羅歡，陳仁澤，劉明偉，徐律冠

（南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)研究院有限公司，廣州 510000）

引言

在互聯(lián)網(wǎng)與計算機逐漸擴展應用之后，人類就進入了信息化的時代，在信息社會里，計算機系統(tǒng)逐漸進入到生活與生產的每一個角落，大到探索宇宙的飛船，小到生活中的家用電器，都含有計算機系統(tǒng)與芯片，特別是隨著近年來出現(xiàn)的云計算理念，已經成為了生活中的普遍資源。其中云平臺微服務架構更是計算機里較為重要的軟件架構，而在微信息環(huán)境下出現(xiàn)的微服務，其大致模式更是個性化與差異化的，同時也可作為一種新興的媒體服務。微服務能夠提供隨身、隨地、隨時的服務，其服務的方式會因為人的流動而改變。但是云平臺微服務架構也存在一些固有的弊端，因此需要對其進行可靠性研究。

文獻[1]對微服務之間的復雜依賴關聯(lián)進行建模，從而得到含有有向無環(huán)圖描述的微服務調用關聯(lián)模型，通過該模型對所有微服務請求的頻率進行估算，同時根據(jù)排隊論中的隊列擬定微服務的處理流程，從而擬定出一種以微服務等級協(xié)議滿足度為評估指標的服務收益函數(shù)，最后使用擁塞博弈模型擬定資源利用關系，通過對比資源利用關系與收益指標函數(shù)來完成對云平臺微服務架構的可靠性研究。但是該方法只通過收益指標來度量架構的可靠性，無法有效地分析出云平臺微服務架構整體的可靠性。

文獻[2]依據(jù)在失效可恢復的狀態(tài)中，能夠清晰觀察資源失效規(guī)律的動態(tài)轉變原理，并融入失效恢復機制，利用兩參數(shù)將其放置在不同的時段資源節(jié)點與傳輸鏈路中進行描述，再憑借并行任務之間含有的交互關系，擬定出資源可靠性評估模型，最后把該模型融入到粒子群算法中，通過粒子群算法對該模型樣本進行分析，進而完成對云平臺微服務架構可靠性的研究。但是該方法只是使用樣本模型來進行可靠性研究，但是在現(xiàn)實情況中還會存在一些其他因素的影響，這就導致該方法在現(xiàn)實環(huán)境中會出現(xiàn)研究可靠性不精準的問題。

上述方法中均存在分析結果不精準的問題，對云平臺微服務架構可靠性研究造成一些不必要的影響，為此提出一種基于DevOps的云平臺微服務架構可靠性研究方法，該方法夠準確、有效分析出云平臺微服務架構的可靠性。

1 傳統(tǒng)應用架構與微服務架構對比

傳統(tǒng)的Web應用在完成開發(fā)后，打包為War包，并放置在Web容器里發(fā)布運行。傳統(tǒng)應用架構的整體結構如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)應用架構整體結構

傳統(tǒng)應用架構有多種有點，例如能夠在開發(fā)環(huán)境中完成本地測試、代碼集的完成度較高、有利于團隊的協(xié)同開發(fā)、項目容易打包等。但是傳統(tǒng)應用架構也存在多種缺點，這種傳統(tǒng)應用架構較為適用于中小型項目，在項目轉換較為復雜時會出現(xiàn)難以控制的問題，其主要的表現(xiàn)為：隨著業(yè)務復雜化與業(yè)務難度的提升，項目就會變得較為笨重，需要修改局部并重新測試相關的業(yè)務數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)應用架構的更新變得非常困難，項目整體[3]頻繁發(fā)布，傳統(tǒng)應用架構的負載程度有限，難以滿足頻繁發(fā)布的需求。

微服務架構是將一種復雜系統(tǒng)里較為獨立的應用劃分為不同的服務，所有的服務都獨立放置[4]，服務與服務之間保持相互獨立的狀態(tài)。所有服務能夠放置在一種物理服務器中，也能夠單獨的分布在不同主機內，所有服務由容器進行統(tǒng)一的管理控制，云平臺微服務架構的結構圖如圖2所示。

圖2 云平臺微服務架構整體結構

云平臺微服務架構的優(yōu)點有：單一服務高內聚、代碼[5]容易理解、開發(fā)的速度快、服務之間能夠獨立放置，單獨的服務調試不會干擾到整體項目的運行、每一種服務能夠憑借開發(fā)者的需求放置到適合的服務器中、容錯率較高、個別服務bug不干擾整體系統(tǒng)等。但是，云平臺微服務架構也含有不能回避的問題，即服務管理成本上升、復雜性增加、需要管理容器里多種不同的服務實例。但隨著一些應用架構的開發(fā)，這些問題也得到了較好的解決。

1.1 云平臺微服務架構設計模式

云平臺微服務架構在具體使用時包含多種設計模式，這些模式中最為常見的模式是代理微服務[6]設計模式與鏈式微服務設計模式，這兩種設計模式分別如圖3（a）、（b）所示。在代理微服務設計模式中，客戶端并不會聚合數(shù)據(jù)，代理接口憑借業(yè)務需求差別調用不同的微服務，同時把數(shù)據(jù)反饋至客戶端，代理接口在此過程中需要完成請求委派與數(shù)據(jù)轉換的工作。在鏈式微服務設計模式中，服務A收到請求后會和服務B進行通信，相似的，服務n-1會和服務n進行通信，在通信流程中傳遞全部的服務利用同步信息。在整體鏈式調用結束前，客戶端需長時間等待。除了上述兩種經典的微服務設計模式外，根據(jù)具體的設計要求還會出現(xiàn)更多的設計模式，比如聚合微服務設計模式。

圖3 兩種微服務設計模式

1.2 可靠性評估模型構建

云平臺微服務架構的可靠性模型，是由網(wǎng)絡可靠性模型擴展得到的，以圖論域[7]幾率論作為研究工具。融合云平臺微服務架構的特點，存在以下三種基本的假設條件：

第一，節(jié)點與鏈路都含有物理意義，都含有能夠正常運作的幾率；

第二，節(jié)點與鏈路只存在兩種情況，即失效與正常；第三，節(jié)點與鏈路之間的幾率統(tǒng)計都是相互獨立的。因此，云平臺微服務架構可以用G=（V，E）表示，V表示云平臺微服務架構中節(jié)點的集合，E表示云平臺節(jié)點之間的鏈路集合。

已經提出的模型大部分都是憑借圖的連通向量來評估云平臺微服務架構的可靠性。憑借連通向量的可靠性模型研究內容為圖的連通幾率，分析角度共有三種，分別是：

1）兩終端可靠性：在圖G里，特定源節(jié)點s和任務節(jié)點t之間最少要含有一條路徑連通的幾率，擬作R1(G)。

2）k終端可靠性：在圖G里，通過k種節(jié)點構建頂點子集，其中，隨機兩種節(jié)點都可以連通的幾率，擬定成Rk(G)。

3）全終端可靠性：在圖G里，每一種節(jié)點之間都連通的幾率，擬定成RA(G)。

典型憑借連通向量的可靠性估算方式有，狀態(tài)枚舉法、不交織和法、容斥原理法與因子分解法，四種方法的原理如下。

1）狀態(tài)枚舉法

擬定出云平臺微服務架構可靠的全部狀態(tài)，獲得的可靠度是：

2）容斥原理法

容斥原理法通過組合數(shù)字中的容斥原理[8]公式估算可靠度，其中最為典型的就是小路集法。一種路集對應云平臺網(wǎng)絡的一種正常狀態(tài)，如果網(wǎng)絡G中含有m種最小路集，Ai代表第i種最小路集，那么最少含有一種最小路集就能夠確保網(wǎng)絡處于正常情況。擬定網(wǎng)絡正常事件是S，則可靠度的計算公式為：

3）不交織和法

不交織和法是容斥原理的一種改進，通過不交織公式，計算云平臺微服務架構中所有最小路集[9]的和，計算表達式為：

4）因子分解法

針對規(guī)模較大的云平臺微服務，因式分解法通過式（4）將其劃分為若干種簡單網(wǎng)絡[10]，一直持續(xù)至不能夠在劃分為止。

在圖G中，G*e為圖G將邊e縮小后獲得的新圖，G-e代表圖G剔除邊e獲得的新圖，Pe代表邊正常工作的幾率。

因為云平臺微服務架構的使用范圍、資源有限，為了將感知區(qū)域至少被k種不同節(jié)點同時覆蓋，需要放置大量的節(jié)點，進而確保信息可以被可靠的傳輸至Sink節(jié)點。和傳統(tǒng)的應用架構可靠模型相比，云平臺微服務架構可靠模型不僅考慮節(jié)點之間的連通性，還要考慮網(wǎng)絡的覆蓋性。

1.3 云平臺微服務架構可靠性評估

為了能夠準確分析云平臺微服務架構的可靠性，通過云平臺微服務傳輸?shù)臄?shù)據(jù)安全性進行評估。首先挑選一種合適的評估指標，計算每一種敏感數(shù)據(jù)輸送路徑輸入和輸出傳送端緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)計算效率，快速的感知每一種數(shù)據(jù)輸送路徑當前的輸送狀況，并且測評每一種數(shù)據(jù)輸送路徑的數(shù)據(jù)處理能力，根據(jù)不同輸送路徑對數(shù)據(jù)的處理能力進行敏感數(shù)據(jù)流量動態(tài)匹配，從而安全的傳輸數(shù)據(jù)。

依據(jù)路徑當前的數(shù)據(jù)輸送能力，為每一種敏感數(shù)據(jù)輸送路徑匹配各不相同的緩沖區(qū)空間尺寸，利用以下方程估算數(shù)據(jù)輸送路徑的質量：

式中：

Tfi—敏感數(shù)據(jù)中路徑i的輸送端緩沖區(qū)時間；

ilT—敏感數(shù)據(jù)內最后一種數(shù)據(jù)離開路徑i的傳送段緩沖區(qū)時間；

Mi—路徑i的輸送端緩沖區(qū)尺寸；

Qi—路徑i輸送端緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)處理速度。

采集一種不存在敏感數(shù)據(jù)包損失[11]的時間間隔作為原始樣本，并與歷史區(qū)間樣本進行組合，能夠估算出敏感數(shù)據(jù)傳輸所有路徑的置信區(qū)間，代表一條輸送路徑的時間間隔樣本，利用以下公式估算敏感數(shù)據(jù)輸送時間間隔樣本的均衡值：

式中：

ix—時間樣本里沒有發(fā)現(xiàn)確實敏感數(shù)據(jù)包的成功輸送區(qū)間；

N—樣本的總量；

XN—平均時間間隔的均衡值。為了能夠剔除敏感數(shù)據(jù)輸送端儲存的收集樣本[12]，依靠下列方程估算敏感數(shù)據(jù)輸送路徑的時間迭代均衡值。

其中：

SN—表所有樣本的指標差。

可以利用迭代法估算標準差，進而刪除敏感數(shù)據(jù)在輸送端存儲的樣本：

通過式（7）與式（9）內獲得的均衡值與標準差后，融合估算敏感數(shù)據(jù)成功輸送的變異系數(shù)Z1?a/2，完成中心極限定理估算出置信范圍：

式中：

1?a—置信標準；

u—置信區(qū)間；

S、X—每一種樣本的均衡值和指標差。

進而得到置信范圍，并將其作為進一步測評的根據(jù)，更新敏感數(shù)據(jù)預測趨勢并提高輸送路徑質量。

2 實驗證明

上述評估是通過簡易的計算數(shù)值來進行平臺可靠性評估，但在現(xiàn)實環(huán)境中還會出現(xiàn)一些其他的影響因素，為此進行仿真實驗。實驗環(huán)境為Intel(R) Core (TM)i5-3470 CPU，3.20 GHz，8 GB內 存 的PC化，通 過MATLAB7.6編程實現(xiàn)，LIBSVM為支持向量機軟件。

當云平臺微服務架構處于運行狀態(tài)時，因為各種優(yōu)先級數(shù)據(jù)傳輸占用總線時間與所研究數(shù)據(jù)占用總線時間的影響，任何數(shù)據(jù)的時間參數(shù)均是一種隨機的變量向量。擬定云平臺微服務架構里某三種實時數(shù)據(jù)的每種時間參數(shù)，如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)傳輸時間參數(shù)

為了方便對比驗證可靠度的估算結果，通過Matlab編制程序進行10次Monte-Carlo模擬，獲得數(shù)據(jù)（a）的傳輸可靠度R=0.888 8。

如圖4（a）里時間余量零線以上的*代表傳輸失敗的微服務數(shù)據(jù)，時間余量零線以下的·代表傳輸成功的微服務數(shù)據(jù)。進過Monte-Cralo模擬對比，能夠發(fā)現(xiàn)估算結果和Monte-Cralo實驗結果完全吻合。

同理憑借式（7）與式（8）能夠進一步的獲得數(shù)據(jù)（b）的云平臺微服務可靠度R=0.888 2，同理使用Matlab擬定的程序進行Monte-Cralo實驗模擬，獲得的可靠度R=0.888 3，比對發(fā)現(xiàn)他們之間的誤差很小。

數(shù)據(jù)（c）傳輸?shù)目煽慷韧ㄟ^估算查表獲得R=0.885 1，通過Monte-Cralo模擬實驗，獲得可靠度R=0.884 6，結果完全吻合。

通過圖4三組云平臺微服務數(shù)據(jù)傳輸可靠度估算和實驗模擬結果可以看出，通過式（7）與式（8）估算得到的云平臺微服務數(shù)架構可靠度，與使用Matlab編程進行實驗模擬獲得的可靠度結果非常吻合，相對的誤差較小，表明本文推導估算結果的正確性。經過對比上述三組實驗可靠度可以得出，數(shù)據(jù)Ⅲ的可靠度相對較低，而數(shù)據(jù)Ⅰ、Ⅱ的可靠度較高。這就要求在以后的研究中，要重點研究數(shù)據(jù)Ⅲ的可靠度成功率，經過分析擬定提升云平臺微服務架構的可靠度。以上實驗考慮了云平臺微服務架構中三種實時性數(shù)據(jù)，而現(xiàn)實的云平臺微服務架構中需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)種類非常多，同樣能夠使用該方法對平臺中所有數(shù)據(jù)的可靠度進行依次估算，從而獲得整體的云平臺微服務可靠度。

3 結論

針對傳統(tǒng)云平臺微服務可靠性差的問題，提出一種基于DevOps的云平臺微服務架構可靠性研究方法，對傳統(tǒng)的應用架構和微服務架構進行對比分析，構建可靠性評估模型，利用圖論域幾率論分析云平臺微服務架構的特點，實現(xiàn)云平臺微服務架構可靠性的研究。為了能夠進一步評價云平臺微服務架構的可靠性，設計對比實驗，實驗結果表明，所提方法能夠有效的分析出云平臺微服務架構的可靠性，具有較高的實際應用價值。

圖4 云平臺微服務可靠度Monte-Cralo實驗模擬