高生存?zhèn)坞S機(jī)自主服務(wù)調(diào)度算法

熊　鵬

(上海電機(jī)學(xué)院 電子信息學(xué)院, 上海 201306)

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高生存?zhèn)坞S機(jī)自主服務(wù)調(diào)度算法

熊鵬

(上海電機(jī)學(xué)院 電子信息學(xué)院, 上海 201306)

摘要高生存性是任何網(wǎng)絡(luò)計算系統(tǒng)所必須具備的屬性。分析了自主服務(wù)調(diào)度算法的特點，針對服務(wù)器群集系統(tǒng)中服務(wù)器間服務(wù)遷移的不確定性，提出了一種偽隨機(jī)機(jī)制。該機(jī)制引入了一個調(diào)度序列和基于馬爾科夫鏈的自主競爭機(jī)制，實現(xiàn)了服務(wù)器的自主調(diào)度，同時增加了惡意入侵者入侵服務(wù)器群集系統(tǒng)的難度，增強(qiáng)了服務(wù)器群集系統(tǒng)的生存率。實驗表明，具備偽隨機(jī)序列的服務(wù)遷移自主調(diào)度算法性具有更好的抗攻擊性能，能夠更好地協(xié)調(diào)安全性和服務(wù)連續(xù)性間的平衡。

關(guān)鍵詞服務(wù)遷移; 偽隨機(jī); 高生存性

Pseudo Random Autonomous Service Scheduling with High Survivability

XIONGPeng

(School of Electronic Information Engineering, Shanghai Dianji University，Shanghai 201306, China)

AbstractHigh survivability is a necessary ability in any network computing system. The paper analyzes strengths and weaknesses of the existing service migration schedule algorithm. For service migration uncertainty among servers in a server cluster system, a pseudo random mechanism is proposed. By creating a scheduling sequence and introducing autonomous competition algorithm based on Markov Link, the mechanism increases intruding difficulties of malicious intruders, thus increases the survival rate of the server cluster system. Experiments show that the autonomous scheduling services migration algorithm with a pseudo-random sequence has better performance against attacks.

Keywordsservice migration; pseudo random; high survivability

可生存性[1]是任何網(wǎng)絡(luò)計算系統(tǒng)在面對惡意攻擊和功能故障時所必須具備的能力，以便能夠及時地恢復(fù)系統(tǒng)服務(wù)。近年來網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)系統(tǒng)高生存率的研究也是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究熱點?？紤]到網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分層的體系結(jié)構(gòu)，可生存性研究不可避免地受到這一架構(gòu)影響。對照TCP/IP網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，可生存性從底層到上層分為物理生存性、網(wǎng)絡(luò)生存性、數(shù)據(jù)生存性和服務(wù)生存性4層[2]。其中，物理生存性是解決故障問題，主要包括故障檢測、硬件冗余備份等；網(wǎng)絡(luò)生存性是解決路由協(xié)議的連接、鏈路擁塞等問題，包括快速重建路由、控制擁塞等；數(shù)據(jù)生存性主要通過數(shù)據(jù)的本地或遠(yuǎn)程備份、區(qū)域網(wǎng)絡(luò)存儲和數(shù)據(jù)分散算法等來實現(xiàn)；而服務(wù)生存性則主要通過服務(wù)器冗余、服務(wù)遷移和調(diào)度機(jī)制來實現(xiàn)。和TCP/IP模型一樣，上層生存性依賴下層提供的服務(wù)。

服務(wù)可生存性對整個網(wǎng)絡(luò)的生存性是不可或缺的[3]。位于最上層的服務(wù)可生存性調(diào)度主要以在惡意入侵和故障發(fā)生的情況下，在提供相同服務(wù)的服務(wù)器間，如何實現(xiàn)盡可能長時間持續(xù)性服務(wù)的服務(wù)遷移，以及確保服務(wù)連續(xù)性和可生存性之間達(dá)到相互妥協(xié)和平衡為主要研究目標(biāo)。本文在自主服務(wù)調(diào)度算法的基礎(chǔ)上，提出了高生存?zhèn)坞S機(jī)自主服務(wù)調(diào)度算法，引入了偽隨機(jī)調(diào)度序列，使得算法網(wǎng)絡(luò)存在惡意攻擊或出現(xiàn)故障時，具備更好的服務(wù)生存性和連續(xù)性。模擬實驗證明了該算法的有效性。

1自主服務(wù)調(diào)度算法

自主服務(wù)調(diào)度算法[4]是多機(jī)群集服務(wù)調(diào)度算法[5]研究方向的一個重要分支。通常用于多機(jī)群集系統(tǒng)負(fù)載均衡的機(jī)制，在服務(wù)調(diào)度機(jī)制中也常被使用。自主服務(wù)調(diào)度算法位于群集系統(tǒng)中的每臺服務(wù)器上，服務(wù)器彼此競爭，最終勝出的服務(wù)器取得存儲在名為“分配器”設(shè)備上的服務(wù)請求，如圖1所示。圖中，路徑1表示服務(wù)分配器獲取并存儲來自于網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)請求；路徑2和4表示相應(yīng)服務(wù)器競爭分配器的服務(wù)請求；競爭結(jié)果是由路徑2獲得請求，并通過路徑3向網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)。在此過程中，獲得服務(wù)請求的服務(wù)器將向全網(wǎng)廣播該信息，其他服務(wù)器則停止競爭，繼續(xù)等待下一次服務(wù)請求。

圖1　自主服務(wù)調(diào)度過程Fig.1　Autonomous service scheduling procedure

服務(wù)自主調(diào)度算法具有較好的可擴(kuò)展性，群集系統(tǒng)[7]中服務(wù)器數(shù)量的增加也較容易實現(xiàn)。但相應(yīng)地會產(chǎn)生較多的管理信息負(fù)荷[8]，如服務(wù)器間的負(fù)載均衡信息[9]、狀態(tài)信息[10]等，都要消耗一部分帶寬資源。與多機(jī)群集服務(wù)調(diào)度算法中的另一個重要機(jī)制——中央控制服務(wù)調(diào)度[11]相比較，該算法對服務(wù)分配器工作要求較低，分配器不會因工作壓力產(chǎn)生明顯的瓶頸。

2高生存?zhèn)坞S機(jī)自主服務(wù)調(diào)度算法

2.1調(diào)度序列

通過移位寄存器來創(chuàng)建一個偽隨機(jī)序列[12]，同時加入入侵檢測序列[13]，在預(yù)定的邏輯算法(如異或)運算下獲取最終的調(diào)度序列，具體過程如圖2所示。圖中，a1,a2,…,an為偽隨機(jī)序列。

圖2　調(diào)度序列的創(chuàng)建Fig.2　 Creation of scheduling sequence

圖2中，當(dāng)輸出的偽隨機(jī)序列為“1”時，將觸發(fā)算法進(jìn)行服務(wù)遷移，由此避免從事服務(wù)的服務(wù)器長時間暴露在惡意攻擊下，這樣能有效地降低服務(wù)器受攻擊的概率，提高系統(tǒng)的安全；同時，根據(jù)入侵檢測的情況，入侵檢測序列本身也能觸發(fā)服務(wù)進(jìn)行遷移。因此，在偽隨機(jī)序列和入侵檢測序列的雙重保護(hù)下，群集系統(tǒng)能有效地應(yīng)對檢測到和未檢測到的惡意攻擊行為，系統(tǒng)中的服務(wù)器也因暴露時間有限，而避免遭受大規(guī)模破壞。

2.2調(diào)度算法

本文設(shè)計的高生存?zhèn)坞S機(jī)調(diào)度算法的具體執(zhí)行步驟如下：

偽隨機(jī)調(diào)度算法

Pseudo-random Scheduling()

變量(variables)：c: 群集系統(tǒng)某區(qū)域中服務(wù)器的總量，其集合為Z；

i: 完成初始化的服務(wù)器數(shù)量(0≤i≤c)，其集合表示為R；

Timer: 時間計數(shù)器。單個服務(wù)器被指定提供服務(wù)的最長時間。

初始化(Initialization):

(重新)啟動服務(wù)器，并加載本地啟動信息，并獲取私鑰，對文件及目錄完整性進(jìn)行驗證。

算法主體(Main Loop)

While(i>0)

{

∥存在一個來自于服務(wù)分配器的服務(wù)請求

服務(wù)器Pi獲得該請求；

Set Timer;∥設(shè)置時間計數(shù)器初始值；

i=i-1;

delete serverPifrom the setR;∥從集合R中刪除服務(wù)器Pi；

if ((Timer1 timeout) OR (the output of scheduling sequence is “1”))

{

if(R≠?)

{

通過預(yù)定的競爭機(jī)制，服務(wù)將遷移到集合R中的另一臺服務(wù)器Pj上；同時Pj在整個系統(tǒng)內(nèi)廣播這一信息，集合R中的其他服務(wù)器收到此廣播后將繼續(xù)等待新的服務(wù)請求；

}

if(R=?)

{

服務(wù)將被掛起，直到集合R中有新的服務(wù)器存在，然后服務(wù)將被遷移到新服務(wù)器上;

}

服務(wù)器Pi進(jìn)行初始化；

if(如果服務(wù)器Pi結(jié)束初始化)

{

i=i+1；

服務(wù)器Pi加入集合R;

}

}

}

算法的執(zhí)行代碼被設(shè)計保存在每臺服務(wù)器的只讀存儲器中，以便服務(wù)器啟動時讀取。算法中，變量被設(shè)計存儲在群集系統(tǒng)中的共享存儲區(qū)域，保證了不同服務(wù)器能讀取到相同的變量值。

服務(wù)器一旦重啟，假設(shè)所有安全隱患都將被清除，在偽隨機(jī)調(diào)度算法下，所有服務(wù)器能夠為整個系統(tǒng)提供安全服務(wù)。算法執(zhí)行過程中，存在兩種觸發(fā)服務(wù)進(jìn)行遷移的條件： ① 輸出的調(diào)度序列為1；② 時間計數(shù)器超時。一旦兩者中有其一成立，服務(wù)器將停止當(dāng)前服務(wù)，進(jìn)入初始化狀態(tài)；初始化結(jié)束后，服務(wù)器將再次提供服務(wù)。

可生存性是本文設(shè)計的偽隨機(jī)調(diào)度算法最重要的實現(xiàn)目標(biāo)。若考慮更多的指標(biāo)因素，如服務(wù)的連續(xù)性，當(dāng)集合R為空，且時間計數(shù)器超時，此時工作服務(wù)器將持續(xù)為系統(tǒng)提供長時間的服務(wù)，故服務(wù)器會因暴露時間過長也增加其遭受攻擊或入侵的風(fēng)險。因此，可以通過為處于掛起狀態(tài)的服務(wù)設(shè)置一個計時器來避免掛起的某項服務(wù)過長時間。

2.3基于馬爾科夫鏈的自主競爭機(jī)制

不同于請求調(diào)度算法[10]的中央控制服務(wù)調(diào)度機(jī)制，在本文設(shè)計的高生存?zhèn)坞S機(jī)調(diào)度算法中，所有服務(wù)器都將參與服務(wù)提供權(quán)的競爭，一旦服務(wù)需要遷移，系統(tǒng)中那些處于準(zhǔn)備服務(wù)狀態(tài)中的服務(wù)器(即算法中集合R中的服務(wù)器)彼此競爭提供服務(wù)的權(quán)利；無需考慮負(fù)載均衡問題，只要使得上次規(guī)定的最長時間內(nèi)表現(xiàn)最好(如被攻擊次數(shù)最少)的服務(wù)器贏得競爭即可，這種選擇機(jī)制可稱為基于馬爾科夫鏈的自主競爭機(jī)制。

2.4服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移

本文設(shè)計的高生存?zhèn)坞S機(jī)自主調(diào)度算法共定義了4種服務(wù)器狀態(tài)： 服務(wù)狀態(tài)、初始狀態(tài)、準(zhǔn)備服務(wù)狀態(tài)、掛起狀態(tài)。系統(tǒng)中任何一臺服務(wù)器在某一時刻只能處于其中一種狀態(tài)。服務(wù)狀態(tài)，即服務(wù)器當(dāng)前正在提供服務(wù)，此時該服務(wù)器稱之為執(zhí)行服務(wù)器；初始狀態(tài)，此時服務(wù)器處于離線狀態(tài)，它可能正在執(zhí)行重啟、自檢和安全性檢測或認(rèn)證(如文檔或目錄的完整性等)等任務(wù)；準(zhǔn)備服務(wù)狀態(tài)，服務(wù)器已完成了先前的初始化，可隨時參與服務(wù)請求的競爭；掛起狀態(tài)服務(wù)器暫停了服務(wù)調(diào)度直到有新的服務(wù)器處于待服務(wù)狀態(tài)。服務(wù)器狀態(tài)間的相互轉(zhuǎn)移路徑如圖3所示。

圖3　服務(wù)器狀態(tài)轉(zhuǎn)移Fig.3　Server state transition diagram

圖中，路徑1表示滿足服務(wù)遷移，但待服務(wù)器集合為空，服務(wù)器掛起服務(wù)進(jìn)程，繼續(xù)服務(wù)直到待服務(wù)器集非空；路徑2表示服務(wù)遷移發(fā)生，工作服務(wù)器轉(zhuǎn)入初始化狀態(tài)；路徑3表示輸出序列為“1”或計時器超時，服務(wù)發(fā)生遷移，工作服務(wù)器進(jìn)入初始化狀態(tài)；路徑4意味著初始化過程結(jié)束，服務(wù)器轉(zhuǎn)入準(zhǔn)備服務(wù)狀態(tài)；而路徑5表示服務(wù)器通過競爭獲取了提供服務(wù)的權(quán)利。需要說明的是，當(dāng)某個服務(wù)器處于掛起狀態(tài)時，它接下來的狀態(tài)只能是初始化狀態(tài)，這是由算法更注重高生存性、而服務(wù)的連續(xù)性而決定的。

3模擬實驗

實驗通過Linux系統(tǒng)的虛擬服務(wù)器[14]構(gòu)建了一個簡單的服務(wù)器群集系統(tǒng)來驗證本文設(shè)計的高生存?zhèn)坞S機(jī)自主調(diào)度算法的性能。系統(tǒng)中的所有服務(wù)器都運行相同的服務(wù)程序，如DNS服務(wù)。服務(wù)器雙倍速率Redhat由PC機(jī)承擔(dān)，基本配置為2.4GHz CPU，512MB雙倍速率內(nèi)存，80GB IDE(Integrated Drive Electronics)硬盤等。操作系統(tǒng)為Redhat Linux 9.0，內(nèi)核版本為2.4.20。服務(wù)請求用戶向服務(wù)器群集發(fā)送服務(wù)請求，實驗設(shè)定任一時刻只能有一臺服務(wù)器提供服務(wù)。算法采用傳輸控制協(xié)議(Transmission Control Protocl, TCP)連接遷移方案[15]來執(zhí)行具體的服務(wù)遷移。

將人為加入間隔時間為120s的入侵檢測序列作為實際檢測結(jié)果；偽隨機(jī)序列發(fā)生器使用63位寄存器，反饋函數(shù)為

bn= b1+b2+bn-1

該發(fā)生器能產(chǎn)生一個總長為9.22337×1018(即263-1位)寄存器周期的序列。序列初始化時全為“0”。設(shè)定高生存?zhèn)坞S機(jī)自主調(diào)度算法序列間隔時間為120s，時間計數(shù)器的值為250s，實驗持續(xù)時間為60min(3600s)[16]。

實驗1假定實驗群集系統(tǒng)采用3臺服務(wù)器A、B、C；無偽隨機(jī)序列，人為添加入侵檢測序列{000001101001010101101100111110}，間隔時間120s，第1位(bit)在實驗開始120s后發(fā)出。需要指出的是，當(dāng)輸出序列中有1個“1”時，服務(wù)開始遷移；連續(xù)輸出5個“0”時，用時120×5=600s，而時間計數(shù)器為250s，故將出現(xiàn)2次服務(wù)遷移；2個連續(xù)“0”也能導(dǎo)致服務(wù)遷移；因此，本實驗服務(wù)共將進(jìn)行19次遷移。表1給出了服務(wù)遷移的順序及對應(yīng)的時間間隔。

表1　服務(wù)遷移順序及時間間隔(無偽隨機(jī)序列參與)

為計算本次實驗系統(tǒng)的服務(wù)效率，利用實驗的總耗時和遷移耗時來計算服務(wù)的持續(xù)時間。實驗中，共進(jìn)行了19次服務(wù)遷移，耗時141.9s，實驗總耗時3600s，故實驗的總服務(wù)時間ts=3600-141.9=3458.1s，則系統(tǒng)的服務(wù)效率為

(1)

式中，ts為平均服務(wù)時間；tm為平均遷移時間。

對表1進(jìn)行統(tǒng)計，服務(wù)器A服務(wù)遷移了7次，服務(wù)器B服務(wù)遷移了6次，服務(wù)器C服務(wù)遷移了6次，而總服務(wù)時間被分割為20份，則單個服務(wù)器平均暴露時間為

te=3458.1/20=172.9(s)

(2)

實驗2加入偽隨機(jī)序列{01000111101010-110110000001000101000111010000010011000111-1110}，其間隔時間為60s。偽隨機(jī)序列在實驗開始60s后發(fā)送第1位(bit)；檢測序列與實驗1相同，間隔時間為120s，以便兩次實驗?zāi)軌蛳嗷φ?。實驗開始，將輸出如下調(diào)度序列： {01000111-101111110110000101010101000111010101010011-0101111110}，間隔時間為60s。當(dāng)輸出序列中有“1”時，服務(wù)遷移；連續(xù)輸出4個“0”將導(dǎo)致時間計數(shù)器超時，從而將出現(xiàn)2次服務(wù)遷移，故實驗2的服務(wù)遷移總次數(shù)為35次，具體如表2所示。

表2　服務(wù)遷移順序及間隔時間(加入偽隨機(jī)序列)

因此，服務(wù)遷移總耗時252.9s，總服務(wù)時間ts=3600-252.9=3347.1s則服務(wù)效率為

C2=3347.1/3600=92.98%

(3)

單個服務(wù)器服務(wù)的平均暴露時間為

Te=3347.1/36=93.0s

(4)

和單純由檢測序列組成的調(diào)度序列相比，顯然加入了偽隨機(jī)序列的調(diào)度序列使服務(wù)器的暴露時間更短，即連續(xù)服務(wù)時間更短，而相應(yīng)地提高了提供服務(wù)的服務(wù)器本身的安全性能。因此，整個服務(wù)器群集的安全性也將更強(qiáng)。

保持輸出調(diào)度序列不變，調(diào)整偽隨機(jī)序列的輸出周期，從而改變服務(wù)遷移的頻率。當(dāng)偽隨機(jī)序列輸出周期分別為10s，60s，90s，120s，300s，600s、900s時，實驗給出了偽隨機(jī)序列輸出頻率和服務(wù)連續(xù)性以及和服務(wù)器曝露時間的關(guān)系，如圖4、5所示。

圖4　服務(wù)連續(xù)性和偽隨機(jī)序列周期相關(guān)性Fig.4　　　The relation between the pseudo-random sequence　　　period and the service continuity

圖5　服務(wù)器暴露時間和偽隨機(jī)序列周期相關(guān)性Fig.5　　　The relation between the pseudo-random sequence　　　period and The server exposure time

由圖可見，隨著偽隨機(jī)序列輸出頻率的提高(輸出周期縮短)，服務(wù)遷移率顯著提高，隨之而來的服務(wù)器的暴露時間縮短，安全性得到增強(qiáng)，但相應(yīng)的服務(wù)連續(xù)性會變差。實際應(yīng)用中，檢測序列來自于外部的實際檢測結(jié)果，算法只能控制偽隨機(jī)序列的輸出周期，通過調(diào)整偽隨機(jī)序列的輸出頻率，群集系統(tǒng)就能實現(xiàn)服務(wù)連續(xù)性和安全性之間平衡；而且服務(wù)遷移的成本也能得到有效控制。

4結(jié)語

在分析自主服務(wù)調(diào)度算法的基礎(chǔ)上，本文提出的高生存?zhèn)坞S機(jī)自主調(diào)度算法通過引入偽隨機(jī)序列和入侵檢測序列，在預(yù)定的競爭機(jī)制下，實現(xiàn)了服務(wù)在服務(wù)器間分發(fā)和自主遷移。考慮到現(xiàn)實應(yīng)用中的網(wǎng)絡(luò)入侵的普遍存在，而服務(wù)器本身又是網(wǎng)絡(luò)入侵和惡意攻擊的主要目標(biāo)，算法實現(xiàn)了對未知或未檢測到的入侵行為有效抵抗，從而增加了惡意入侵服務(wù)器集群系統(tǒng)的難度。實驗證明，偽隨機(jī)自主調(diào)度算法在有效平衡服務(wù)連續(xù)性的前提下，可有效地提高整個服務(wù)器系統(tǒng)的生存能力。

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文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

中圖分類號TP 393.04

文章編號2095 - 0020(2016)01 -0032 - 06

作者簡介：熊鵬(1978-)，男，副教授，博士，主要研究方向為無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)安全等，E-mail:xiongp@sdju.edu.cn

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目資助(11261037)；上海電機(jī)學(xué)院重點學(xué)科資助(XKJ0701)

收稿日期：2015-12-25