鄭建秋

（廈門城市職業(yè)學(xué)院，福建 廈門 361009）

云計算模式下服務(wù)器抗毀性能研究

鄭建秋

（廈門城市職業(yè)學(xué)院，福建 廈門 361009）

云計算下服務(wù)器的異構(gòu)性，由于在于云計算環(huán)境下服務(wù)器的設(shè)計規(guī)則較多，無法建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)的抗毀性評估標(biāo)準(zhǔn)，本文提出基于服務(wù)器容量的云計算下的服務(wù)器抗毀性估計方法。根據(jù)服務(wù)器的容量與權(quán)重的關(guān)系建立服務(wù)器的非線性負(fù)載容量模型；在進(jìn)行服務(wù)器抗毀性估計的過程中，根據(jù)服務(wù)器抗毀性的估計結(jié)果，通過調(diào)節(jié)服務(wù)器容量的方法能夠使服務(wù)器的抗毀性保持最優(yōu)。

云計算；服務(wù)器；抗毀性

云計算時代，信息呈現(xiàn)出爆炸式的增長，人們對服務(wù)器的依賴性也越來越高［1］。服務(wù)器已經(jīng)滲透到社會的各個方面，與此同時，服務(wù)器毀傷的問題也日益嚴(yán)重［2］。主要的云計算下的服務(wù)器抗毀性估計的方法包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抗毀性估計方法、最常用的是基于模糊概率的云計算下的服務(wù)器抗毀性估計方法。利用傳統(tǒng)算法進(jìn)行云計算下的服務(wù)器抗毀性估計的過程中，沒有考慮云計算下的服務(wù)器具有異構(gòu)性、毀傷因素多樣性的特點，降低了抗毀性估計的準(zhǔn)確性。針對上述傳統(tǒng)算法存在的缺陷，提出一種基于服務(wù)器容量的云計算下的服務(wù)器抗毀性估計方法。

1 面向大數(shù)據(jù)的抗毀性過程與原理分析

以云計算環(huán)境下的設(shè)備調(diào)度耗能成本、設(shè)備調(diào)度時間為依據(jù)，以區(qū)間調(diào)度效率為約束構(gòu)建云計算環(huán)境下的多目標(biāo)設(shè)備調(diào)度優(yōu)化方程，融入模糊算法將能量損耗的多個目標(biāo)問題轉(zhuǎn)換為單目標(biāo)問題，再建立云計算環(huán)境下的設(shè)備調(diào)度能耗模型，并以任務(wù)完成最早開始與結(jié)束時間，最晚允許開始和結(jié)束時間為準(zhǔn)則搜索設(shè)備的空閑時間，以考慮能量損耗為前提對建立的設(shè)備調(diào)度能耗模型進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而降低了云計算環(huán)境下的設(shè)備調(diào)度的整體耗能?；诙嗄繕?biāo)模糊算法的考慮能量損耗的云計算環(huán)境下的設(shè)備調(diào)度建模方法建模精確度高，節(jié)能效果比較理想。

2 基于服務(wù)器容量的抗毀性估計方法

傳統(tǒng)算法沒有考慮云計算下的服務(wù)器具有異構(gòu)性、毀傷因素多樣性的特點，降低了抗毀性估計的準(zhǔn)確性。為此，提出一種基于服務(wù)器容量的

云計算下的服務(wù)器抗毀性估計方法。

2.1 建立服務(wù)器的非線性負(fù)載容量模型

在云計算下，會有很多不同結(jié)構(gòu)的服務(wù)器協(xié)同工作，但是不同服務(wù)器的實際容量會受到使用硬件和存儲資源的約束，因此，在通常的情況下，假設(shè)服務(wù)器的容量與其權(quán)重成正比，即，其中為服務(wù)器的容量參數(shù)，為服務(wù)器的負(fù)載，為服務(wù)器上的冗余空間，表示該服務(wù)器承受額外負(fù)載的性能。將采集節(jié)點檢測到的事件類型哈希映射至相應(yīng)的存儲位置，采用混合型數(shù)據(jù)存儲算法，對查詢類型進(jìn)行判斷，分析網(wǎng)格中節(jié)點的剩余能量確定是否對其進(jìn)行保護(hù)，獲取網(wǎng)格中所有節(jié)點的影響因子，得到合理的存儲節(jié)點，使數(shù)據(jù)保存在一個最合理的位置，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的云儲存。實行大數(shù)據(jù)云存儲過程中運用的采集節(jié)點、哈希位置和查詢節(jié)點，分別對應(yīng)于HDS算法系統(tǒng)中設(shè)定的保存數(shù)據(jù)、網(wǎng)格擴(kuò)展以及查詢數(shù)據(jù)三種數(shù)據(jù)包。依據(jù)上述分析的節(jié)點所處網(wǎng)格ID表達(dá)式，能夠獲取哈希位置所處的網(wǎng)格ID號，并給予節(jié)點發(fā)送和接收的能耗，該獲取網(wǎng)格中節(jié)點的剩余能量，并分析該剩余能量是否超過閥值，將數(shù)據(jù)存儲在剩余能量低于閥值的節(jié)點中，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)云存儲。

2.2 對服務(wù)器抗毀性進(jìn)行準(zhǔn)確估計

云計算下的服務(wù)器抗毀性與服務(wù)器的權(quán)重、容量等參數(shù)存在著密切的關(guān)系。由于服務(wù)器毀傷的因素比較復(fù)雜，難以進(jìn)行準(zhǔn)確估計，因此改進(jìn)算法采用數(shù)值模擬的方法對服務(wù)器的抗毀性進(jìn)行分析。在云計算下，對服務(wù)器中失效節(jié)點的搜尋采用了廣度優(yōu)先的法則，節(jié)點的失效條件為該節(jié)點的負(fù)載不超過其最大容量，即當(dāng)節(jié)點受到毀傷時，節(jié)點的上的負(fù)載將會被重新分配，然后對負(fù)載的分配情況進(jìn)行判斷，假設(shè)有相鄰的節(jié)點負(fù)載超過其容量，就將該節(jié)點斷開連接，斷開后的負(fù)載重新進(jìn)行分配，不斷持續(xù)這一過程，直至沒有分?jǐn)嗟墓?jié)點為止。

2.3 不同容量服務(wù)器對抗毀性的影響

服務(wù)器的抗毀性會隨著的提高而減少，隨著的不斷提高，服務(wù)器的抗毀性也不斷提高，當(dāng)時，抗毀性存在一個臨界值，當(dāng)繼續(xù)提高時，服務(wù)器的抗毀性最高。參數(shù)對服務(wù)器的抗毀性的影響與相似。因此，在這兩個參數(shù)都已知的情況下，服務(wù)器的抗毀性會隨著的提高而減少。當(dāng)時，服務(wù)器具有較強(qiáng)的抗毀性，當(dāng)?shù)闹道^續(xù)提高時，服務(wù)器的毀傷速度迅速增加，當(dāng)時，該服務(wù)器會完全崩潰。不同容量服務(wù)器的在權(quán)重較小時，會顯示出較強(qiáng)的抗毀性，隨著服務(wù)器容量的不斷提高，服務(wù)器的冗余空間也在不斷提高，服務(wù)器的使用成本也在不斷加大。在進(jìn)行云計算下的服務(wù)器抗毀性估計時，需要不斷調(diào)整服務(wù)器的權(quán)重與服務(wù)器容量之間的關(guān)系，達(dá)到服務(wù)器的抗毀性最優(yōu)。

2.4 不同密度節(jié)點對抗毀性的影響

云計算下的服務(wù)器中節(jié)點的密度對服務(wù)器抗毀性的影響與參數(shù)有關(guān)。服務(wù)器的抗毀性與參數(shù)的關(guān)系如下所述：服務(wù)器的抗毀性會隨著的不斷提高而提高，并且不同的值針對服務(wù)器的抗毀性對參數(shù)的依賴程度相差較大，值越小，節(jié)點密度越低，而服務(wù)器對值的依賴程度也越低。

2.5 成本與性能相結(jié)合的抗毀性優(yōu)化方法

根據(jù)服務(wù)器抗毀性的估計結(jié)果，能夠使服務(wù)器的抗毀性保持最優(yōu)。云計算下的服務(wù)器抗毀性模型能夠用服務(wù)器使用成本與性能的函數(shù)進(jìn)行描述，其中，為服務(wù)器的抗毀性目標(biāo)函數(shù)，為服務(wù)器的權(quán)重系數(shù)，用來描述服務(wù)器容量影響使用成本的重要性。服務(wù)器的容量成本對于服務(wù)器的抗毀性具有更大的影響，通過改變服務(wù)器的容量來調(diào)節(jié)云計算下服務(wù)器的抗毀性相對改變云計算下服務(wù)器密度的方法更容易實現(xiàn)。

通過上面闡述的方法，根據(jù)服務(wù)器的容量與權(quán)重的關(guān)系建立服務(wù)器的非線性負(fù)載容量模型，為服務(wù)器的抗毀性估計提供準(zhǔn)確依據(jù)；在進(jìn)行服務(wù)器抗毀性估計的過程中，考慮到不同容量和不同密度服務(wù)器抗毀性的影響，得到準(zhǔn)確的抗毀性估計結(jié)果；根據(jù)服務(wù)器抗毀性估計結(jié)果，通過調(diào)節(jié)服務(wù)器容量的方法能夠使服務(wù)器的抗毀性保持最優(yōu)。

3 結(jié)束語

根據(jù)服務(wù)器的容量與權(quán)重的關(guān)系建立服務(wù)器的非線性負(fù)載容量模型；在進(jìn)行服務(wù)器抗毀性估計的過程中，考慮到不同容量和不同密度服務(wù)器對抗毀性的影響，得到準(zhǔn)確的抗毀性估計結(jié)果；根據(jù)服務(wù)器抗毀性的估計結(jié)果，通過調(diào)節(jié)服務(wù)器容量的方法能夠使服務(wù)器的抗毀性保持最優(yōu)。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)算法能夠提高云計算下服務(wù)器抗毀性估計準(zhǔn)確性，為服務(wù)器的數(shù)據(jù)安全提供了可靠保障。

［1］毛文彬.面向大數(shù)據(jù)的分布式系統(tǒng)設(shè)計關(guān)鍵技術(shù)研究［J］.無線互聯(lián)科技，2014（11）：210-210.

［2］趙鐵柱，鄧見光.面向大規(guī)模數(shù)據(jù)備份的云存儲網(wǎng)關(guān)研究［J］.計算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用，2013（12）：43-44.

Cloud computing mode server anti-destroying ability performance study

ZHENG Jian-qiu
（Xiamen city university，Xiamen Fujian 361009）

Cloud computing server heterogeneity，as in cloud computing environment for server design rules more，unable to establish uniform standards of invulnerability evaluation criteria，this paper presents estimation method based on server capacity of cloud computing server survivability.Server capacity and weight of relationship building server nonlinear load capacity model based on；in the process server invulnerability to estimate the.According to the estimation results for the server invulnerability，through regulating server capacity method can make the survivability of the server to maintain optimal.

Cloud computing；server；survivability

TE319

A

10.3969/j.issn.1672-7304.2015.04.058

1672-7304（2015）04-0120-02

（責(zé)任編輯：黃 密）

鄭建秋（1980-），女，吉林人，講師，研究方向：計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、云計算、網(wǎng)絡(luò)安全。