基于云平台可弹性扩缩的Web应用系统的研究与实现

发布时间：2020-03-20 19:37

【摘要】：互联网环境下,电子商务发展迅猛,业务请求和互联网环境愈发复杂,负载急剧增加,对应用的高可用性和服务质量带来了严峻的挑战。传统的Web集群模式由于集群规模固定的问题,无法应对突发性的访问激增带来的负载压力。新兴的可弹性伸缩Web架构使得集群规模可以随工作压力变化而动态调整,云计算技术的出现使得资源按需获取成为可能,Docker技术极大的提高了应用部署的速度和稳定性。因此,本文利用这些技术和弹性伸缩模型解决商城在高负载场景下的高可用的问题。本文基于实验室研发的Web电商系统,研究如何保证当前环境下Web应用的可用性和服务质量的问题。本文研究了集群模式的发展和云计算技术、Docker容器技术等前沿技术,学习和研究了伸缩理论、弹性伸缩现状,并对当前通用弹性伸缩方案的各个模块进行分析,设计了一个基于云平台的可弹性伸缩模型,对现有通用弹性伸缩模型的负载指标选取模块,负载预测算法,伸缩后固定冷却时间设定等分别进行了分析和改进——针对当前负载指标选取过于单一的问题,创新性的提出根据近期负载判定负载类型,进而选取最优负载指标的方案;针对当前的负载预测算法的不足,提出基于算法融合的改进算法ELR(Enhanced Linear Regression),对当前预测算法的预测值进行修正,并且设置了对照组进行实验,验证了 ELR算法的准确性;然后针对目前模型扩缩容后采用固定冷却时间,无法适应所有场景的问题,提出了改进的动态策略。基于以上研究,设计了改进的基于融合策略的弹性伸缩模型,并利用其开发了弹性扩缩容系统ADDS,支撑Web应用具有弹性可扩缩的特性,使应用在高访问量情况下保证对外提供高可用的服务。最后,设计实验进行系统功能性测试,并对结果进行分析,验证了 ADDS各个功能模块的可用性和Web应用系统的可弹性伸缩特性,对提高应用的高可用性具有一定的研究价值。
【图文】：

架构图,架构,弹性伸缩

２．３弹性伸缩理论逡逑２．３．１相关概念逡逑弹性伸缩是通过一定的策略动态地调整集群规模，使之与整体工作负载匹配，逡逑在负载过高时，增加物理资源，缓解集群压力，保证服务质量；在负载过低时，逡逑则释放掉过剩的资源，节约成本。介绍弹性伸缩模型，要介绍以下概念：逡逑１．扩容和缩容：对应弹性伸缩的“伸”和“缩”，表示集群伸缩所采取的具体动逡逑作，扩容增加集群的规模，缩容即减小集群的规模。逡逑２．工作负载：集群在各个层面上承受的负载压力的综合。为了能够准确地预逡逑测Ｗｅｂ集群负载，首先需要收集负载进行分析，研宄负载的特性，并针对这些特性逡逑来选择最适合的方法来进行应用集群的负载预测。逡逑３．负载指标：衡量工作负载的指标，当前有系统性能指标（如ＣＰＵ利用率），逡逑服务性能指标（如请求响应时间），不同的应用可能选取不同的指标来衡量负载，逡逑比如ＣＰＵ密集型的应用选用ＣＰＵ做指标较为合适。指标选取方法包括单指标选逡逑

模式图,弹性伸缩,模式

北京邮电大学工学硕士学位论文均衡器发送到后端的具体服务器上进行处理，然后返回处理结果。该模式相对单机应用增加了处理能力，但是具有其不可忽视的缺陷。首先，部署困难。Ｗｅｂ应用的部署复杂，需要在多台异构机器上部署同样的应用，环境配置，软件，置文件都需要重复配置，这种大量的重复操作过程繁琐，易于出错，由于机型不同造成配置结果不可控，可能出现未知问题。其次，资源利用率低。为了满潜在的负载需求，在预估Ｗｅｂ服务器数量时往往按照访问峰值的访问配置，在大部分时间访问量是达不到访问高峰的，这样造成了非高峰期资源浪费，资利用率大大降低；而且负载一旦超出预估的估值，将会超出集群的承载能力，而影响服务质量，甚至造成集群瘫痪。逡逑为了解决固定集群模式无法适应负载激增的状况，可能会产生服务不可性者服务质量下降的问题，本文采用如图３－２所示的可弹性伸缩的集群模式作为村一品网络商城的集群架构，并对现有的弹性伸缩模型进行了研宄和改进。逡逑
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP393.09

【参考文献】