管理信息系統(tǒng)應(yīng)用自動化部署及容量自適應(yīng)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計與研究開題報告(編輯修改稿)
2024-10-20 10:12 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 鏈接 配置緩存服務(wù)配置代理服務(wù)配置功能性策略 配置非功能性策略配置部署環(huán)境策略 配置持續(xù)管理策略安裝腳本管理 配置腳本管理 啟勱腳本管理 虛擬機勱態(tài)調(diào)配 中間件勱態(tài)調(diào)配虛擬機監(jiān)控配置策略虛擬應(yīng)用程序自動部署 圖 自動部署功能架構(gòu) ? 應(yīng)用容量自適應(yīng)之整體架構(gòu) 應(yīng)用容量的自適應(yīng)能力，將基于應(yīng)用的動態(tài)負(fù)載情況，結(jié)合應(yīng)用 SLA 保障，動態(tài)增加 /減少使用資源。 除核心的“容量伸縮”模塊外，還包括輔助模塊：性能監(jiān)控、自動供應(yīng)和負(fù)載均衡。 應(yīng)用負(fù)載預(yù)測勱態(tài)伸縮策略容量伸縮應(yīng)用模式建模最終用戶平臺管理員存儲VM 實例請求配置修改通知負(fù)載均衡性能監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控應(yīng)用負(fù)載監(jiān)控應(yīng)用性能（ S L A ）監(jiān)控中間件監(jiān)控自動供應(yīng)應(yīng)用鏡像管理應(yīng)用自勱部署應(yīng)用管理員 圖 容量 伸縮整體架構(gòu) ? 應(yīng)用容量自適應(yīng)之“容量伸縮”模塊 “容量伸縮”模塊將根據(jù)“性 能監(jiān)控”模塊監(jiān)控采集的性能和負(fù)載指標(biāo)、應(yīng)用的 SLA 協(xié)定等參數(shù)，基于容量伸縮策略配置或是優(yōu)化算法，做出增加 /減少資源的決策。 容量伸縮? 什么條件應(yīng)該增加 / 減少資源？? 應(yīng)該增加 / 減少哪一部份的資源？? 調(diào)整的資源類型和數(shù)量？? 增加 / 減少的資源位于哪個數(shù)據(jù)中心的哪臺物理主機？解決思路問題1. 應(yīng)用模式建模2. 應(yīng)用負(fù)載預(yù)測3. 勱態(tài)伸縮策略性能指標(biāo)性能指標(biāo)負(fù)載情況負(fù)載情況應(yīng)用 S L A 協(xié)定應(yīng)用數(shù)據(jù)中心配置數(shù)據(jù)中心配置其它其它VM 類型示例增加（ / 減少）的VM 實例數(shù)量；實例類型；實例位置 圖 ” 容量 伸縮”模塊示意 ? 應(yīng)用模式建模 應(yīng)用模式建模，將基于多層級（ multitier）模型表示應(yīng)用的層級結(jié)構(gòu)，結(jié)合排隊論模型表示各層級的服務(wù)特性，對應(yīng)用各層級的處理容量進行建模分析。 基于排隊論模型對應(yīng)用進行建模分析： – 各服務(wù)器可表示為一個 G/G/1 隊列，其服務(wù)容量滿足： – 在上式中：各層級的參數(shù) di 可從端到端的 SLA 協(xié)定中確定，而其它參數(shù)可通過監(jiān)控獲得 。 – 代入各參數(shù)數(shù)值，即可計算出各層級的 λ (各層級的單服務(wù)器容量 )。 – 基于預(yù)測的負(fù)載 λ pred，計算各層級所需的服務(wù)器數(shù)目（假設(shè)各層級均有理想的負(fù)載均衡機制）。 r e q u e st sh tt p J2 E Ed a ta b a seL o a d b a la n c e r 圖 應(yīng)用層級結(jié)構(gòu)示意 G / G / 1G / G / 1G / G / 1? p r e d圖 應(yīng)用 建模 示意 ? 應(yīng)用負(fù)載預(yù)測 應(yīng)用負(fù)載預(yù)測，將根據(jù)應(yīng)用負(fù)載的歷史數(shù)據(jù)，對接下來的負(fù)載情況進行預(yù)測。容量自適應(yīng)機制將根據(jù)預(yù)測負(fù)載，給出前攝性（ proactive）的資源調(diào)整建議。 主要有如下兩種應(yīng)用負(fù)載預(yù)測方法： (a)基于時間的簡單預(yù)測，如： I F t i m e = 1 0 : 0 0 P M T H E N s c a l e d o w nI F t i m e = 0 6 : 0 0 A M T H E N s c a l e up (b)基于預(yù)測模型 如文獻 1中使用 second order autoregressive moving average method (ARMA)對應(yīng)用負(fù)載進行預(yù)測： 上式中，β和γ分別取值 和 。 預(yù)測結(jié)果示意圖如下所示： 預(yù)測負(fù)載 v s . 真實負(fù)載1 圖 應(yīng)用 負(fù)載預(yù)測結(jié)果 ? 基于規(guī)則的伸縮策略 基于配置規(guī)則的伸縮策略，用戶可定義觸發(fā)“容量調(diào)整”動作（ Action）的條件（ Conditions）。 通常，“條件”為性能指標(biāo)或性能指標(biāo)的組合； “動作”為對虛擬機實例資源進行向上擴展和向下收縮。 1 Efficient Autoscaling in the Cloud using Predictive Models for Workload Forecasting. Rul e:I f CONDIT I ON( s ) t he n AC TI ON( s )“ 條件 ” 通常為丌同層級的性能指標(biāo)：? 基礎(chǔ)設(shè)施層： C P U 利用率、內(nèi)存利用率、網(wǎng)絡(luò)利用率等指標(biāo)? 中間件層： 數(shù)據(jù)庫連接數(shù)、H TT P S e r v e r 請求數(shù)等? 應(yīng)用層： 響應(yīng)時間、并發(fā)用戶數(shù)量、每秒請求數(shù)量等“ 勱作 ” 為對資源容量的調(diào)整：? 調(diào)整方向： 向上擴展、向下收縮? 調(diào)整數(shù)量： 增加 / 減少的 VM的數(shù)量? VM 的類型： 小 / 中 / 大型、計算型、 IO 型? VM 的位置： 位于某個數(shù)據(jù)中心的某臺主機 以 Amazon AWS 的配置規(guī)則為例 ： 規(guī)則示例
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