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文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)時代的到來,給人們的工作和生活帶來巨大的改變。龐大的在線用戶數(shù)、各種各樣的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)給企業(yè)帶來了龐大的流量和經(jīng)濟效益,同時也給支撐在線服務(wù)的集群帶來了巨大的負擔。目前,基于云環(huán)境的集群大多數(shù)采用虛擬機來構(gòu)建,對其的伸縮策略也多屬基于閾值的響應(yīng)式伸縮方法。當負載過大時,即使是搭建在云環(huán)境里的集群可以動態(tài)的進行伸縮,用戶的請求響應(yīng)時間依然會變長。而當負載過小的時候,又會有不少機器空閑,造成不必要的浪費。如何使集群在進行伸縮調(diào)整的時候,盡
2、可能地減少用戶等待的時間和伸縮造成的開銷,這已成為相關(guān)企業(yè)不得不考慮的兩個問題。針對這兩個問題,本文提出了一種基于Docker的混合式集群伸縮方法。
首先,調(diào)研了國內(nèi)外關(guān)于伸縮方法的研究現(xiàn)狀,確定了Docker容器與虛擬機混合部署集群的可行性。在概括了伸縮方法具備的三個理論要素之后,研究了請求響應(yīng)時長和開銷大的成因。根據(jù)常見的云環(huán)境的計費規(guī)則,歸納出云環(huán)境下集群的計費公式。
其次,提出綜合使用基于閾值的響應(yīng)式和預(yù)測式
3、伸縮方法。工作負載屬于時序序列,且具有自相似性,可采用自回歸模型對未來的工作負載進行預(yù)測解決伸縮的時機問題。通過對工作負載變化的特征分析,利用工作負載變化率判斷其類型,以便決定選擇虛擬機或者Docker容器伸縮,解決了伸縮的對象問題。最后對集群上的服務(wù)采用排隊論進行建模,通過當前工作負載量計算出伸縮所需的服務(wù)數(shù)量,解決了伸縮的數(shù)量問題。
然后,根據(jù)前面的研究結(jié)果,在明確了設(shè)計目標后,使用偽代碼對擴展算法和收縮算法進行描述。在此
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