AID: 大规模云系统中依赖聚合强度的有效预测
软件工程
2022-04-26 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
服务可靠性是云提供商必须应对的关键挑战之一。在云系统中, 非预期的服务故障可能会对其依赖服务造成严重的级联影响, 损害客户满意度。准确高效地预测级联影响对于云系统的运维至关重要。现有方法通过分布式追踪来识别一个服务是否依赖于另一个服务, 但尚无先前的工作专注于区分云服务之间的依赖程度。在本文中, 我们调查了两个云提供商的停机故障与故障诊断流程, 以此推动依赖强度定义的提出。我们将两个服务之间的依赖强度定义为被调用服务状态对调用服务的影响程度。然后我们提出了 AID, 这是首个预测云服务之间依赖强度的方法。AID 首先从跨度中生成一组候选依赖对。随后 AID 利用从跨度中聚合的多变量时间序列来表示每个云服务的状态。基于服务的表示, AID 计算每个候选对中调用方与被调用方状态之间的相似度。最后, AID 聚合这些相似度以产生一个统一值作为依赖强度。我们在从开源微服务基准和生产环境云系统收集的数据上评估了 AID。实验结果表明, AID 能够高效且准确地预测依赖强度。我们进一步在大规模商业云系统中展示了我们方法的实用性。
引用
@article{arxiv.2109.04893,
title = {AID: Efficient Prediction of Aggregated Intensity of Dependency in Large-scale Cloud Systems},
author = {Tianyi Yang and Jiacheng Shen and Yuxin Su and Xiao Ling and Yongqiang Yang and Michael R. Lyu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.04893},
year = {2022}
}