检索结果-南通市图书馆

作者：刘冰北京交通大学

学位级别：硕士

系统虚拟化实现了在一台物理机上能够运行一个或多个虚拟机,作为提高IT效率的重要技术,广泛应用于学术界和工业界。但是,随着长时间的运行,虚拟化系统会难以避免地遭受软件老化,引起性能的下降甚至停机,并导致其上运行的应用服务最终违... 详细信息

系统虚拟化实现了在一台物理机上能够运行一个或多个虚拟机,作为提高IT效率的重要技术,广泛应用于学术界和工业界。但是,随着长时间的运行,虚拟化系统会难以避免地遭受软件老化,引起性能的下降甚至停机,并导致其上运行的应用服务最终违反服务等级协议(SLA),造成巨大的经济损失。因此,为了满足用户对应用服务质量的需求,如何提高虚拟化系统中应用服务的可用性,成为了服务提供商和用户共同关心的课题。然而,现有针对提高可用性的研究中,或者只采用的是在虚拟化系统中进行两层恢复,并没有考虑应用服务层的恢复,或者即使考虑了三层恢复也只是通过连续时间马尔科夫链构建模型,而这类模型在实际研究时具有一定的局限性。基于以上问题,本论文研究了一个具有三个层级(应用服务、虚拟机和虚拟机监视器)的虚拟化系统老化问题,并应用马尔科夫再生过程理论进行刻画分析。基于检查的恢复作为软件恢复的一种,可以减轻软件老化对虚拟化系统中应用服务可用性的影响,但其有效性取决于恢复策略,该策略定义了何时何地恢复,以及触发哪种恢复技术。本文主要研究了两种恢复策略对双机虚拟化系统中应用服务可用性的影响,并分析得出每种策略中最大可用性对应的近似最优检查时间。论文首先应用马尔科夫再生过程为含有两台物理机的虚拟化系统构建三层恢复策略分析模型,即恢复技术部署在应用服务,虚拟机和虚拟机监视器各个层级。其中,具体使用了应用服务重启、虚拟机重启、虚拟机监视器重启、虚拟机故障切换和虚拟机动态迁移等恢复技术来处理老化现象。之后,为了进一步验证三层恢复策略的有效性,又在两层恢复策略下为系统构建模型,即应用服务层不采取主动的恢复操作,仅对虚拟机和虚拟机监视器两层进行恢复。通过模型的实验分析,研究了应用服务可用性与系统参数之间的定量关系,并确定了近似的最优检查时间。实验结果表明,可用性大小随检查时间的变化趋势为先增后减,最优检查时间为使可用性达到最大的值。同时,与两层恢复策略相比,本文提出的三层软件恢复策略能产生更高的应用服务可用性和更低的损失率,不可用性和损失率分别减少了 63.04%和47.54%。这些分析结果对于服务提供商能够设计和提供特定SLA的系统以及评估现有功能具有非常重要的指导意义。

关键词：软件老化软件恢复虚拟化系统可用性马尔科夫再生过程

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非固定周期多状态检测的软件再生策略建模与优化研究

非固定周期多状态检测的软件再生策略建模与优化研究

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作者：张军重庆邮电大学

学位级别：硕士

软件老化效应的存在会极大影响软件运行效率,甚至造成系统崩溃进而可能导致灾难性的后果。为了减少老化效应的影响,软件再生作为一种预防式的维护技术应运而生。但由于软件再生行为本身存在系统开销,因此不能频繁地执行再生计划。在尽... 详细信息

软件老化效应的存在会极大影响软件运行效率,甚至造成系统崩溃进而可能导致灾难性的后果。为了减少老化效应的影响,软件再生作为一种预防式的维护技术应运而生。但由于软件再生行为本身存在系统开销,因此不能频繁地执行再生计划。在尽量避免系统失效的前提下,适时触发软件再生以最小化系统维护成本是一个重要的优化问题。传统基于检测的再生策略研究中,检测周期往往是固定的,即采用相等间隔时间对系统退化状态进行检测,进而评估决定是否需要进行软件再生。固定周期检测机制往往不能根据系统衰退规律进行“按需检测”,可能在系统平稳运行阶段存在不必要的检测行为,而检测也需要花费一定系统成本。此外,优化模型中与检测周期相关的约束在整个系统运行期间保持不变,约束均为单状态检测约束,即约束无法根据运行状态动态调整以进一步降低维护成本。针对以上问题,本文在现有研究的基础上提出了软件再生领域中一种多状态检测约束的非固定周期检测策略及其优化方法,并对所采用的优化算法进行了改进,具体贡献如下:1.提出了软件再生领域内一种多状态非固定周期检测策略。该检测策略将整个系统状态划分为若干个子状态区间,可以在不同的子状态区间内独立优化检测目标可靠性这一与检测周期相关的决策变量。检测目标可靠性等同于下次检测计划执行时系统不会进入失效状态的概率值,因为其可以根据系统状态动态变化,该机制可进一步优化再生时机并降低软件系统的维护成本。2.为了评估和优化所提出的多状态非固定周期检测策略,建立了一种基于马尔科夫再生过程分析方法的维护成本分析与优化模型。以最小化单位时间内的系统总维护成本为目标,基于非固定检测策略的马尔科夫半更新过程特性,建立了多状态检测目标可靠性约束下的离散化的维护成本评估优化模型,最终得到最优检测周期。通过与传统固定检测周期及现有单状态非固定检测周期的相关维护方法展开实验对比,证明了所提出的方法对于降低系统维护成本的有效性。3.由于优化模型中精确解析解难以求得,故只能采用搜索算法。为了加快搜索算法求解优化模型的速度,提出了一种基于融合遗传算子改进的优化模型求解算法。首先,采用了锦标赛选择与精英保留策略结合的双选择算子,以避免优秀个体因为随机性没有被选中或者优秀基因因为交叉和变异等操作遭到破坏。其次,当遗传算法在迭代过程中收敛速度较慢时使用梯度下降算法进行局部搜索以加快收敛速度。通过与改进前的遗传算法收敛结果对比,以表明所改进方法能够加快收敛速度。

关键词：非固定周期检测可靠性优化软件再生马尔科夫再生过程遗传算法

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基于时间策略的主动软件容错技术

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福建电脑 2007年第9期23卷 3-4页

作者：何欣楚艳萍宋亚林河南大学计算中心河南开封475001

随着计算机系统复杂度的不断增加,软件失效造成的损失越来越普遍。如何降低系统损失,提高系统的可靠性成为人们面对的主要问题。软件容错技术目前是降低软件失效,提高系统可靠性的主要途径。本文根据软件容错技术的发展现状,在分析传统... 详细信息

随着计算机系统复杂度的不断增加,软件失效造成的损失越来越普遍。如何降低系统损失,提高系统的可靠性成为人们面对的主要问题。软件容错技术目前是降低软件失效,提高系统可靠性的主要途径。本文根据软件容错技术的发展现状,在分析传统软件容错技术缺陷的基础上,介绍了一种新的主动软件容错技术--软件自愈,并对基于时间策略的自愈模型进行了详细的分析。

关键词：软件容错软件自愈马尔科夫再生过程随机回报网

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