클라우드 컴퓨팅의 유용성에 대 한 종 윤 기준 (3): 질적, 양적 연구

"중국 클라우드 Net 독점" 저자: 클라우드 네트워크에서 첸 Whilin 수석 고문

요약:

클라우드 컴퓨팅 더 및 더 많은 개인 및 기업에 의해 사용 되 고 있지만 클라우드 컴퓨팅 서비스 보안, 안정성 및 서비스 응답 확실성에 대 한 우려가 성장 이다. 많은 클라우드 거주자의 유용성, 고유의 복잡성 이해가 안 클라우드 서비스 제공 업체 (구름 서비스 공급자)는 일반적으로 Sla (서비스 수준 계약)의 가용성 (가용성) 범위에 저지, 동안 따라서 클라우드 플랫폼을 선택할 때 위험을 평가 하는 능력의 부족이 이다. 이 종이 먼저 체계적으로 정의 하 고 성의 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, SaaS와 PAAs의 가용성의 IaaS 사이의 본질적인 관계 특히 알고리즘 모델을 분석. 이 문서의 끝에, 우리는 몇 가지 통계 조사 및 AWS 2008 2012 이후 보고 되었습니다 서비스 사고에 정량 분석 했.

1. 클라우드 컴퓨팅 과제:

클라우드 서비스는 점점 더 많은 기업에 의해 사용 되고있다. 그림 1에서 보듯이, 가트너에 따르면 2013 공용 클라우드 시장 점유율 $131 십억에 2012 년에서 8%의 속도로 성장할 것입니다.

그림 1 공용 클라우드 서비스 시장 및 연간 성장 율

IaaS (서비스로 서의 인프라), 47.3%의 성장 율, 시장 점유율 9 십억 미국 달러. 2012 년 IaaS 42.4% 증가 했다. 2016, 공용 클라우드 시장 규모는 210 십억 미국 달러, 17.7%의 성장 율을 도달할 것 이다 그리고는 IaaS 41.3% 성장 율 [1]를 유지 합니다.

그러나, 중소 기업 Cio가 그들의 데이터 및 응용 프로그램 마이그레이션 고려 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 많은, 승무원 클라우드 컴퓨팅 (품질)에 서비스의 품질에 대 한 우려.

UCBerkeley, 컴퓨터 과학, 방사선 연구소의 마이클 Armbrust 클라우드 컴퓨팅 서비스 2 월에서 2009-"구름 위의 논문을 발표: 버클리 보기 구름". 이 종이, 컨셉 모델에서 클라우드 컴퓨팅은 제안, 그리고 클라우드 서비스 [2]에 의해 극복 되어야 10 장애물 버클리, 그림 2와 같이.

버클리의 그림 2 클라우드 컴퓨팅 모델

10 주요 장애물 1 (가용성 서비스), 2 (데이터 기밀성 및 감시), 5 (성능 예측), 6 ( 확장 가능한 스토리지), 7 (대형 분산된 시스템에서 버그), 8 (신속 하 게 확장)는 클라우드 컴퓨팅 품질 관련이 밀접 하 게. 유용성 (가용성)의 설명에 버클리, 그것은 또한 특히 클라우드 컴퓨팅 DDoS 공격 하 고 그들을 방지 하는 데 필요한 조치의 언급.

또한, Newvem에서 설문 조사 데이터에 따르면 아마존의 AWS 사용자의 35%는 기본적으로 아무런 방어 대책 가동 중지; AWS 사용자의 40%는 그들의 데이터의 백업을 정기적으로 있지 않습니다. TeamQuest는 최근 많은 기업에서 Cio의 설문 조사를 실시 하 고 조사 하는 Cio의 40% 클라우드 컴퓨팅 [3]를 사용 하 여 클러스터 중단 했다.

2012 년에 중요 한 보안 사고에서 발생 한 많은 알려진 공용 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터. 여기 몇 가지 일반적인 경우 [4] [5]:

* 2012 년 2 월 29 일 그리고 7 월 26 일, 마이크로소프트의 Azure 사건 9 시간 그리고 2.5 시간, 그리고 많은 북미와 유럽 사용자가 관리 하 고 그들의 회사의 정상적인 사업을 사용 하지 못했습니다 이었고 일부 그들의 최신 데이터를 완전히 잃었다.

* 6 월 14, 2012 년 6 월 29 일, 10 월 22 일 그리고 12 월 24 일, 크리스마스 기간 아마존 AWS는 느린 심각한 클라우드 서비스와 넷 플 릭 스, PInterest, 트위터 충돌 액세스할 수 없는 문제 많은 중요 한 인터넷을 포함 하 여 거주자에 영향을 주는 기업 인 스타 그램 등등 [4]. 각 문제는 사용자가 최대 9 시간 등에 대 한 서비스를 사용 하지 수 발생 합니다.

* 7 월 10, 2012, 유명한 SaaS (서비스로 서비스) 회사 세일즈 서비스는 주요 일시 중지. 이것은 세일즈 포스를 제공 하는 회사 회사 IaaS 서비스 (지역의)에 대 한 데이터 센터 전원 공급의 실패 때문 이다. 지역의 1 분에 힘을 회복가지고 있다. 하지만 세일즈는 관련된 비즈니스의 복구를 완료 하는 데 거의 9 시간을 보냈다.

* 9 월 10, 2012, 유명한 DNS 서비스 공급자 GoDaddy의 데이터 센터 서비스 일시 중지. GoDaddy 관리 50 백만 도메인 이름 및 웹 사이트에 5 백만. 이 서비스는 일반적으로 최대 7 시간 동안 사용할 수 없습니다. 이것을 위한 이유는 라우터의 데이터 손상입니다. 미디어 GoDaddy 강력한 DDoS 공격 발생 보고도 있습니다. 하지만이 주장은 GoDaddy에 의해 거부.

* 10 월 26, 2012, Google 응용 프로그램 엔진 클라우드 서비스까지 4 시간 동안 일시 중지 되었습니다. 구글 팬 들은 특정 설명의 정보를 게시 하지 않았다.

* 10 월 26, 2012, 최대 10 시간 동안 잘 알려진 클라우드 스토리지 공급자 Dropbox 서비스 일시 중지. 그 구체적인 이유는 불명 하다.

다른 한편으로, 클라우드, 클라우드 컴퓨팅은 점점 더 분명 해지고 있다의 서비스 품질 문제의 많은 컴퓨팅의 확실 한 값와입니다.

따라서, 질적, 양적 분석의 클라우드 컴퓨팅 연구 및 엔지니어링 문제가 된다의 유용성. Cio 들은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 평가할 수 있습니다.

현재 학술 및 산업 분야는 클라우드 컴퓨팅, 특히 공공 구름의 가용성에 충분 한 주의 지불 하지는. 이 영역에서 질적 및 양적 작품의 부족.

이 종이 먼저 체계적으로 정의 하 고 성의 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, SaaS와 PAAs의 가용성의 IaaS 사이의 본질적인 관계 특히 알고리즘 모델을 분석. 이 문서의 끝에, 우리는 몇 가지 통계 조사 및 AWS 2008 2012 이후 보고 되었습니다 서비스 사고에 정량 분석 했.

2. 클라우드 컴퓨팅 가용성 (클라우드 컴퓨팅 여부)

클라우드 컴퓨팅은 매우 광범위 한 개념의 가용성. 이 문서는 클라우드 컴퓨팅 같이의 가용성 정의 합니다.

클라우드 컴퓨팅 가용성: IaaS, PAAs, SaaS 서비스, 신뢰성, 대기 시간, 데이터 유출 및 손실, 사이버 공격, 및 임차인의 사업 기대, 또는 더 심각한 사업 정지를 만날 수 있을을 시키는 다른 놀라움의 모든 수준에 대 한 연결을 포함 한다. 클라우드 서비스 공급자 종종 가용성 약속, 계량에 Sla (서비스 수준 계약)를 사용 하 여 해당 가용성 99.9% 또는 99.99, 같은 값 범위 및.

클라우드 컴퓨팅 계층 [6]의 분류에 따라 생각 하는 그 클라우드 IaaS 가용성 (Availabilityiaas), PAAs 가용성 (를 포함 하는 컴퓨팅의 가용성 (AVAILABILITYCS) Availabilitypaas)와 SaaS 가용성 (Availabilitysaas).

우리 생각은 궁극적으로 의해 인식 사용자, 구름의 3 레벨의 가용성에 밀접 하 게 관련 된 클라우드 컴퓨팅의 유용성 컴퓨팅.

다음 섹션에서 우리는 먼저 클라우드 컴퓨팅 서비스의 유용성을 공식화 하 고 해당 알고리즘 토론을 할. 그럼, 클라우드 컴퓨팅 계층된 모델에서 IaaS, PAAs, SaaS의 관계에 대 한 이론적인 논의입니다.

2.1 가용성

사용할 수 없는 (사용할 수 없음) 번 샘플링 시간 범위 (예를 들어 t 시간)에서 이루어지는 서비스는 n의 수입니다. 정상적인 시간 각은 사용할 수 없습니다 하기 전에 실행 하는 TBFI (번 실패 하기 전에)로 정의 됩니다. 시간 서비스의 정상적인 작동을 복원 하는 데 사용 되는 Ttri (수리 시간)로 정의 됩니다.

그림 3 클라우드 컴퓨팅 서비스의 가용성

그림 3에서 보듯이, 샘플링 시간 T 범위 내에서 서비스의 가용성은 이다:

그래서 우리는 시간 t에서에서 클라우드 서비스의 가용성은 추론:

:

MTBFT:에 시간 t, 실패 [7] 전에 클라우드 서비스 평균 시간.

MTTRT: 시간 t에서 클라우드 서비스는 뜻 [8]을 복구.

포뮬러 1에 따라 정의할 수 있습니다 클라우드 서비스 시간 여부 (MTA) K에서 샘플링 동안 t:

클라우드 서비스 SLA 샘플링 시간 t는 매일, 가정 하십시오 또는 24 시간 이라고. 7,224 시간에 대 한 MTA를 검사 하는 경우 위의 수식에 따라 MTA 계산 방법이 이다:

(편집기: 유산)