雲中多租戶資料存儲系統的彈性控制問題研究
山東大學 谷連超
本文關注資料存取時間相關的指標。 在進行資料彈性控制時要保證以上兩個條件,這增加了彈性控制的難度。 2)為了實現多租戶存儲系統的彈性控制,我們需要能夠提出控制策略,決定哪些資料要進行移動,往哪裡去移動。 大型應用的負載波動大,自我調整的負載均衡要求能夠在負載高峰時scale-out,負載低峰時scale-down。 這通過資料移動(比如,partitioned或coalesced)實現,但是頻繁的移動有可能為已經超載的系統帶來新的性能問題。 3)要有一種負載預測機制使得資料擴展策略能夠提前制定。 雲中資源供應要經歷啟動延遲,這就要求必須儘早應對負載變化做出控制策略。 監測和控制服務水準協定(SLA)中的性能指標容易受環境雜訊影響,不易準確測量,而且不同租戶不同SLA中性能要求相對於相同性能要求的問題更加複雜。 針對上述問題,我們提出一種基於MPC控制思想實現的AdaptScala系統,該系統能夠監測不同租戶資料訪問的負載情況,並基於一次指數平滑方法進行負載預測；結合不同租戶SLA中對資料訪問回應時間的性能要求, 構建多租戶資料存儲的性能模型用於判定每個伺服器能否滿足不同租戶對資料訪問的性能要求；最後給出一種資料彈性控制策略生成演算法,用於計算最終的資料存儲調整策略,其目標是對系統整體性能影響較小,並且使整體資源開銷最小。 本文采用Berkeley DB作為雲中key/value類型的資料儲存引擎,使用開源軟體構建實現AdaptScala系統,類比多租戶的資料訪問並採集效能資料構建多租戶資料存儲模型, 進行多次測試驗證該系統能夠滿足提出的彈性控制目標。
雲中多租戶資料存儲系統的彈性控制問題研究
Start building with 50+ products and up to 12 months usage for Elastic Compute Service
1 on 1 presale consultation
24/7 Technical Support 6 Free Tickets per Quarter Faster Response
Alibaba Cloud offers highly flexible support services tailored to meet your exact needs.
A comprehensive suite of global cloud computing services to power your business
Payment Methods We Support
