張寶燕

(晉中學院，山西晉中030600)

云技術［1］當前和大數(shù)據(jù)、智能城市建設并稱為三大計算機技術發(fā)展大趨勢，作為一種新型的計算機應用方式，使用方式，云計算正在從更經(jīng)濟、更效率的運作方式出現(xiàn)在世人面前。記得馮諾依曼等計算機設計的先驅(qū)曾經(jīng)講過，“對于這樣的大型計算機(那個時候所謂的大型機，還沒有現(xiàn)在的手機運算性能強)，世界需要幾臺就足夠了?！保?］然而現(xiàn)在計算機的生產(chǎn)數(shù)量，遠遠超出他們的規(guī)劃和設想。計算機的微型化、硬件成本的跳水式降低、使得計算機像一件普通的家庭必備用具或者教學用具一樣，廣泛的部署到生產(chǎn)、生活的各個方面。然而，幾十年計算機的發(fā)展和普及，實際的計算機使用當中，其實也存在著很多的問題。

對于網(wǎng)絡技術也飛快發(fā)展的今天，計算機依賴個人計算機IBM體系，以及服務器架構下的服務網(wǎng)絡，還有巨型機等高昂設備部署的今天，對于其更低代價下，臨時的較高計算要求、數(shù)據(jù)穩(wěn)定安全要求的這種計算機需求，仍然沒有得到足夠的體現(xiàn)。計算機資源，被大量的盲目生產(chǎn)，和低效的應用，它的部署，更多的起到一種多媒體設備，以及一些娛樂性質(zhì)的設備。將計算機能夠更加廉價的作為一種商業(yè)資源去共享，去方便的為企業(yè)和家庭服務，是未來發(fā)展的需要。

1 云計算集群框架設計

對于云計算而言，能夠完成虛擬化資源分配、大量數(shù)據(jù)存儲管理、編程二次開發(fā)、計算機集群部署。在內(nèi)部實現(xiàn)負載均衡，計算機健康性掃描，數(shù)據(jù)冗余備份、動態(tài)計算機更新、遠程控制管理等［3］?？傮w呈現(xiàn)的設計結構如圖1所示。

圖1 云計算集群系統(tǒng)結構

2 可靠性模型

系統(tǒng)可靠性在定義當中它指的是可運行t=0到以后的任意時刻t這段時間設備不發(fā)生故障的概率，這個概率的分布函數(shù)記作R(t)。而單位時間內(nèi)，發(fā)生故障的器件數(shù)目和總共測試的器件數(shù)目之比為λ。而這個發(fā)生故障的概率分布和λ有關系，這種關系表達為:R(t)=e^(－λt)。

在網(wǎng)絡當中，復雜的拓撲結構［4］通過分解以后，是由串聯(lián)和并聯(lián)兩種方式交互式組合而實現(xiàn)的一個超大型網(wǎng)絡。通過串聯(lián)和并聯(lián)的分解計算，再將各自作為整體在整體結構上執(zhí)行串聯(lián)或者并聯(lián)關系計算，最終計算出實際的可靠結構。因此網(wǎng)絡的可靠性，可以通過建立這種計算方式來實現(xiàn)可靠程度的計算。

在這種連接方式下，只要一個結構出現(xiàn)故障的時候，那么整個系統(tǒng)就會出現(xiàn)癱瘓，因此可靠性為:R=R1×R2×…×Rn;

對應的，系統(tǒng)發(fā)生失效性為:λ=λ1+λ2+…+λn。

而在并聯(lián)系統(tǒng)下，系統(tǒng)的可靠性卻是系統(tǒng)全部發(fā)生故障工作的補集。表達為:R=1－(1－R1)×(1－R2)×…×(1－Rn)。

在這種情形下，系統(tǒng)失效為:

這里系統(tǒng)的子系統(tǒng)都是只要有一個正常工作就行，也就是它們都是相同功能作用的情形，也叫做冗余子系統(tǒng)。在云計算過程當中，冗余的存在［5］能夠為系統(tǒng)總體可靠性大大提高。

特別的，在非常特殊的情形下，能夠設計一類特殊結構的并聯(lián)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)由m=2n+1個子系統(tǒng)構成，也就是說m是奇數(shù)，最終外面的輸出靠一個表決器來完成輸出。也就是說系統(tǒng)的運行結果通過m個子系統(tǒng)的結果進行表決，把結果相同數(shù)目最多的結果作為正確結果輸出。這種結構下的系統(tǒng)可靠性為:

M模冗余系統(tǒng)結果如圖2所示。

圖2 m模冗余系統(tǒng)結構

在現(xiàn)在計算機工藝和電子元器件已經(jīng)非?？煽康那樾蜗?，m的取值不必取得非常大，事實上一個主機服務器在從開始使用的時候，安全運行一兩年，完全不成問題，因此，在實際的云計算集群部署中，m只是取3即可，采用最小的參數(shù)進行三重度冗余備份技術，實現(xiàn)計算機集群的可靠性。三重冗余備份的類設計結構圖如圖3所示。

圖3 三重度冗余類結構設計

3 負載均衡模型

負載均衡有很多的方式，例如最基礎的隨機分配模式［6］，輪詢分配模式，權重輪詢分配模式。隨機分配模式就是采用系統(tǒng)的隨機函數(shù)，開始隨機的計算帶分配主機，隨機彈出哪個，就將任務分配給它，這種算法的特點就是分配過程非常的高效，無論在任何情況下，都能夠在較少的計算資源和仍以數(shù)量的任務和主機資源對比關系中，均能夠變現(xiàn)出較為合理的分配行為，但是這種算法過于不確定，它的穩(wěn)定性不能夠預測，并且他的性能很大程度上取決于隨機函數(shù)的分布。負載均衡類設計如圖4所示。

圖4 負載均衡類設計

4 健康性掃描

該功能依靠的是云計算平臺的多個主機之間的消息通信機制實現(xiàn)的，消息通信分為兩種模型，一種是請求回復型，另一種是發(fā)布訂閱的模式。

這里采用了發(fā)布訂閱消息模式［7］，該模式能夠為用戶提供一個更好的運作方式，這里發(fā)送者，不再無選擇的，盲目的發(fā)送信息，只負責額標注消息的類別。而消息的發(fā)送與否，取決于對方的訂閱。訂閱者，對于消息，進行自己感興趣的進行訂閱，它自身也并不知道消息是什么內(nèi)容，發(fā)布者按照訂閱情況，將消息有選擇的發(fā)送到各個訂閱者手中。這種方式實現(xiàn)了訂閱者和發(fā)布者之間的消息傳遞類型有更多的有選擇的可能，減少了消息發(fā)布的盲目性，提升了效率。它自身再結合并行算法、以及緩存機制，或者網(wǎng)絡自身主機連接關系，實現(xiàn)更為復雜的消息共享機制，實現(xiàn)更多的可能和可開放性。

在這種情形下，集群計算機的消息模式，采用集群交互的功能來使得消息的發(fā)送接收更加穩(wěn)定。它們通過節(jié)點間的特殊通道進行通信。這種特殊性體現(xiàn)在通道不需要某兩個節(jié)點進行通信時，額外建立，而是共享集群通道進行通信，這在路由功能的方便、以及單點故障處理中，都是非常好的體現(xiàn)。因為從圖論角度講，n個節(jié)點的兩兩連接通信信道數(shù)量是n(n－1)/2。是O(n^2)的復雜度。而建立公共信道以后，它們只需要共享同一個信道就可以，減少了信道建立開銷。

在集群信道建立體制下，仍然設計了三種集群通信模式。它們分別為不同的應用情形所使用，以使得整體取得一個最佳的效果。

1)隊列消費集群:由于他們的通信信道共享，因此任務隊列也是共享的，在這種狀況下，當出現(xiàn)單點故障的時候，排隊的消息任務會轉(zhuǎn)移到其他相鄰主機任務隊列中去，不會實現(xiàn)任務失敗的情況。2)消息代理群:這其實是一個類似于中介的，運作機制。3)主從集群:這不再是對等主機的情形，而是一種領導與被領導，服從與被服從的關系。云集群類設計如圖5所示。

圖5 云集群類設計

5 系統(tǒng)安全性設置

系統(tǒng)安全性設計，需要考慮的問題是創(chuàng)建服務器和添加服務器的時候?qū)嵭序炞C機制，能夠登記注冊相關的主機身份信息。并對主機的優(yōu)先結構進行設計，是整個系統(tǒng)把關入口。對于系統(tǒng)安全算法，通過算法采集接口提供，為其中的詳細設計提供算法支持。在摘要算法中，通過md5算法實現(xiàn)簡單的摘要計算，用SHA-256實現(xiàn)高強度的復雜摘要計算［8］。

6 結束語

本文從總體到細節(jié)詳細設計了云計算集群結構，從遠程訪問控制、網(wǎng)頁顯示和JSP編譯、三重冗余備份、集群部署和負載均衡設計等幾個方面來展開設計云計算結構［9］。對云計算可靠性問題、負載均衡、健康性掃描、安全性設計等幾個問題，進行了原理上的分析并給出合適的解決方案?？煽啃苑桨覆捎昧巳厝哂鄠浞莸牟呗裕诖鷥r和性能上取得了較好的方式。對于負載均衡來講，采用帶權輪詢的方式實現(xiàn)負載的均衡，并在實際的進一步設計當中，把負載均衡又詳細設計成web主機和app主機兩個部分，進一步結合實際情況細化了設計過程。對于健康性掃描，采用訂閱的方式進行掃描，實現(xiàn)優(yōu)化的使用通信共享總線的目的。

［1］Kaewkasi.CloudComputing［EB/OL］.2015.4.http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing.2015 －04.

［2］Michael Armbrust，Armando Fox，Rean Griffith，et al.A-bove the Clouds:ABerkeley View of Cloud Computing，Technical Report No［J］.UCB/EECS －2009 －28.2009.2.

［3］Lai L，L Shen，Y Zheng，et al.REPERA，A Distributed ArchitectureEfficientlyCombining Pure Replication and Erasure Code［C］.2nd International Conference on Cloud Computing and Virtualization，2010.

［4］劉鵬.云計算－將計算變成水和電［J］.中國計算機協(xié)會通訊，2009，5(10):49 －54.

［5］陳康，鄭緯民.云計算:系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀［J］.軟件學報，2009，20(5):1337 －1348.

［6］King，Rachel.CloudStorage［EB/OL］.2015.1.http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_storage.2015 －01

［7］Danielson.Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)［EB/OL］.2015.4.http://aws.amazon.com/s3/，2009.

［8］Rouse，Margaret.Hadoop［EB/OL］.2015.3.http://hadoop.apache.org/，2015 －03.