检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2015年第4期35卷 944-949页

作者：杜雄杰王旻汤学海张章国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029 中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学北京100049

针对多租户集群中无法保证作业服务水平目标(SLO)的问题,提出了一种多租户场景下基于SLO的调度机制,其中包括优先调度算法和资源抢占算法。优先调度算法区别考虑超额使用资源的租户和未超额使用资源的租户,赋予后者的作业更高的优先级,... 详细信息

针对多租户集群中无法保证作业服务水平目标(SLO)的问题,提出了一种多租户场景下基于SLO的调度机制,其中包括优先调度算法和资源抢占算法。优先调度算法区别考虑超额使用资源的租户和未超额使用资源的租户,赋予后者的作业更高的优先级,在此前提下选择紧急度最高的作业,优先为其分配资源;资源抢占算法在资源受限的情况下,选择紧急度超过阈值的作业实施资源抢占,并根据租户的资源使用情况,在相应的运行作业范围内选择紧急度最低的作业,抢占其资源。实验结果表明,与现有保证公平的多租户调度器Capacity Scheduler相比,该调度机制可以在兼顾作业执行效率和租户间公平的前提下,显著提高作业的截止时间保证率,从而保证业务的服务水平目标。

关键词：云计算多租户服务水平目标集群调度公平

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面向云存储的I/O资源效用优化调度算法研究

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计算机研究与发展 2013年第8期50卷 1657-1666页

作者：王健宗谌炎俊谢长生华中科技大学计算机学院武汉430074 武汉光电国家实验室武汉430074 信息存储系统教育部重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 网易公司广州510665 佐治亚理工学院佐治亚州亚特兰大30332

随着云计算的普及,越来越多的客户选择使用基于云的服务,以避免冗余的设施购买费用和繁杂的系统设计与维护,从而将精力集中在自己的专业领域.通常,云服务的客户从云服务供应商购买虚拟机,并根据双方商定达成的服务水平目标(service leve... 详细信息

随着云计算的普及,越来越多的客户选择使用基于云的服务,以避免冗余的设施购买费用和繁杂的系统设计与维护,从而将精力集中在自己的专业领域.通常,云服务的客户从云服务供应商购买虚拟机,并根据双方商定达成的服务水平目标(service level objective,SLO)约束购买到的计算资源.分布式存储中大量的文件分布在不同的存储节点上,现有的CPU、内存以及带宽等资源的分配调度算法并不适用磁盘I/O资源.从云服务提供商的角度来说,高效用的I/O资源调度算法有利于提高其系统的利用率,节约资源开销并增加企业收益率.从云存储提供商为获取高效率高收益率的角度考虑,通过对用户的虚拟机在不同存储节点上的访问特性建模,提出了一个新的自适应分布式I/O资源调度算法,简称为PC算法.PC算法能够:1)根据用户与服务商之间制定的SLO,动态地在各个存储节点中为每个虚拟机制定适当的局部SLO,满足虚拟机对个体节点的访问需求;2)为各虚拟机提供高效健壮的资源分配策略,既能尽可能利用I/O资源,又避免由无序的I/O资源竞争导致的虚拟机I/O资源饥饿.PC算法能够根据不同的I/O资源供应状况在两种调度策略间自动切换,当系统I/O资源充足时,算法采用最早截止时间优先算法(earliest deadline first,EDF)方式提高I/O资源使用率;反之则根据每个I/O请求的预计效益来提高总收益率.实验结果表明,在不采用预先设定虚拟机对各个节点访问量的前提下,PC算法能根据访问模式制定合理的资源分配,提高系统的I/O资源利用率和收益.

关键词：云存储 I O资源调度效用优化服务水平目标收益最大化

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基于SLO的服务质量监控系统的设计与实现

基于SLO的服务质量监控系统的设计与实现

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作者：许鹏飞华中科技大学

学位级别：硕士

自2016年Google正式出版“Site Reliability Engineering:How Google Runs Production Systems”将多年积累的运维管理经验分享出来后,服务水平目标SLO(Service Level Objectives)理念如何指导稳定性建设一直是国内外互联网公司网站可靠性工程师SRE(Site Reliability Engineer)探索的热点,同时亟需以SLO为理念支撑的互联网服务质量监控系统来衡量和驱动服务稳定性建设。因此,本文为解决上述问题设计并实现了基于SLO的服务质量监控系统。服务质量监控系统主要划分为基础设施、被监控服务、服务水平指标SLI(Service Level Indicators)接入、服务质量大盘和监控告警五个模块。基础设施模块基于云原生理念进行设计,符合当前互联网生产场景,并为整个系统提供了高弹性和高可用的能力,同时为被监控服务模块规范了接入基准。被监控服务模块为整个监控系统提供实践基础,通过被监控服务的设计使用户更加深入理解SLO理念以及服务质量监控系统的用法。SLI接入模块负责将被监控服务的服务水平指标接入监控系统,为监控系统提供收集数据样本的能力,这些服务水平指标为SLO的计算奠定了基础。服务质量大盘模块是整个系统的可视化部分,为被监控服务提供以服务质量为核心的可视化监控界面,方便被监控服务的SRE和研发人员对故障的发现、定位和恢复。监控告警模块负责预警和发现服务质量下跌,并根据约定好的SLO进行故障定级。服务质量监控系统基于SLO理念设计,为被监控服务提供了基于服务质量的监控能力。经测试,与传统基于成功率的监控方式相比,可以更好的衡量和驱动被监控服务的SRE和研发人员在稳定性方面的投入,同时具备更少的告警噪音、更少的告警项以及更规范的商业协议。

关键词：服务水平目标网站可靠性工程师云原生服务质量互联网监控系统

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数据库系统负载重要性的量化管理

数据库系统负载重要性的量化管理

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作者：王迎敏太原理工大学

学位级别：硕士

现代数据库系统的负载主要来自于网络应用(Application),随着网络应用的快速发展,数据库系统的负载越来越多样化和复杂化,不同的负载(网络应用)有着不同的服务水平目标(Service Level Objective-SLO)要求,满足负载的SLO已经成为数据库... 详细信息

现代数据库系统的负载主要来自于网络应用(Application),随着网络应用的快速发展,数据库系统的负载越来越多样化和复杂化,不同的负载(网络应用)有着不同的服务水平目标(Service Level Objective-SLO)要求,满足负载的SLO已经成为数据库系统的重要任务之一。数据库系统负载的SLO一般包括负载的重要性要求和性能目标要求两部分。数据库系统负载重要性的量化管理是指数据库系统根据负载的重要性来管理负载的性能目标,是自主数据库系统的一项重要功能。负载重要性是一个抽象的概念,传统的优先级管理技术不能准确反映负载重要性的内涵。研究能够准确体现负载重要性含义的负载重要性管理技术是一项既重要又具有挑战性的研究课题。本文研究在自主数据库系统负载管理框架(Autonomic Workload Management Framework-AWMF)下,负载重要性的量化管理技术,也就是把负载重要性这一抽象概念转化成具体的数值,使得系统能够按照负载的重要性动态地管理负载,分配资源,满足负载的SLO。该技术根据负载对于企业的重要性程度,为负载分配不同的重要性等级值,将负载的重要性等级值作为系统分配资源的依据。该研究是在负载自适应框架下来进行的,所以本文首先介绍数据库负载自适应框架AWMF;然后提出适应于AWMF的数据库系统负载重要性量化和调整技术,使得负载重要性这一抽象概念能够量化为负载重要性等级,以参数的形式参与到系统的资源分配中。负载重要性的量化技术是静态的。为了适应负载动态变化的特性和AWMF自适应特性。负载重要性等级的调整技术允许AWMF在保证负载之间重要性次序的前提下,动态改变负载的重要性等级值,为AWMF提供更大的资源分配空间。

关键词：负载重要性服务水平目标效用函数重要性量化负载自适应

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电子商务服务水平管理国内外对比分析

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农业网络信息 2007年第5期 93-95页

作者：薛万欣陈晨王晓红北京联合大学管理学院北京100101

本文通过对比分析电子商务国内外服务水平管理的发展状况、服务水平管理产生的原因、服务水平管理的实施等,旨在找出我国与国外服务水平管理存在的差距,给出合理的建议与措施,进而促进我国电子商务的发展。

关键词：服务水平管理服务水平目标服务水平协议

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