【摘要】：微服務(wù)架構(gòu)是當(dāng)前最流行的軟件架構(gòu),當(dāng)開發(fā)者從微服務(wù)架構(gòu)獲得敏捷開發(fā)時,可靠性成為系統(tǒng)運行的最大的痛點。本文重點研究了面向可靠性的微服務(wù)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整中的兩個重要問題:微服務(wù)系統(tǒng)可靠性分析和服務(wù)流程組合。本文在對軟件系統(tǒng)可靠性進行研究的基礎(chǔ)上,提出了一種軟件系統(tǒng)可靠性分析任務(wù)劃分的框架;基于此框架介紹了四類常用的可靠性分析技術(shù)以及相應(yīng)的方法,調(diào)查了將這些技術(shù)和方法用于分析軟件系統(tǒng)可靠性的研究進展,發(fā)現(xiàn)了每種可靠性分析任務(wù)與相應(yīng)的技術(shù)、方法之間的關(guān)聯(lián);在此基礎(chǔ)上,重點關(guān)注了基于概率模型檢驗的可靠性分析方法以及這類分析方法的應(yīng)用場景,討論了概率模型檢驗方法在分析軟件系統(tǒng)可靠性時所具有的優(yōu)勢,并給出了一個通用的基于概率模型檢驗的軟件可靠性分析平臺。微服務(wù)系統(tǒng)是與單體架構(gòu)相對應(yīng)的一個概念。傳統(tǒng)的單體架構(gòu)多實例部署機制在應(yīng)對大流量、高并發(fā)用戶洪水般訪問時,有效緩解系統(tǒng)壓力的同時,也造成了極大的資源浪費。微服務(wù)架構(gòu)以其既能緩解系統(tǒng)壓力又能充分利用系統(tǒng)資源的優(yōu)勢成為系統(tǒng)架構(gòu)的首選。傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)的可靠性分析方法都是針對單體多實例部署的情況,使用傳統(tǒng)的可靠性分析方法不能準(zhǔn)確地分析微服務(wù)差異化多實例部署模式下的微服務(wù)系統(tǒng)的可靠性。針對這一問題,本文提出了一種微服務(wù)差異化多實例部署模式下微服務(wù)系統(tǒng)可靠性分析方法,實驗驗證了這種方法的有效性。隨著微服務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴大,單一的服務(wù)流程已經(jīng)不能滿足微服務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)的擴張,服務(wù)流程的多元化已成微服務(wù)系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢。然而,用戶在使用微服務(wù)系統(tǒng)時,很少完全使用微服務(wù)系統(tǒng)提供的全部業(yè)務(wù),而僅使用其感興趣的部分業(yè)務(wù),在這種情況下,使用傳統(tǒng)的單一業(yè)務(wù)流程的可靠性分析方法不能準(zhǔn)確地反映多業(yè)務(wù)流程的微服務(wù)系統(tǒng)的可靠性,同時,多元化業(yè)務(wù)流程的業(yè)務(wù)交織增加了微服務(wù)系統(tǒng)可靠性分析的難度。針對這一問題,本文提出了一種多社區(qū)微服務(wù)系統(tǒng)可靠性分析方法,實驗驗證了這種方法的有效性。服務(wù)流程重組是實現(xiàn)微服務(wù)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整的一種最直接有效的方法。傳統(tǒng)的服務(wù)流程組合問題的解決方案都是以服務(wù)與服務(wù)模型粒度相同為前提,事實上,在互聯(lián)網(wǎng)中存在這樣一類大粒度服務(wù),即,一個服務(wù)可以完成多個服務(wù)模型描述的多個需求規(guī)約,與使用和服務(wù)模型粒度相同的服務(wù)組合可靠性最優(yōu)的服務(wù)流程相比,使用大粒度服務(wù)組合服務(wù)流程通過減少參與組合服務(wù)流程的候選服務(wù)集合的數(shù)目,提高組合服務(wù)流程的效率。本文通過解決對最優(yōu)大粒度服務(wù)流程建模和組合可靠性最優(yōu)的大粒度服務(wù)流程兩個子問題完成大粒度服務(wù)流程組合問題問題,并通過實驗驗證了這種方法的有效性。最后,參考IBM提出的自治元素模型,本文提出了一種面向可靠性的微服務(wù)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整框架,并利用本文的研究成果及分布式集群技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)了該框架的原型平臺。在云計算環(huán)境中,該自適應(yīng)調(diào)整平臺利用集群技術(shù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)以及基于對多實例部署、多業(yè)務(wù)流程的微服務(wù)系統(tǒng)的可靠性分析及面向大粒度的服務(wù)流程組合方法,實現(xiàn)面向可靠性的微服務(wù)系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整。
[Abstract]:The micro-service architecture is the most popular software architecture, and when the developer obtains the agile development from the micro-service architecture, the reliability becomes the biggest pain point of the system operation. This paper focuses on two important problems in the self-adaptive adjustment of the reliability-oriented micro-service system: the reliability analysis of the micro-service system and the combination of the service flow. Based on the research of the reliability of the software system, this paper presents a framework of the reliability analysis task division of the software system. Based on this framework, four kinds of common reliability analysis techniques and corresponding methods are introduced. The research progress of these techniques and methods to analyze the reliability of the software system is investigated, and the correlation between each reliability analysis task and the corresponding technology and method is found. On this basis, The reliability analysis method based on the probability model test and the application scene of this kind of analysis method are focused on, and the advantages of the probability model test method in analyzing the reliability of the software system are discussed. A general software reliability analysis platform based on probability model test is given. The micro-service system is a concept corresponding to the monomer architecture. The traditional multi-instance deployment mechanism of the single-body structure can effectively relieve the pressure of the system when the large-flow and high-concurrency user is in flood-like access, and also causes great resource waste. The micro-service architecture can only relieve the system pressure but also make full use of the advantage of system resources as the first choice for the system architecture. The reliability analysis method of the traditional software system is based on the multi-instance deployment of the monomer, and the reliability of the micro-service system under the multi-instance deployment mode of the micro-service can not be accurately analyzed by using the traditional reliability analysis method. In order to solve this problem, this paper presents a method for analyzing the reliability of the micro-service system under the multi-instance deployment model of the micro-service differentiation, and the effectiveness of this method is verified by the experiment. With the expansion of the business scale of the micro-service system, the single service flow cannot meet the expansion of the service of the micro-service system, and the diversification of the service flow has become the inevitable trend of the development of the micro-service system. However, when a user is using a micro-service system, the entire service provided by the micro-service system is rarely fully used, and only part of the service of which it is of interest is used, in which case, The reliability analysis method of the traditional single business process can not accurately reflect the reliability of the micro-service system of the multi-service process, and meanwhile, the service interleaving of the diversified business process increases the difficulty of the reliability analysis of the micro-service system. In this paper, a multi-community micro-service system reliability analysis method is proposed, and the effectiveness of this method is verified. Service process reengineering is one of the most direct and effective ways to realize the self-adaptive adjustment of the micro-service system. the solution of the traditional service flow combination problem is based on the same granularity of the service and the service model, in fact, there is a large size service in the internet, that is, a service can complete a plurality of demand protocols described by a plurality of service models, The efficiency of the combined service flow is improved by reducing the number of candidate service sets participating in the combined service flow by reducing the number of candidate service sets participating in the combined service flow, as compared to a service flow that uses the same service combination reliability as the service model granularity. In this paper, the problem of large-size service flow combination is solved by solving the two sub-problems of the optimal large-size service flow modeling and the optimal combination reliability, and the effectiveness of this method is verified by the experiment. Finally, with reference to the autonomous element model proposed by IBM, this paper presents a self-adaptive adjustment framework for the reliability-oriented micro-service system, and the prototype platform of the framework is realized by using the research results of this paper and the distributed cluster technology and the big data technology. in a cloud computing environment, the adaptive adjustment platform utilizes the clustering technology and the large data technology and the service flow combination method for the large-size-oriented service flow based on the reliability analysis of the micro-service system with the multi-instance deployment and the multi-business process, and the self-adaptive adjustment of the reliability-oriented micro-service system is realized.
【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.53

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本文編號：2370167