融合容错需求和资源约束的云容错服务适配方法

云计算环境下,失效成为一种常态行为,可靠性保障能力不足不仅成为云计算应用推广的主要障碍,而且还促使云计算环境下的容错服务研究成为一个亟待解决的问题。针对目前云计算容错服务研究中存在的用户容错需求定义无法直接反映用户关心的可靠性问题,以及云容错服务供应商资源得不到灵活利用等问题,提出了一种融合容错需求和资源约束的云容错服务适配方法。从用户的角度,以组件为单位,基于可靠性对用户的容错需求进行定义。从云容错服务供应商的角度,分别在其资源充足和资源不足的情况下研究最佳的容错服务适配方法,并使用最优化理论求解该适配方法下的容错服务。实验结果表明,所提出的容错服务适配方法生成的容错服务能更好地满足用户和云容错服务供应商的需求。     

基于虚拟机部署策略的云平台容错即服务方法

针对如何充分利用云基础架构层资源,满足上层云应用系统租户对应用系统容错的需求多样性和高可靠性要求的问题,提出一种面向租户和云服务提供商的、基于虚拟机部署策略的云平台容错即服务方法。该方法根据租户的特定容错需求适配适合的容错方法及容错级别,据此计算并最优化云服务提供商的收益和资源使用量,在此基础上对提供容错服务的虚拟机进行优化部署,充分利用底层虚拟机资源为租户的云应用系统提供更为可靠的容错服务。实验结果表明,所提方法能够在保障云服务提供商收益的基础上,为多租户云应用系统实现更灵活且可靠性更高的容错服务。     

一种利用云环境实现Web服务组合容错的方法

随着Web服务迅猛发展,基于SOA的服务组合容错性研究成为了业界关注的焦点.服务组合中组件的失效,会导致整个组合执行失败,而资源不足、服务器负载过重是引发组件失效的主要原因之一.云计算作为一种新的计算泛型,其资源整合、动态分配的特点为解决传统SOA下因资源受限而引发的失效提供了新的容错思路.FTEL层将中间件技术应用到服务组合容错上,借助云环境完成服务替换,对传统SOA下较难解决的由于资源问题引起的组件失效进行了容错.     

基于Eucalyptus的基础设施即服务云安全性分析

文章针对基础设施即服务(IaaS)的2个安全问题,通过使用计算的协议组合逻辑对协议进行安全性证明,能够确保经过5个步骤的协作,可以形成以信任基(TPM+可信第三方)为基础的用户与服务提供商之间的信任链条,从而解决提出的2个安全问题。     

面向计算流体力学应用开发框架的容错周期优化方法

针对计算流体力学应用开发框架容错支持能力的不足,提出了一种新的容错周期优化方法。该方法基于系统故障的概率建模,计算得到理想最优容错周期;并结合计算流体力学应用场数据输出的特点,在线确定实际检查点备份时机。三个典型应用的实验结果表明,在不同平均无故障时间的系统上,与固定时间步进行容错的方法相比,该方法总能够得到最优的容错开销。用户可以基于该方法通过框架接口便捷地设置容错周期,并有效降低容错所引起的开销。     

面向计算流体力学应用开发框架的容错周期优化方法

针对计算流体力学应用开发框架容错支持能力的不足,提出了一种新的容错周期优化方法。该方法基于系统故障的概率建模,计算得到理想最优容错周期;并结合计算流体力学应用场数据输出的特点,在线确定实际检查点备份时机。三个典型应用的实验结果表明,在不同平均无故障时间的系统上,与固定时间步进行容错的方法相比,该方法总能够得到最优的容错开销。用户可以基于该方法通过框架接口便捷地设置容错周期,并有效降低容错所引起的开销。     

一种面向CPU-GPU 异构系统的容错方法

近年来,为了缓解日益严重的功耗问题,异构并行体系结构已成为超级计算机发展的一个重要趋势.图形处理器(graphics processing unit,简称GPU)凭借其超高的计算性能和性能功耗比,作为一种高效的加速部件已被广泛应用于高性能计算领域.但是,GPU先天的可靠性缺陷势必加剧超级计算机的可靠性问题.目前,国际上关于CPU-GPU异构系统容错技术的研究工作主要将GPU从异构系统中独立出来,以每次调用为粒度对其进行容错处理.设计了一种面向CPU-GPU异构系统的Lazy容错方法,给出了基于编译指导命令的容错框架及其约束,并讨论了相关的编译实现和优化方法,最后通过实验验证了该方法的正确性.实验结果表明,与现有的容错方法相比,利用所设计的LazyFT容错方法对GPGPU(general purpose computation on graphics hardware)程序进行容错处理,可以明显降低容错代价.     

面向托管的数据库即服务系统及资源优化技术

数据库即服务（DBaaS）是云计算的一个研究热点,而数据应用托管则是当前DBaaS的一个重要应用领域。为满足行业数据应用托管中对DBaaS提出的数据隔离、性能隔离及可靠性保障等方面的要求,提出一种无共享架构下基于虚拟机、支持副本的多租户数据托管方法及相应的数据库即服务系统。针对该系统中面向租户的虚拟机资源（CPU、内存等）动态优化这一核心问题,建立了基于虚拟机的系统资源效用函数和数据库性能计算模型,并在基础上给出了一种根据租户数据请求负载并采用贪心方式的虚拟机资源动态优化算法。结合科技信息服务数据库托管应用示例进行了实验,实验结果表明提出的方法可以根据各个租户的数据库负载动态优化虚拟机的资源分配,能够在满足性能需求同时达到了提高系统资源利用率的目的。     

融合网络环境下快速可靠的服务组合容错方法

针对传统容错方法在融合网络环境下服务组合的低效性,本文提出了一种快速可靠的服务组合容错方法.该方法首先采用模糊逻辑,对服务的临时性故障进行服务重试;然后采用多属性决策理论,对服务的永久性故障进行服务复制;最后通过改进的粒子群算法,对永久性故障进行服务补偿.基于真实数据集的实验结果表明,所提方法在故障排除率、故障处理时间与组合最优度方面,均优于其它方法.     

面向服务计算的拜占庭容错方案及其正确性证明

针对现有拜占庭容错协议的假设(要求被保护的对象是被动的和独立的)不适用于服务计算等新兴计算模型的问题,提出一种面向服务计算的拜占庭容错协议。该协议在服务请求方和服务提供方两端均创建服务复制品,采用基于状态机的主动复制技术,在服务复制品间进行三轮通信,就该请求的编号和内容达成一致,随后该请求被提交给上层应用逻辑处理;收到应答后,服务请求方的复制品进行三轮通信就应答的编号和内容达成一致后接受该应答。针对现有面向服务计算的拜占庭容错协议只有简单的正确性推理缺乏形式化验证的问题,采用I/O自动机和模拟关系方法进行正确性证明,更加严谨和正式。构造一个高度抽象的简单I/O自动机S,此自动机满足安全性和及时性;将协议中的各方分解成若干简单I/O自动机:前端自动机、后端自动机和多播通道自动机;最后用模拟关系方法证明各成员自动机构成的系统实现了自动机S,从而证明协议的正确性。使用I/O自动机可以精确描述协议,以此为基础进行证明比感性推理的证明方法更加规范。     

图书馆云存储系统中一种自适应容错策略

云存储的优势吸引着越来越多的图书馆采用云存储解决馆藏数字资源的存储需求。但随着海量数据的增长,云存储节点的失效概率越来越大。单一的容错策略,如单一的复制或纠删码,不可避免地存在一些缺点,不能满足当今容错技术的需要。因此,根据馆藏文献访问的频率和大小,提出了一种自适应切换的容错策略,该策略可以在整个生命周期中动态地选择复制方案或纠删码方案。实验结果表明,该方案较单一复制策略节约了43%的存储空间,较单一纠删码策略提升了52%的节点故障恢复时间。     

云计算时代的平台战略

随着Google的崛起,云计算概念悄然进入大家的视野,计算技术发展的重点已经狄信息处理逐步过渡到了信息服务,打造信息服务平台已经变成云计算时代的主旋律。文章简单介绍了云计算的基本概念,云计算的主要类型,重点分析和研究了云计算时代平台战略的主要组成和关键技术．提出了平台战略的核心思想。     

支持成本效益分析的Web服务容错策略规划方法

基于各种冗余策略的Web服务容错方法被广泛应用于面向服务的关键性系统的可靠性和性能保障。已有的Web服务容错策略选择方法只考虑服务响应时间和失效率等与服务性能相关的因素,而忽略了服务调用和补偿费用等成本问题,导致所选择的策略可能在成本效益方面存在不足。针对这一问题,提出了一种支持成本效益分析的Web服务容错策略规划方法。该方法针对九种常用的Web服务冗余策略给出了综合考虑调用和补偿费用的成本预测公式,并在此基础上给出了支持成本效益分析的Web服务容错策略选取算法。针对该方法的验证实验表明,所提方法能够显著提高Web服务容错策略的有效性,并且所产生的额外时间开销在可接受范围内。     

面向磁盘驻留的类Pregel系统的多级容错处理机制

基于BSP模型的分布式框架已经成为大规模图高频迭代处理的有效工具.分布式系统可以通过增加集群节点数量的方式提供弹性的处理能力,但同时也增加了故障发生的概率,因此亟需开发高效的容错处理机制.现有工作主要是基于检查点机制展开研究,包括数据备份和故障恢复2部分：前者没有考虑迭代过程中参与计算的数据规模的动态变化,而是备份所有图数据,因此引入了冗余数据的写开销;后者通常是从远程存储节点上读取备份数据进行故障恢复,而没有考虑利用本地磁盘数据恢复某些场景下的故障,引入额外的网络开销.因此提出了一种多级容错处理机制,将故障分为计算任务故障和计算节点故障2类,并设计了不同的备份和恢复策略. 备份阶段利用了某些应用在迭代计算过程中参与计算的数据规模的动态变化特性,设计了完全备份和写变化log自适应选择的策略,可以显著减少冗余数据的写开销.故障恢复阶段,对任务故障,利用本地磁盘上保留的图数据和远程的消息数据完成恢复;而对节点故障,则利用备份在远程信息进行恢复.最后,通过在真实数据集上的大量实验,验证了提出的多级容错机制的有效性.     

Fault Tolerance and Recovery for Group Communication Services in Distributed Networks

Group communication services (GCSs) are becoming increasingly important as a wide field of promising applications has emerged to serve millions of users distributed across the world.However,it is challenging to make the service fault tolerance and scalable to fulfill the voluminous demand of users in a distributed network (DN).While many reliable group communication protocols have been dedicated to addressing such a challenge so as to accommodate the changes in the network,they are often costly or require complicated strategies to handle the service interruptions caused by node departures or link failures,which hinders the service practicability.In this paper,we present two schemes to address the challenges.The first one is a location-aware replication scheme called NS,which makes replicas in a dispersed fashion that enables the services on nodes to gain immunity of failures with different patterns (e.g.,network partition and single point failure) while keeping replication overhead low.The second one is a novel failure recovery scheme that exploits the independence between service recovery and structure recovery in time domain to achieve quick failure recovery.Our simulation results indicate that the two proposed schemes outperform the existing schemes and simple alternative schemes in service success rate,recovery latency,and communication cost.     

基于医疗健康云平台的数据分析云服务研究

云计算的出现推进了不同应用领域的新发展,对医疗卫生行业更是提出了新的机遇和挑战.首先设计了提供医疗数据分析服务的医疗健康云平台框架以及部署.其次,在此平台上针对多租户请求应用,提出了基于队列模型的请求调度策略.实验结果验证此框架设计下提出方法的有效性.     

电信运营商云业务发展现状分析与建议

首先提出云计算的内涵和主要分类,然后分析云计算产业发展现状,剖析全球电信运营商现有云业务发展模式及案例,最后提出电信运营商未来云业务发展建议。     

云和声搜索算法及其在知识服务组合中的应用

云计算环境下的知识服务是知识与服务的融合, 为知识管理、知识创新提供了新的发展方向。针对基于服务质量(QoS)的知识服务组合优化问题, 在云计算平台下实现和声搜索算法的并行化, 提出了云和声搜索算法。将Skyline方法和理想点法融入到云和声搜索算法中, 对云和声搜索算法进行改进, 提高了算法的运行效率, 确保了解的有效性。实验结果表明, 改进云和声搜索算法在求解知识服务组合优化问题上取得了较好的结果, 在解的质量以及算法的性能方面均有较好的表现。