一种基于虚拟机重要性排序与资源估计的云应用高可用管理模型
分布式、并行与集群计算
2022-11-30 v1
摘要
云资源使用量的激增阻碍了服务可用性，导致中断、资源争用以及过高的功耗。现有方法通过提供多云、虚拟机迁移以及运行每个虚拟机的多个副本应对该挑战，但这带来了云数据中心（CDC）的高额开销。在此背景下，提出了一种新颖的基于虚拟机重要性排序与资源估计的高可用管理（SRE-HM）模型，以在优化CDC成本的同时提升用户服务可用性。该模型基于资源争用估计服务器故障，并提前组织所需资源以维持期望的服务可用性水平。引入并计算了每个执行关键或非关键任务的虚拟机的重要性排序参数，随后依据其重要性与用户指定约束选择可行的高可用（HA）策略。它仅对重要虚拟机而非所有虚拟机实施故障容忍策略，从而实现CDC的成本优化。所提模型利用Google Cluster数据集开展实验进行评估，并与现有最优方法对比。相较不含SRE-HM的HA，SRE-HM将服务可用性最高提升19.56%，并将活跃服务器数量与功耗分别降低至多26.67%与19.1%。
引用
@article{arxiv.2211.16117,
title = {A High Availability Management Model based on VM Significance Ranking and Resource Estimation for Cloud Applications},
author = {Deepika Saxena and Ashutosh Kumar Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.16117},
year = {2022}
}