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《电子科技大学》 2011年
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云计算下自主诊断与自我修复研究

闫新河  
【摘要】:云计算是一个新出现的概念,但其传达了一个存在已久的应用趋势:穿越网络的服务投递。云计算的商业应用仍然在启步阶段,但公众已经感受到云计算带来的好处。云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的综合发展,也是效用计算、普适计算、透明计算等概念结合后产生的商业应用。云计算所秉承的“按需服务”思想,能够为用户和服务提供商带来经济和管理收益。 大规模的云计算应用面临着一系列挑战。云计算对资源与应用的使用需要保持高性能与高效率,同时需要提高系统的可靠性来应对动态的工作负载、故障以及恶意攻击。自主计算为解决这些问题提供了一种新的思路。IBM在2001年提出了自主计算的概念,自主意味着系统的自我管理,在没有管理员人为干预的情况下,计算机系统可以自主的克服计算机管理复杂性问题,并且系统通过动态的自我配置与优化来应对大规模突发性的业务需求增长。自主计算系统通过自我修复、自我配置、自我优化与自我保护来实现系统的智能管理。 自我修复是自主计算的核心,它尝试将系统从异常状态恢复到正常状态,保证系统的平衡持续运行。自我修复系统尝试像生物神经系统修复创伤一样,在感知到系统出现故障时进行主动修复,重新回复到正常的运行状态。自主诊断是自我修复的核心部分,本文提出一种新的混合诊断模型来实现云计算中的自主诊断。与传统的故障诊断技术不同,本文提出的基于混合诊断的自我修复模型,使用多种故障诊断工具实现自主诊断,进而为系统提供自我修复能力。 由于云计算需要响应大规模的外部服务请求,其云端的资源与流程管理需要考虑数据的异构存储、不同的网络访问速度、任务调度等因素,因此云平台存在多种运行状态和严重等级。不同的严重等级给出了当前情况下云计算平台的整体运行状态,如果严重等级认为系统需要进行故障诊断,必须立即启动相应的故障诊断模型。对于不同的严重等级,其对诊断和修复的时间紧迫性要求不同。如果采取固定的故障诊断模型,不能弹性的应对云计算平台的可靠性要求。为了更好的进行云计算平台的自主诊断,使用多种诊断模型进行混合诊断是一种较好的解决方案。首先使用多值决策图对云计算平台进行总体运行严重等级评估,根据评估结果,结合不同严重等级对诊断和修复的时间要求选择不同的诊断模型,在严重情况下使用快速的层次朴素贝叶斯模型,在中级时使用神经网络进行故障定位,在轻微或正常情况下使用动态贝叶斯网络进行跟踪。通过诊断模型的选择,获得云计算平台诊断和修复的弹性变化。实验结果表明这种创新性的云计算混合诊断模型达到了预期目标,该原型系统在实际应用中具有一定的应用价值。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP3;TP183

【参考文献】
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