【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,電子商務(wù)發(fā)展迅猛,業(yè)務(wù)請(qǐng)求和互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜,負(fù)載急劇增加,對(duì)應(yīng)用的高可用性和服務(wù)質(zhì)量帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的Web集群模式由于集群規(guī)模固定的問(wèn)題,無(wú)法應(yīng)對(duì)突發(fā)性的訪(fǎng)問(wèn)激增帶來(lái)的負(fù)載壓力。新興的可彈性伸縮Web架構(gòu)使得集群規(guī)�？梢噪S工作壓力變化而動(dòng)態(tài)調(diào)整,云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)使得資源按需獲取成為可能,Docker技術(shù)極大的提高了應(yīng)用部署的速度和穩(wěn)定性。因此,本文利用這些技術(shù)和彈性伸縮模型解決商城在高負(fù)載場(chǎng)景下的高可用的問(wèn)題。本文基于實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的Web電商系統(tǒng),研究如何保證當(dāng)前環(huán)境下Web應(yīng)用的可用性和服務(wù)質(zhì)量的問(wèn)題。本文研究了集群模式的發(fā)展和云計(jì)算技術(shù)、Docker容器技術(shù)等前沿技術(shù),學(xué)習(xí)和研究了伸縮理論、彈性伸縮現(xiàn)狀,并對(duì)當(dāng)前通用彈性伸縮方案的各個(gè)模塊進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于云平臺(tái)的可彈性伸縮模型,對(duì)現(xiàn)有通用彈性伸縮模型的負(fù)載指標(biāo)選取模塊,負(fù)載預(yù)測(cè)算法,伸縮后固定冷卻時(shí)間設(shè)定等分別進(jìn)行了分析和改進(jìn)——針對(duì)當(dāng)前負(fù)載指標(biāo)選取過(guò)于單一的問(wèn)題,創(chuàng)新性的提出根據(jù)近期負(fù)載判定負(fù)載類(lèi)型,進(jìn)而選取最優(yōu)負(fù)載指標(biāo)的方案;針對(duì)當(dāng)前的負(fù)載預(yù)測(cè)算法的不足,提出基于算法融合的改進(jìn)算法ELR(Enhanced Linear Regression),對(duì)當(dāng)前預(yù)測(cè)算法的預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正,并且設(shè)置了對(duì)照組進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了 ELR算法的準(zhǔn)確性;然后針對(duì)目前模型擴(kuò)縮容后采用固定冷卻時(shí)間,無(wú)法適應(yīng)所有場(chǎng)景的問(wèn)題,提出了改進(jìn)的動(dòng)態(tài)策略�；谝陨涎芯�,設(shè)計(jì)了改進(jìn)的基于融合策略的彈性伸縮模型,并利用其開(kāi)發(fā)了彈性擴(kuò)縮容系統(tǒng)ADDS,支撐Web應(yīng)用具有彈性可擴(kuò)縮的特性,使應(yīng)用在高訪(fǎng)問(wèn)量情況下保證對(duì)外提供高可用的服務(wù)。最后,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行系統(tǒng)功能性測(cè)試,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析,驗(yàn)證了 ADDS各個(gè)功能模塊的可用性和Web應(yīng)用系統(tǒng)的可彈性伸縮特性,對(duì)提高應(yīng)用的高可用性具有一定的研究?jī)r(jià)值。
【圖文】：

２．３彈性伸縮理論逡逑２．３．１相關(guān)概念逡逑彈性伸縮是通過(guò)一定的策略動(dòng)態(tài)地調(diào)整集群規(guī)模，使之與整體工作負(fù)載匹配，逡逑在負(fù)載過(guò)高時(shí)，增加物理資源，緩解集群壓力，保證服務(wù)質(zhì)量；在負(fù)載過(guò)低時(shí)，逡逑則釋放掉過(guò)剩的資源，節(jié)約成本。介紹彈性伸縮模型，要介紹以下概念：逡逑１．?dāng)U容和縮容：對(duì)應(yīng)彈性伸縮的“伸”和“縮”，表示集群伸縮所采取的具體動(dòng)逡逑作，擴(kuò)容增加集群的規(guī)模，縮容即減小集群的規(guī)模。逡逑２．工作負(fù)載：集群在各個(gè)層面上承受的負(fù)載壓力的綜合。為了能夠準(zhǔn)確地預(yù)逡逑測(cè)Ｗｅｂ集群負(fù)載，首先需要收集負(fù)載進(jìn)行分析，研宄負(fù)載的特性，并針對(duì)這些特性逡逑來(lái)選擇最適合的方法來(lái)進(jìn)行應(yīng)用集群的負(fù)載預(yù)測(cè)。逡逑３．負(fù)載指標(biāo)：衡量工作負(fù)載的指標(biāo)，當(dāng)前有系統(tǒng)性能指標(biāo)（如ＣＰＵ利用率），逡逑服務(wù)性能指標(biāo)（如請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間），不同的應(yīng)用可能選取不同的指標(biāo)來(lái)衡量負(fù)載，逡逑比如ＣＰＵ密集型的應(yīng)用選用ＣＰＵ做指標(biāo)較為合適。指標(biāo)選取方法包括單指標(biāo)選逡逑

北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文均衡器發(fā)送到后端的具體服務(wù)器上進(jìn)行處理，然后返回處理結(jié)果。該模式相對(duì)單機(jī)應(yīng)用增加了處理能力，但是具有其不可忽視的缺陷。首先，部署困難。Ｗｅｂ應(yīng)用的部署復(fù)雜，需要在多臺(tái)異構(gòu)機(jī)器上部署同樣的應(yīng)用，環(huán)境配置，軟件，置文件都需要重復(fù)配置，這種大量的重復(fù)操作過(guò)程繁瑣，易于出錯(cuò)，由于機(jī)型不同造成配置結(jié)果不可控，可能出現(xiàn)未知問(wèn)題。其次，資源利用率低。為了滿(mǎn)潛在的負(fù)載需求，在預(yù)估Ｗｅｂ服務(wù)器數(shù)量時(shí)往往按照訪(fǎng)問(wèn)峰值的訪(fǎng)問(wèn)配置，在大部分時(shí)間訪(fǎng)問(wèn)量是達(dá)不到訪(fǎng)問(wèn)高峰的，這樣造成了非高峰期資源浪費(fèi)，資利用率大大降低；而且負(fù)載一旦超出預(yù)估的估值，將會(huì)超出集群的承載能力，而影響服務(wù)質(zhì)量，甚至造成集群癱瘓。逡逑為了解決固定集群模式無(wú)法適應(yīng)負(fù)載激增的狀況，可能會(huì)產(chǎn)生服務(wù)不可性者服務(wù)質(zhì)量下降的問(wèn)題，本文采用如圖３－２所示的可彈性伸縮的集群模式作為村一品網(wǎng)絡(luò)商城的集群架構(gòu)，并對(duì)現(xiàn)有的彈性伸縮模型進(jìn)行了研宄和改進(jìn)。逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐珉;;Docker環(huán)境下容器編排工具的選擇[J];集成電路應(yīng)用;2017年07期

2 耿朋;陳偉;魏峻;;面向Dockerfile的容器鏡像構(gòu)建工具[J];計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用;2016年11期

3 王晨輝;張曉亮;梁曉傳;;云計(jì)算架構(gòu)下基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載預(yù)測(cè)策略的研究[J];電力信息與通信技術(shù);2016年11期

4 王焱;;基于VMware vSphere的云計(jì)算智能虛擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)[J];實(shí)驗(yàn)技術(shù)與管理;2016年06期

5 張宗華;張海全;魏馳;牛新征;;基于加權(quán)改進(jìn)的AR模型的負(fù)載預(yù)測(cè)研究[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2016年03期

6 汪愷;張功萱;周秀敏;;基于容器虛擬化技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2015年08期

7 陳龍;張?zhí)鞈c;陳寧江;張莉莉;胡丹丹;;可區(qū)分服務(wù)的反饋式Web應(yīng)用負(fù)載均衡策略[J];廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年06期

8 韓彤;;Hyper-V虛擬化技術(shù)的研究與應(yīng)用[J];信息技術(shù)與信息化;2011年04期

9 李喬;鄭嘯;;云計(jì)算研究現(xiàn)狀綜述[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2011年04期

10 謝曉芹;宋超臣;張志強(qiáng);;一種基于推薦網(wǎng)絡(luò)和蟻群算法的服務(wù)發(fā)現(xiàn)方法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2010年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 楊靖琦;云化業(yè)務(wù)平臺(tái)可伸縮性研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 苗立堯;基于Docker容器的混合式集群伸縮方法研究[D];西安郵電大學(xué);2016年

2 趙天麒;云計(jì)算環(huán)境下WEB應(yīng)用的自動(dòng)部署與資源分配[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

3 朱英;基于Eucalyptus私有云平臺(tái)上的應(yīng)用自動(dòng)化部署的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2013年

4 李淵;基于云計(jì)算的Web應(yīng)用部署與擴(kuò)容系統(tǒng)[D];華中科技大學(xué);2012年

5 許偉;分布式系統(tǒng)中的主機(jī)負(fù)載預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡研究[D];中南大學(xué);2004年

，

本文編號(hào)：2592092