測(cè)評(píng)指標(biāo);針對(duì)虛擬機(jī)遷移策略,本文選取總遷移時(shí)間和停機(jī)時(shí)間作為主要測(cè)評(píng)指標(biāo)。評(píng)估模型方面,本文主要采取對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,將歸一化后的數(shù)據(jù)以雷達(dá)圖的形式展示出來(lái)。本文將故障檢測(cè)和故障恢復(fù)實(shí)驗(yàn)取得的指標(biāo)數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)聚合的方式聚合成為本文的能力評(píng)估值來(lái)評(píng)估云計(jì)算平臺(tái)的故障檢測(cè)與恢復(fù)能力。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP393.06
【部分圖文】：

負(fù)載的作用主要模擬云計(jì)算平臺(tái)中運(yùn)行的常見(jiàn)應(yīng)用，例如：HTTP數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)請(qǐng)求等，使測(cè)試環(huán)境更符合云計(jì)算平臺(tái)日常運(yùn)行下的環(huán)時(shí)，也可以模擬特定資源占用環(huán)境下的應(yīng)用場(chǎng)景； 性能指標(biāo)的選擇，受兩方面影響，分別是云計(jì)算平臺(tái)故障處理不同測(cè)評(píng)思路和選取的不同負(fù)載的特定。指標(biāo)是劃分不同的層次，底層指標(biāo)反應(yīng)了云計(jì)算平臺(tái)與負(fù)載的一些性能水平，如：虛擬機(jī)創(chuàng)建時(shí)此種指標(biāo)的特點(diǎn)在于能夠通過(guò)監(jiān)控工具或者某種方式進(jìn)行獲取； 測(cè)試流程，表示的是整個(gè)測(cè)試過(guò)程中每一步執(zhí)行的內(nèi)容。在測(cè)試流包含啟動(dòng)虛擬機(jī)、啟動(dòng)測(cè)試負(fù)載、采集指標(biāo)、生成測(cè)試報(bào)告、清理境等常見(jiàn)的步驟，測(cè)試流程用于指導(dǎo)工具的控制的實(shí)驗(yàn)流程； 評(píng)估模型，在指標(biāo)選擇中，說(shuō)明指標(biāo)是分不同層次，而將不同層次組合，闡述底層指標(biāo)與高層指標(biāo)之間的計(jì)算關(guān)系，并最終以量化的量云計(jì)算平臺(tái)的能力的方式，稱(chēng)之為評(píng)估模型。評(píng)估模型最終用于的性能指標(biāo)的計(jì)算與分析。3.1 所示，測(cè)評(píng)體系結(jié)構(gòu)圖，主要描述測(cè)評(píng)體系的組成部分。

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文分，與云計(jì)算平臺(tái)故障檢測(cè)與恢復(fù)障檢測(cè)與恢復(fù)機(jī)制的測(cè)評(píng)體系。接介紹。析與設(shè)計(jì)模擬云用戶(hù)在生產(chǎn)環(huán)境中的使用情，使測(cè)試結(jié)果更具備參考價(jià)值。由延遲敏感型工作，例如：搜索引擎數(shù)據(jù)分析等。通過(guò)層次化分析方法將負(fù)載特征進(jìn)行分層分析，具體劃描述如下：

圖 3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)熱度圖（來(lái)自于 DB-Engines）考慮 NoSql 數(shù)據(jù)庫(kù)使用普遍性，選擇使用率最高的 MongoDB。MongoDB 是一于分布式文件存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)。由 C++ 語(yǔ)言編寫(xiě)。旨在為 WEB 應(yīng)用提供可擴(kuò)展性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案。作為介于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)庫(kù)。MongoDB 通過(guò)集群部署的方式訪問(wèn)，配置 Mongodb 數(shù)據(jù)庫(kù)集群。由于 Mongodb庫(kù)有多種搭建部署方式，第一種，單機(jī)部署方式，一臺(tái)機(jī)器運(yùn)行 Mongodb 數(shù)據(jù)庫(kù)，是最簡(jiǎn)單的搭建方式；第二種，Mongodb Replica Set，采用一主一從或一主多從的方式，是保證了ngodb 的高可用性；第三種，Sharding 集群。主要包括三個(gè)角色：a) Shards：作為 Sharding 集群的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，Shards 保證了高可用性和數(shù)據(jù)一致性，在結(jié)構(gòu)上，每一個(gè) shard 是一個(gè)“replica set”。b) Query routers：又稱(chēng) mongos 節(jié)點(diǎn)，作為 Sharding 集群的路由節(jié)點(diǎn)，mongos負(fù)責(zé)接收客戶(hù)端請(qǐng)求，根據(jù)相應(yīng)路由規(guī)則將接收到的 operations 轉(zhuǎn)發(fā)給合適
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本文編號(hào)：2883936