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[CAJ]云计算环境面向SaaS多租户的可伸缩数据放置研究

[日期:2014-03-15] 来源:CNKI  作者: 郑永清 [字体: ]

云计算环境面向SaaS多租户的可伸缩数据放置研究

山东大学   郑永清

本课题主要贡献概括如下:(1)提出面向租户的锁粒度模型以及事务驱动的局部数据迁移策略,确保多租户高并发事务的高效运行。考虑到多租户数据存储及访问模型的进一步优化,针对并发控制的锁技术进行了更深的探讨,本文结合多租户数据分布的特点,提出面向租户的锁粒度模型,同时,建立事务分析机制,结合事务冲突率、死锁率、锁数量、系统吞吐量等多个方面的影响因子,建立锁粒度函数,求解合适的租户锁粒度区间,并根据求得的锁粒度,驱动局部数据迁移,为大规模多租户事务并发及数据管理提供更高的性能。实验结果证明,面向租户的锁粒度模型及迁移策略,每秒钟可以增加响应100多个事务。(2)提出一种基于排队论模型的单队列多服务台的多租户数据副本数量求解策略,实现数据的高可靠性和高效访问,并降低服务提供商成本。针对租户数据访问热度变化造成的系统负载不均衡,以及平均请求等待时间变长等问题,本文对请求到达时间和响应时间均符合指数分布的概率规律性进行研究,验证其符合泊松概率分布,通过M/M/S/∞模型确定最优的多租户数据副本数量,通过对多租户数据片段在不同节点上的复制,在保证数据高可靠性的前提下,实现数据的高效访问,并降低服务提供商成本。实验结果证明,依据本文的副本求解策略,请求的响应时间与期望值拟合度非常高,能够适应系统请求个数的变化。(3)提出了一个基于SLA的新的迁移策略,基于需求估算模型、迁移成本计算模型及迁移可靠性保证机制,降低迁移操作的总成本,并优化SaaS应用总体性能。针对现有资源分配模式、容量规划和资源分配方法无法识别租户的特性,难以实现按需多租户数据迁移的问题,本文提出了一个新的迁移策略。其中,需求资源估算模型来决定何时迁移,迁移成本模型指导选择可能的租户进行迁移,单写双读的迁移模型保证迁移过程中事务的一致性。基于新的迁移策略,可以有效降低迁移操作的总成本,并优化SaaS应用总体性能。

云计算环境面向SaaS多租户的可伸缩数据放置研究

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