隨著云服務(wù)技術(shù)的發(fā)展和成熟,越來越多的機構(gòu)、公司、個人開始接受并使用云平臺。云存儲服務(wù)是云平臺中的核心基礎(chǔ)服務(wù)之一。近年來,云存儲系統(tǒng)響應(yīng)延遲優(yōu)化的相關(guān)問題吸引了學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注�？紤]到需要服務(wù)的用戶規(guī)模,以及應(yīng)用的復(fù)雜性（服務(wù)一個面向應(yīng)用的請求可能需要執(zhí)行數(shù)百次存儲訪問）,降低云存儲系統(tǒng)的尾響應(yīng)延遲已成為對其進行性能優(yōu)化的一個重要方面。云存儲系統(tǒng)的尾響應(yīng)延遲是指系統(tǒng)中最慢的少量數(shù)據(jù)訪問請求對應(yīng)的響應(yīng)延遲。通常使用系統(tǒng)的高百分位延遲對其進行衡量。所謂高百分位延遲是指系統(tǒng)響應(yīng)延遲的高百分位數(shù)。本文圍繞云存儲系統(tǒng)的尾延遲優(yōu)化問題提出了相應(yīng)的應(yīng)對方案。針對面向Web應(yīng)用的云對象存儲系統(tǒng)的請求處理方式,建立了一個可以預(yù)測其尾延遲的基于分析的性能模型COSModel,具有適用范圍廣,預(yù)測結(jié)果準確的特點。已有的性能模型可分為基于模擬的性能模型和基于分析的性能模型�；谀M的性能模型需要預(yù)先在不同負載下對系統(tǒng)進行基準測試,并根據(jù)基準測試的結(jié)果預(yù)測系統(tǒng)性能。COSModel則將云對象存儲系統(tǒng)抽象為一個排隊論模型,通過求解該排隊論模型得到系統(tǒng)的尾延遲。由于COSModel無需使用與負載相關(guān)的基準... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：160 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

優(yōu)化系統(tǒng)尾延遲的挑戰(zhàn)

華 中 科 技 大 學 博 士 學 位 論 文率通常不超過 30%[77]，事實上，這會有損系統(tǒng)的成本效益低及擴展性。本文主要在考慮了系統(tǒng)成本效益的基礎(chǔ)上進行了系統(tǒng)尾延遲優(yōu)化技術(shù)的相關(guān)研究，主要涉及的科研問題包括：資源供給與系統(tǒng)尾延遲之間存在怎樣的關(guān)系，以及如何利用系統(tǒng)已有資源降低系統(tǒng)尾延遲。

華 中 科 技 大 學 博 士 學 位 論 文一個數(shù)據(jù)塊。為了對這中復(fù)雜的操作隊列進行建模，本章將請求解析，索引查詢數(shù)據(jù)讀取和數(shù)據(jù)讀取等各種操作打包成一個易于用排隊理論建立模型的操作，為聯(lián)合操作。每一個聯(lián)合操作中都以一個請求解析操作為首，并且包含操作隊列請求解析操作之后連續(xù)的且不是請求解析的操作。每個聯(lián)合操作中都可能包含不同請求的操作。通過這種方式，本章可以將原始操作隊列轉(zhuǎn)換為聯(lián)合操作隊列圖 2-1 中右側(cè)的隊列即為聯(lián)合操作隊列。由于使用了泊松到達近似請求的到達（詳見節(jié) 2.3.1），本章使用 M/G/1 隊列模型（請求到達過程為泊松到達，服務(wù)時從一般性分布，并且只包含單個服務(wù)器的隊列系統(tǒng)）為聯(lián)合操作隊列建模。為了此模型，這里需要計算出聯(lián)合操作的服務(wù)時間分布。


本文編號：3368375