구름의 유용성에 대 한 종 윤 기준 (4): 질적, 양적 연구 컴퓨팅

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

2.2 클라우드 컴퓨팅 계층된 직물 가용성

이 섹션은 IaaS, PAAs, SaaS 클라우드 컴퓨팅 계층에 가용성 사이 본질적인 링크를 검사합니다. 먼저 제안 하 고 누구나 사용할 수 있는 단위를 정의 (가용성 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/29926.html "> 단위) 클라우드 컴퓨팅, 사용할 수 있는 세트 (여부 설정 ), 개별 가용성 SA (독립 여부)와 가용성 다 (배포 여부), 배포의 개념 및 다양 한의 가용성 그리고 질적 양적 분석 관련 모델.

2.2.1 정의

클라우드 컴퓨팅 모델의 버클리의 정의 따르면 클라우드 서비스로 나눌 수 있습니다 단순히 말 대 꾸, PAAs, IaaS로 3-계층 구조. 이 3-계층 구조에서이 문서의 다음과 같은 개념을 정의합니다.

사용 가능한 단위 AU (가용성 단위): 레이어 서비스의 이전 계층을 제공 하는 최소 기본 서비스 단위. 최소 단위 클라우드 컴퓨팅 서비스. 같은 계층에서 사용할 수 있는 셀, 서로 독립적 이며 한 사용 가능한 단위의 만료 다른 세포에 영향을 주지 않습니다. AU의 일반적인 예로 AWS 가용성 영역 [9] 및 Windows Azure 지역 [10]. AU는 논리적인 개념 이며 IaaS;에 대 한 데이터 센터 수 PAAs, 웹, 데이터베이스;의 인스턴스 수 있습니다. SaaS, 소프트웨어 응용 프로그램 수 합니다.

사용할 수 있는 컬렉션으로 (가용성):의 연합 같은 계층에서 하나 이상의 au의 상위 계층을 논리적으로 통합 된 서비스로 제공. 로 중재 (중재)에 대 한 기능 모듈 있다. 중재는 실시간으로 하 고, 중재는 au, 제공 하는 알고리즘에 따라 as에 AU 가용성 모니터링 하는 데 사용 됩니다 또는 가장 적절 한 서비스. 으로 하는 경우 하나 이상의 AU가는 비 단일 지점 실패 특성으로 간주 됩니다.  중재 자체는 분산, 로드밸런싱 등에 따라 구조 LVS 클러스터 [11], 또는 AWS.이 종이 LBS 서비스 [12] 가정 중재 자체 충분 한 탄성을 따라서 중재 단일 지점 실패 문제를 설명 하지 않습니다. 또한, 일반적으로,이 종이 가정 중재 알고리즘을 사용할 수 있는 설정, 즉, 최대 가용성을 제공 하는 알고리즘 기반 중재 항상 하려고 바 (최고의 가용성) 알고리즘 이라고 서비스 요청자에 게 최대 가용성을 제공 합니다.

AU 사이 그리고 논리적 토폴로지 관계는 다음 그림에 표시 됩니다.

누구나와 서 정의 개별 가용성 및 배포 가용성 다음과 같습니다.

개별 가용성 SA (독립 실행형 가용성): 한 au / / 서비스 제공에 관해서는 다음 계층 100% 가용성은의 경우에 그것의 자신의 가용성으로. 예, PAAs 서비스는 그것의 자신의 유용성 개인 환경에서 또는 랩 환경에서 온라인 공공 클라우드로 마이그레이션하기 전에 있습니다.

배포 여부 다 (배포 가용성): 실제 여부는 au의 / 에/그것을 제공 하는 서비스의 다음 층의 동적 변경의 맥락에서. 예를 들어 SaaS 나 PAAs 서비스; 실제 가용성을 달성 하기 위해 제 3 자 IAAS 환경에 배포 IaaS는 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 환경 변화에서 실제로 사용할 수 있는 가용성을 제공 하는 제 3 자 실제 데이터 센터에 배포 됩니다.

2.2.2의 SA 가용성 au 및 AS

그 가정으로 m AU =로 표현, 각 AU는 해당 서비스 모듈 (소프트웨어 또는 하드웨어), 이며 우리는 AU를 정의 하 고 SA로는 다음과 같은 특성이 있다.

수식 3 Saaui = Saauj = A

여기서 A는 상수 예: 99.99%, 또는 99.99999%입니다.

때문에에 각 AU 이며 동일한 디자인, 동일한 배포, 그래서 일반적인 동일한 개별 가용성에 따라.

수식 4 SAAS 맥스 (saaui) = = A

기본 알고리즘으로 중재 상급 서비스 응용 프로그램에 대 한 최대 가용성을 제공 하는. 때로 au는 같은 가용성을 제공할 수 있는 최대 가용성은 또한 만족 한. 예를 들어 SaaS 서비스는 AU의 M PAAs 계층을 사용 하 여, 각 m au SA는 99.9%, 다음 SA로이 M au 구성 요소는 또한 99.9%.

위의 분석에서 그것은 종결 될 수 있다으로 내 AU의 개별 가용성은 동일; 있는 그대로의 개별 가용성은 AU의 개별 가용성.

AU와 2.2.3으로 다 가용성

우리는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 실제 가용성의 기본 지원 서비스의 가용성에 의존 믿습니다. 예를 들어 공용 클라우드 IaaS, PAAs 서비스를 배포 합니다.  PAAs 서비스의 실제 가용성 IaaS 서비스의 가용성에 따라 다릅니다. PAAs SaaS 계층의 서비스 가용성 99.9%는 IaaS PAAs 서비스의 개별 가용성 99.9%는 99.9%의 가용성을 제공 하는 경우 * 99.9%, 99.8%까지. 극단적인 경우, IaaS 서비스는 오프 라인, PAAs 서비스 디자인의 개별 가용성 크기에 0 배포 가용성을 낮춥니다.

배포 가용성 관계는 누구나와 서 그것에 대 한 역할의 형태로 표현 될 수 있습니다:

수식 5:daau = Saau. DAAS

그 중 Saau는 개별의 가용성 이다이 AU 서비스; Daas이 AU 배포에 관해서는 사용 가능한 설정에 대 한 배포 가용성.

분명히, Daas = 100%, Daau = Saau;

정의 하 고 있는 그대로 추론할 쉽습니다 일단 다 가용성으로에서 각 au의 기본 서비스 가용성의 양적 관계에 따라 달라 집니다, 여부 다.

으로 가정 M AU =로 표현 될 수 있다. 공식 4에 따르면 M au에서로 다른 검사 여부를 할 수 있습니다 그래서 각 au의 다, 기본의 가용성에 따라 달라 집니다 배울 수 있습니다. 중재의 최대 가용성 알고리즘에 따라 외부 다 가용성을 내보낼 수 있습니다.

6:daas 수식 = Max (DAAU1, DAAU2,...) Daaum)

수식 6의 의미는 있는 그대로 배포 여부는 최고의 배포 가용성의 컬렉션에는 AU의 배포 여부. 예를 들어 한로 포함 2 AU, 샘플 시간 기간 T, AU1 가용성은 90%, AU2 가용성 99.99%입니다. 약한 SLA의 가용성 99.5% 인 경우는 중재인으로 서비스를 제공 합니다 99.5% 가용성을 보장 하기 위해 AU2 통해 분명 하다. 검사, 관찰 될 수 있다은 99.99%, 아니 90%, 또는 다른 어떤입니다.

다음은 자세한 내용은 클라우드 컴퓨팅의 3 계층 모델 SaaS, PAAs, IaaS에 기반 하 고 그 유용성 관계를 정의 합니다.

일반 성을 잃지 않고 바라는 SaaS; PAAs에 배포 된  PAAs로 낮은 수준의 iaas에 배치. 그것의 논리 구조는 그림 8에 표시 됩니다.

수식 5와 6에서에서 다음 수식을 쉽게 그릴 수 있습니다.

수식 7:dasaas au = Sasaas au. 로 Dapaas

수식 8:dapaas au = Sapaas au. 로 Daiaas

:

AU SaaS: SaaS 서비스 단위;

PAAs AU: PAAs 서비스 단위;

IaaS AU:는 IaaS 서비스 단위;

PAAs로: saas 서비스 단위; 소 단위에 의해 사용 하기 위해 설정

IaaS로: paas 서비스 단위 집합이 IaaS AU에서 사용.

다음으로 SaaS, PaaS, IaaS의 다 가용성 사이의 전이적 관계를 보여 줍니다.

* SaaS 서비스의 가용성에 의존 하는 PAAs 서비스의 가용성 보다 작아야 합니다.

* PAAs 서비스의 가용성에 의존 하는 IaaS 서비스의 가용성 보다 작아야 합니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)