本文關(guān)鍵詞：多租戶服務應用性能預測模型及性能評價，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了達到service level agreements (SLAs)和保持應用設(shè)備(應用服務器和數(shù)據(jù)庫服務器)的高性能和利用率,多租戶服務應用系統(tǒng)面臨著一個嚴重的、針對“負載分配、允許控制、資源監(jiān)控”的優(yōu)化部署和性能優(yōu)化的問題。而精確地預測出“從多租戶服務應用系統(tǒng)中的客戶端,并發(fā)發(fā)出訪問的每種交互的響應時間”,就能很好地解決這個問題。這個工作的困難性在于：在多租戶服務應用系統(tǒng)中的客戶端,不同規(guī)模類型的多租戶組合有多種,多租戶的組合種類對交互的查詢響應時間有很大的影響；應用系統(tǒng)中的負載包含很多的并發(fā)訪問,這些訪問之間的具有相互影響,進而會影響數(shù)據(jù)庫的查詢響應時間。因此,一個精確的交互響應時間預測模型需要捕獲這些影響因素。此外,現(xiàn)在多租戶服務應用系統(tǒng)中的客戶端、應用服務器、和數(shù)據(jù)庫服務器往往是一個部署在動態(tài)的云計算環(huán)境下的虛擬機,負載、數(shù)據(jù)和物理資源是能夠經(jīng)常變化的。根據(jù)動態(tài)變化的負載、數(shù)據(jù)和物理資源配置,建立一個有效的、高精度的、很好魯棒性的“多租戶服務應用性能模型”仍然是一個待解決的問題。本文中,我們的目標就是使用實驗驅(qū)動模型的方法,建立一個這樣的模型。我們使用貝葉斯方法和高斯模型,通過考慮多種影響交互查詢響應時間的因素(詳細見第2章),預測在不同因素組合的環(huán)境下,在多租戶應用系統(tǒng)中的客戶端,每種交互的查詢響應時間。實驗表明,我們的模型在吻合度、精確度、模型訓練和預測時間方面,優(yōu)于其他模型,像支持向量機模型(SVM)等不確定性方法。
【關(guān)鍵詞】：服務平臺部署 貝葉斯方法 高斯模型 性能模型 試驗驅(qū)動
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TP393.09
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 相關(guān)研究11-13
• 1.3 研究內(nèi)容和主要工作13-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 第二章 多租戶服務應用性能預測模型設(shè)計16-26
• 2.1 影響交互查詢響應時間的因素組合16-23
• 2.1.1 定制負載16-17
• 2.1.2 客戶端多租戶組合類型17-19
• 2.1.3 交互的查詢組合19-20
• 2.1.4 并發(fā)訪問的負載20-23
• 2.1.5 資源配置23
• 2.2 動態(tài)自適應的多租戶性能模型設(shè)計23-25
• 2.2.1 模型構(gòu)建23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于高斯過程的多租戶應用性能模型26-34
• 3.1 高斯過程的基本原理26-27
• 3.2 非線性高斯貝葉斯響應時間模型27-29
• 3.2.1 學習過程27-29
• 3.2.2 預測過程29
• 3.3 配置模型29-30
• 3.4 模型具體運算過程30-32
• 3.4.1 產(chǎn)生訓練負載和取樣30-31
• 3.4.2 Matalab計算31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-34
• 第四章 實驗設(shè)計與評估34-41
• 4.1 實驗環(huán)境與實驗設(shè)計34-35
• 4.2 實驗評估35-40
• 4.2.1 模型精度35-37
• 4.2.2 模型的魯棒性37-40
• 4.3 本章小結(jié)40-41
• 第五章 總結(jié)與展望41-43
• 5.1 總結(jié)41-42
• 5.2 展望42-43
• 參考文獻43-47
• 致謝47-48
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文目錄48-49
• 攻讀學位期間參與科研項目情況49-50
• 附件50

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 滕文彥,喬春生,胡宇庭;軟巖工程支護的雙層SVM的智能設(shè)計方法[J];北京科技大學學報;2005年04期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 狄澤玉;基于STAGING與業(yè)務預測的服務部署優(yōu)化與遷移方法[D];山東大學;2014年

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本文編號：442632