【摘要】：隨著云存儲(chǔ)系統(tǒng)的迅速發(fā)展和廣泛使用,許多企業(yè)開(kāi)發(fā)者和個(gè)人用戶將其應(yīng)用從傳統(tǒng)存儲(chǔ)遷移至公有云存儲(chǔ)系統(tǒng),因此,云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能成為企業(yè)開(kāi)發(fā)者和個(gè)人用戶關(guān)注的焦點(diǎn)。由于傳統(tǒng)測(cè)試難以模擬足夠多的用戶同時(shí)訪問(wèn)云存儲(chǔ)系統(tǒng);測(cè)試環(huán)境構(gòu)建復(fù)雜,測(cè)試時(shí)間長(zhǎng),準(zhǔn)備測(cè)試環(huán)境成本高;受網(wǎng)絡(luò)因素及外界其他因素影響,評(píng)測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定。針對(duì)以上所述云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)的重點(diǎn)和難點(diǎn),提出一種"云測(cè)試云"的公有云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)方法,該方法通過(guò)在云計(jì)算平臺(tái)動(dòng)態(tài)申請(qǐng)足夠數(shù)量的實(shí)例,對(duì)公有云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能進(jìn)行評(píng)測(cè)。首先,構(gòu)建通用的性能評(píng)測(cè)框架,可動(dòng)態(tài)伸縮申請(qǐng)實(shí)例,自動(dòng)化部署評(píng)測(cè)工具及負(fù)載,控制并發(fā)訪問(wèn)云存儲(chǔ)系統(tǒng),自動(dòng)釋放實(shí)例及收集并反饋評(píng)測(cè)結(jié)果;其次,提出多維度的性能評(píng)測(cè)指標(biāo),涵蓋不同典型應(yīng)用、不同云存儲(chǔ)接口;最后,提出一種可擴(kuò)展通用的性能評(píng)測(cè)模型,該模型可以評(píng)測(cè)常見(jiàn)典型應(yīng)用的性能,分析云存儲(chǔ)性能影響因素,可適用于任何的公有云存儲(chǔ)平臺(tái)。為了驗(yàn)證該方法的可行性、合理性、通用性和可擴(kuò)展性,利用所提方法對(duì)Amazon S3云存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行性能評(píng)測(cè),并使用s3cmd驗(yàn)證評(píng)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,評(píng)測(cè)結(jié)果可以為企業(yè)開(kāi)發(fā)者和個(gè)人用戶提供參考意見(jiàn)。
【圖文】：

送工具和負(fù)載信息，并且控制虛擬機(jī)進(jìn)行訪問(wèn)操作;其次，當(dāng)訪問(wèn)測(cè)試模塊完成時(shí)，從各個(gè)虛擬機(jī)中收集評(píng)測(cè)結(jié)果;最后，當(dāng)用戶收到評(píng)測(cè)結(jié)果后，釋放虛擬組。2)資源調(diào)度模塊。主要根據(jù)控制決策模塊發(fā)送的請(qǐng)求消息啟動(dòng)虛擬機(jī)組。3)訪問(wèn)測(cè)試模塊。所有新啟動(dòng)的虛擬機(jī)根據(jù)控制決策模塊的需求分析信息訪問(wèn)云存儲(chǔ)系統(tǒng)，進(jìn)行元數(shù)據(jù)訪問(wèn)或者數(shù)據(jù)訪問(wèn)。4)結(jié)果處理模塊。主要負(fù)責(zé)處理控制決策模塊從各個(gè)虛擬機(jī)收集的評(píng)測(cè)結(jié)果，分為單節(jié)點(diǎn)結(jié)果處理和多節(jié)點(diǎn)結(jié)果處理，并將分析結(jié)果反饋給企業(yè)開(kāi)發(fā)者或個(gè)人用戶。圖1“云測(cè)試云”性能評(píng)測(cè)框架Fig．1“Cloudtestingcloud”performanceevaluationframework2．2評(píng)測(cè)指標(biāo)本地存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能評(píng)測(cè)指標(biāo)有IOPS(Input/OutputOperationsPerSecond)、數(shù)據(jù)傳輸率、元數(shù)據(jù)吞吐率和并發(fā)數(shù)等，具體如下:1)IOPS:測(cè)試本地存儲(chǔ)系統(tǒng)每秒處理的IO請(qǐng)求數(shù)，單位為IO次數(shù)/秒(IOPS)。2)數(shù)據(jù)傳輸率:測(cè)試本地存儲(chǔ)系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)的最大數(shù)據(jù)傳輸率，單位為兆字節(jié)/秒(MB/s)。3)元數(shù)據(jù)吞吐率:本地存儲(chǔ)系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)能夠處理的元數(shù)據(jù)量，單位為次/秒。4)并發(fā)數(shù):同一時(shí)間內(nèi)能夠支持的最大用戶訪問(wèn)數(shù)目。借鑒本地存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)指標(biāo)，本文提出云存儲(chǔ)系統(tǒng)面向不同典型應(yīng)用和不同云存儲(chǔ)接口的多維度性能評(píng)測(cè)指標(biāo)，具體如下:1)面向不同典型應(yīng)用的評(píng)測(cè)指標(biāo)。典型應(yīng)用性能:針對(duì)不同用戶機(jī)器類型、不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、不同測(cè)試時(shí)間點(diǎn)，測(cè)試典型應(yīng)用的完成時(shí)間，單位為秒(s)。典型應(yīng)用的性能不只與用戶上傳下載的文件大小有關(guān)系，并且和文件的讀寫(xiě)訪問(wèn)模式有關(guān)系。如云相冊(cè)，用戶一次寫(xiě)入，，多次進(jìn)行讀訪問(wèn)，并且

模型如圖2～3所示。典型應(yīng)用性能評(píng)測(cè)模型的具體執(zhí)行流程如下:首先將不同的典型應(yīng)用在不同時(shí)間，部署到不同區(qū)域的不同類型機(jī)器上;最后可以評(píng)測(cè)出不同典型應(yīng)用在不同訪問(wèn)模式、不同時(shí)間、不同區(qū)域、不同類型機(jī)器上的完成時(shí)間。圖2典型應(yīng)用性能評(píng)測(cè)模型Fig．2Performanceevaluationmodeloftypicalapplications云存儲(chǔ)系統(tǒng)云存儲(chǔ)接口層性能評(píng)測(cè)模型主要分為兩個(gè)階段，具體執(zhí)行流程如下。第一階段因素分析。1)評(píng)測(cè)云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能和實(shí)例類型之間的關(guān)系。固定文件大小(一般設(shè)置小文件)和用戶數(shù)量(一般設(shè)置單用戶)，評(píng)測(cè)實(shí)例類型(即用戶使用的機(jī)器類型)對(duì)云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能的影響。2)確定最優(yōu)文件大小。不同云存儲(chǔ)系統(tǒng)支持的最優(yōu)文件大小不同，固定實(shí)例類型(一般設(shè)置小配置實(shí)例類型)和用戶數(shù)量(單用戶)，尋找評(píng)測(cè)的云存儲(chǔ)系統(tǒng)支持訪問(wèn)的最優(yōu)文件大小，即用戶上傳、下載時(shí)的最優(yōu)文件大小，并且分析文件大小和云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能之間的關(guān)系。3)確定云存儲(chǔ)系統(tǒng)支持的最大用戶數(shù)。云存儲(chǔ)系統(tǒng)支持的最大用戶數(shù)，與用戶使用的實(shí)例類型及用戶上傳或下載的文件大小有關(guān)系，所以在評(píng)測(cè)時(shí)，將實(shí)例類型設(shè)置為較優(yōu)實(shí)例配置，將文件大小設(shè)置為小文件，進(jìn)而評(píng)測(cè)云存儲(chǔ)系統(tǒng)同時(shí)支持的最大用戶訪問(wèn)數(shù)，并且分析用戶數(shù)和云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能之間的關(guān)系。第二階段當(dāng)用戶使用云存儲(chǔ)系統(tǒng)時(shí)，通過(guò)統(tǒng)籌規(guī)劃動(dòng)態(tài)調(diào)整上述分析的各個(gè)因素，盡可能地為用戶提供較優(yōu)的性能，從而為用戶的使用提供指導(dǎo)建議。圖3云存儲(chǔ)接口層性能評(píng)測(cè)模型Fig．3Performanceevaluationmodelofcloudstorageinterface3實(shí)驗(yàn)為了驗(yàn)證本文提出“云測(cè)試云”的公有云存儲(chǔ)系統(tǒng)性能評(píng)測(cè)方法的可行性、合理性、通用性和?

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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4 陳游e

本文編號(hào)：2571644