【摘 要】
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随着云计算技术的不断成熟,基于服务的系统（Service-Based System,SBS）正在快速增长,SBS根据业务流程的形式组合现有的服务为用户提供服务。但是这种架构也给系统的容错带来了更复杂的问题。在动态的云环境中,SBS的组件服务可能会遇到由于各种运行时异常（例如虚拟机故障、软件异常等）而导致的多维度服务质量（Quality of Service,QoS）下降的情况。及时且经济高效地处理
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随着云计算技术的不断成熟,基于服务的系统（Service-Based System,SBS）正在快速增长,SBS根据业务流程的形式组合现有的服务为用户提供服务。但是这种架构也给系统的容错带来了更复杂的问题。在动态的云环境中,SBS的组件服务可能会遇到由于各种运行时异常（例如虚拟机故障、软件异常等）而导致的多维度服务质量（Quality of Service,QoS）下降的情况。及时且经济高效地处理SBS的运行时异常对确保SBS的QoS至关重要。本文的主要工作如下:（1）提出了一种基于服务冗余的系统容错策略。为了合理地制定容错策略,需要对组件服务进行关键性排序,使得更关键的组件服务得到更好的冗余方案。由于云环境的动态性,组件服务的QoS在不同时间段的数值很有可能是不一样的,本文利用历史数据对未来的QoS做出预测来进行组件服务的关键性计算。在本文中,我们首先对历史数据进行数学建模,采用正态分布的模型对数据进行整理,然后利用正态分布的特性来进行组件服务的关键性计算。最后还提出了一种具有成本效益的冗余方案制定策略。在大量的候选服务中选出最好的冗余方案是一个NP问题。为此建立了基于服务关键性的约束优化问题模型,以制定具有成本效益的SBS容错策略。容错策略为关键组件服务分配了冗余方案。并且使用线性规划来找到约束优化问题模型的最佳解决方案。（2）提出一种多租户系统的容错策略。现实生活中,为了极大化的利用云资源,系统开发工程师们往往利用多租户技术来构建一个系统。这也给系统的容错策略的研究带来了更多的难题,在制定容错策略时还需要考虑多租户的特性。针对不同租户在使用时可能会有不同数量级的用户量,本文首先根据系统开发公司和各个租户之间签订的协议来将多租户进行分组。为了保证最终的用户能极大程度的享受容错策略带来的好处,在进行组件服务的关键性计算时,不同级别的租户享有不同的权值。并且在制定冗余方案时也会充分考虑多租户对不同服务质量的偏好带来的影响。
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