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    桌面虛擬化軟件服務(wù)器冗余故障自修復(fù)仿真

    2021-11-17 04:01:24孫慕華
    計算機仿真 2021年3期
    關(guān)鍵詞:瞬態(tài)桌面虛擬化

    王 宇,孫慕華

    (北京交通大學,北京 100093)

    1 引言

    科技水平的不斷提升,以云計算為核心的應(yīng)用已變成網(wǎng)絡(luò)信息化發(fā)展的必然走向。通過把計算機桌面實施虛擬化,用戶能夠采用不同終端設(shè)施,例如筆記本電腦、智能手機等訪問自身桌面環(huán)境,操作安全靈活性好。因其成本少、低功耗等優(yōu)勢,在電力、辦公領(lǐng)域得到大量運用[1]。

    服務(wù)器在計算機網(wǎng)絡(luò)內(nèi)具備重要地位,是保障網(wǎng)絡(luò)正常運轉(zhuǎn)的實時設(shè)備。確保服務(wù)器高效可靠運轉(zhuǎn)是桌面虛擬化軟件使用的前提條件。服務(wù)器冗余設(shè)計要借助多個相同部件實現(xiàn)單個部件功能,提升全局系統(tǒng)完整性,使用冗余設(shè)計的系統(tǒng)要比傳統(tǒng)方法下的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)至少高出一個數(shù)量級,安全性能也得到質(zhì)的飛躍。

    為了更好地維護冗余系統(tǒng)安全性,文獻[2]采用粗粒度三模冗余結(jié)構(gòu)和細粒度三模冗余結(jié)構(gòu)對系統(tǒng)功能模塊采取容錯設(shè)計,將細粒度故障檢測單元嵌入各冗余模塊中,故障檢測冗余模塊,綜合動態(tài)部分重構(gòu)技術(shù)在不妨礙系統(tǒng)正常工作基礎(chǔ)上完成故障實時修復(fù)。但面對較為龐大的系統(tǒng)時,此方案的容錯設(shè)計模式精度不高。文獻[3]通過人工整理方式總結(jié)錯誤模式及其對應(yīng)的修復(fù)方法,使用重寫規(guī)則表達錯誤模式,獲得程序中可能的缺陷位置;使用修復(fù)選項生成方法得到缺陷的修復(fù)選項,運用深度學習預(yù)測錯誤程序錯誤點語句結(jié)構(gòu),提高程序修復(fù)率。但該方法人工整理模式速率較慢,即時性很差。

    針對上述方法欠缺之處,本文提出一種基于連續(xù)時間馬爾可夫鏈(Continuous Time Markov Chain,CTMC)的服務(wù)器冗余故障自修復(fù)方法。通過剖析桌面虛擬化軟件及服務(wù)器冗余內(nèi)部結(jié)構(gòu),明確各部分核心任務(wù),診斷服務(wù)器冗余系統(tǒng)是否發(fā)生故障,利用CTMC方法計算系統(tǒng)可用性,算出瞬態(tài)故障節(jié)點分配情況,達到故障節(jié)點自修復(fù)目的。

    2 桌面虛擬化軟件結(jié)構(gòu)與服務(wù)器冗余設(shè)計

    桌面虛擬化軟件采用集中式數(shù)據(jù)管理策略,增強網(wǎng)絡(luò)信息的連續(xù)性與平穩(wěn)性。軟件從全局結(jié)構(gòu)入手,對物理服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)鏈路和有關(guān)軟硬件資源都使用冗余設(shè)計理念[4],為了方便控制,把資源池邏輯分成資源管理池和資源負載池。

    虛擬化軟件資源管理池與資源負載池設(shè)計參變量如表1所示。

    表1 虛擬化軟件設(shè)計參數(shù)

    針對各子部PC機,為統(tǒng)一操控,要在服務(wù)器最底端安設(shè)VMware vSphere,利用平臺物理層模式將數(shù)據(jù)信息匯集到數(shù)據(jù)中心,便于集中管理。高可用和動態(tài)資源分配功能,可達到集群中主機的自主資源分配,把虛擬機從負載高的主機上自動遷移至負載低的主機上,確保每個主機資源的適當使用。

    從總體層面而言,桌面虛擬化軟件會根據(jù)Block將全部虛擬桌面劃分到8個C類網(wǎng)絡(luò)的VLAN內(nèi)。虛擬化服務(wù)器通過匯聚層與中心交換機維持信息聯(lián)系,從服務(wù)器IP設(shè)計角度來看,依照詳細用途劃分為虛擬桌面、虛擬服務(wù)器和物理終端等,并把全部服務(wù)器IP地址根據(jù)C類地址段進行描述。融合軟件PC機數(shù)量巨大特征,將桌面資源池內(nèi)每4臺物理服務(wù)器分割為一個集合,用集合模式讓軟件界面管理更加清楚明了。

    把view采用的8組浪潮服務(wù)器分成9個邏輯單元。各個邏輯單元涵蓋完整的view環(huán)境[5],通過管理服務(wù)器、虛擬桌面和物理服務(wù)器共同構(gòu)成。安排9套view環(huán)境的核心要素是運用該方法緩和過程故障,有效分解故障,不會產(chǎn)生全局失控。

    服務(wù)器冗余技術(shù)為一種軟硬件相互融合、具備極強容錯能力的使用方案,若某臺服務(wù)器產(chǎn)生故障,其余服務(wù)器無需人工干預(yù)就能執(zhí)行服務(wù)任務(wù),確保軟件可以連續(xù)提供服務(wù)。服務(wù)器冗余方案通常要使用共享的儲存設(shè)施與專業(yè)冗余軟件,此種方案已廣泛應(yīng)用在金融、電信等領(lǐng)域,但建設(shè)成本昂貴。針對設(shè)備運維平臺,使用低成本并符合全部時段服務(wù)的策略更加適宜,也就是在沒有共享儲存設(shè)施基礎(chǔ)上完成多個服務(wù)器錯誤視觀察與數(shù)據(jù)同步。

    桌面虛擬化軟件服務(wù)器冗余策略中,數(shù)據(jù)庫使用高等保護模式,將4臺計算機當作數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,其中一臺是主用數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,一臺是備用數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,兩臺是數(shù)據(jù)庫見證服務(wù)器。主、備兩臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器內(nèi),無論哪個數(shù)據(jù)路產(chǎn)生故障,可在短時間內(nèi)實現(xiàn)故障遷移[6],僅需保障主備中一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器正常運轉(zhuǎn),就能提供用戶所需的數(shù)據(jù)操作。

    將見證服務(wù)器和應(yīng)用代理服務(wù)器安排在相同主機內(nèi),測驗主備數(shù)據(jù)服務(wù)器能否正常運轉(zhuǎn),同時具備故障自主遷移功能??紤]虛擬化軟件遭受惡意攻擊情況,服務(wù)器保障策略還要包含一臺應(yīng)急服務(wù)器。桌面虛擬化軟件服務(wù)器冗余結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 服務(wù)器冗余結(jié)構(gòu)示意圖

    冗余服務(wù)器關(guān)鍵裝設(shè)WINDOWS SERVER 2008 R2、IIS7等軟件,其硬件配置如表2所示。

    表2 軟件服務(wù)器冗余配置

    3 服務(wù)器冗余故障診斷

    服務(wù)器冗余技術(shù)是增強桌面虛擬化軟件系統(tǒng)可靠性的方法之一,但也給故障勘測工作帶來很大難度。系統(tǒng)具備冗余技術(shù)后,故障單元與測試之間變成了多對一模式,讓冗余系統(tǒng)單元故障在數(shù)據(jù)流可達測試點上的測量精度變得極不穩(wěn)定[7]。利用服務(wù)器冗余故障與測試之間的特殊性,通過以下過程完成故障策略優(yōu)化。

    把服務(wù)器冗余系統(tǒng)診斷規(guī)劃為六元組(S,P,T,Q,C,D),P為系統(tǒng)形態(tài)的先驗概率向量,T為可用測驗有限集,Q為系統(tǒng)內(nèi)節(jié)點有限集,C為將時間、人力需求或經(jīng)濟指標衡量的測試成本向量,D為故障測試有關(guān)性矩陣,描述了系統(tǒng)故障形態(tài)和測試之間的耦合性。其中S代表和服務(wù)器冗余系統(tǒng)狀況有關(guān)的有限集,將其記作

    S={s1,s2,…,sm,sm+1,…,sm+mmin}

    (1)

    式中,si(1≤i≤m)是單故障情況,si(m+1≤i≤m+mmin)是系統(tǒng)內(nèi)的最小故障情況。

    服務(wù)器冗余最佳診斷模式,即搜尋讓系統(tǒng)狀態(tài)隔絕到單個故障形態(tài)或故障組合的最佳測試序列,此序列符合測試成本均值最小條件。測試成本均值最小的優(yōu)化目標函數(shù)是

    (2)

    式中,H(i)為診斷樹H內(nèi)隔絕出的故障si的測試序列,|H(i)|是序列長度,cH(i)[j]是序列H(i)內(nèi)第j個測試所耗費的金額。

    依照上述內(nèi)容分析,服務(wù)器冗余系統(tǒng)的有關(guān)性矩陣共有m+mmin行,m是單故障形態(tài)數(shù)量,mmin是最小故障數(shù)量。使用符號X=Θ(L;F1,…,F(xiàn)L;G)定義在各個OR節(jié)點內(nèi)的多故障模糊集合,G為S有限集內(nèi)的子集,是一個無故障形態(tài)集合[8],F(xiàn)i(i=1,2,…,L)是故障形態(tài)集合,其中包含正常、單故障與多重故障,將其描述成

    Θ(L;F1,…,F(xiàn)L;G)=

    {X?S,X∩Fi≠φ,i=1,…,L,X∩G=φ}

    (3)

    實施服務(wù)器冗余診斷過程中,在多故障診斷前提下,考慮系統(tǒng)與方法復(fù)雜性之間的指數(shù)增長關(guān)聯(lián),使用最優(yōu)AO*方法作為基本決策樹,利用以下過程完成診斷決策樹:

    設(shè)定原始狀態(tài)為

    S0={s0}∪S={s0,s1,…,sm,sm+1,…,sm+mc}

    (4)

    X=Θ(L;F1=S0;G=φ)

    (5)

    將式(6)作為原始狀態(tài)構(gòu)成的最佳單故障診斷決策樹,并把最小故障當作一個整體。

    F1=S0={s0,s1,…,sm,sm+1,…,sm+mc}

    (6)

    針對決策樹內(nèi)各個沒有處理的葉節(jié)點,假如具備|Fi|=1,那么替換|Fi|=1的單元si,把si引入到G內(nèi)。若擁有一個最小故障sj∈G,且m+1≤j≤m+mc,得到|sj-si|=1且sk=|sj-si|,則sk沒有產(chǎn)生故障,引入到G中。

    針對決策樹上全部沒有處理的葉節(jié)點,倘若不具備|Fi|=1,計算此葉節(jié)點內(nèi)Fi的最小碰集,產(chǎn)生全新的最優(yōu)單故障策略。

    觀察新決策樹內(nèi)所有未處理的葉節(jié)點[9],如果系統(tǒng)無故障,替換F內(nèi)全部單元,標記此節(jié)點已經(jīng)處理,完成服務(wù)器冗余故障診斷。

    4 基于CTMC的服務(wù)器冗余故障自修復(fù)方法

    明確服務(wù)器冗余產(chǎn)生故障后,采用CTMC方法完成器故障自修復(fù),提升桌面虛擬化軟件實用性,讓用戶得到滿意的操作體驗。

    可用性是實際服務(wù)時長與需求服務(wù)時長的比值[10],設(shè)定平均無故障時間(mean time to failure,MTTF)和平均故障修復(fù)時間(mean time to recovery,MTTR),將可用性計算公式記作

    (7)

    要提升服務(wù)器冗余系統(tǒng)可靠性,就要讓MTTF盡可能地長,MTTR為最短。MTTR是故障產(chǎn)生到故障修復(fù)的時間間隔,涵蓋如下解決時間:故障檢測、告警分析、保護與恢復(fù)等。

    桌面虛擬化軟件服務(wù)器冗余系統(tǒng)狀態(tài)空間有限,類屬于連續(xù)時間狀態(tài)離散隨機過程,是一種連續(xù)時間的馬爾可夫鏈,所以使用CTMC方法完成故障自修復(fù)分析,具體如圖2所示。

    圖2 桌面虛擬化軟件服務(wù)器冗余系統(tǒng)的CTMC模型

    圖2(a)是虛擬化軟件的服務(wù)器冗余系統(tǒng)可用性的馬爾可夫模型,圖內(nèi)虛線代表可選,覆蓋元素與故障自修復(fù)是互相獨立的[11]。設(shè)定系統(tǒng)覆蓋元素是1。如圖2(b)所示,在使用協(xié)議拓展方案過程中,備用系統(tǒng)切換至主系統(tǒng),不用造成服務(wù)中斷;圖2(c)使用完全同步時,主系統(tǒng)故障,備用系統(tǒng)故障率從λ上升至λs。狀態(tài)0是正常狀態(tài),主備系統(tǒng)都能有效運轉(zhuǎn);狀態(tài)1是單點故障狀態(tài);狀態(tài)2是主備系統(tǒng)都出現(xiàn)故障;狀態(tài)3是切換形態(tài),備用系統(tǒng)代替主系統(tǒng);A(t)是可用性時間函數(shù);F(t)是虛擬化軟件故障時間函數(shù),順從λ指數(shù)分布,λ代表故障率;R(t)是故障修復(fù)時間函數(shù),順從μ指數(shù)分布,μ為修復(fù)率;Pi(t)是虛擬化軟件在i狀態(tài)下的概率時間函數(shù);e是覆蓋元素;λf是主軟件產(chǎn)生故障后,備用系統(tǒng)的故障率;λs是軟件從狀態(tài)3變成狀態(tài)1的切入時間分布率。

    穩(wěn)態(tài)服務(wù)器冗余系統(tǒng)可用性為:

    (8)

    以瞬時故障為核心,將服務(wù)器冗余系統(tǒng)節(jié)點因能量衰退,對瞬態(tài)故障實施診斷的函數(shù)解析式描述為

    (9)

    其中,xj′表示瞬態(tài)故障節(jié)點,ET是節(jié)點能量衰退臨界閾值,E(xj′)是節(jié)點xj的鄰近節(jié)點,ζ是節(jié)點能量半衰退系數(shù)。若運算得到的f(xj)值低于0,證明此節(jié)點已經(jīng)產(chǎn)生瞬態(tài)故障。

    按照式(16)可明確系統(tǒng)瞬態(tài)故障緣由,在系統(tǒng)能量總值有限狀況下,恰當分配給系統(tǒng)瞬態(tài)故障節(jié)點部分能量,讓其恢復(fù)正常運作[12]。設(shè)定可分配能量總值是E(X),瞬態(tài)故障節(jié)點個數(shù)是k,則E(xj)剩余能量就是瞬態(tài)故障節(jié)點所需能量,計算過程為

    (10)

    算出瞬態(tài)故障節(jié)點分配情況,即可完成故障節(jié)點自修復(fù)目標,將瞬態(tài)故障節(jié)點分配的能量公式表示成

    (11)

    5 仿真研究

    使用NS2仿真系統(tǒng)評價本文方法實用性。服務(wù)器冗余系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)隨機分布60個節(jié)點,分布范圍是1600m×400m,使用Random Waypoint移動模型,節(jié)點在分布范圍中任意挑選一個目標地點,使用最高12m/s速率轉(zhuǎn)移到該地,駐留一段時間后,再隨機選擇下個目標點。

    為模擬真實服務(wù)器冗余系統(tǒng)內(nèi)節(jié)點狀態(tài)的改變情況,節(jié)點在一定幾率下隨機產(chǎn)生狀態(tài)變化,包含節(jié)點開啟、閉合與異常故障。對本文方法與文獻[2]、[3]方法依次進行仿真,驗證故障修復(fù)時間、故障控制開銷和故障修復(fù)數(shù)據(jù)丟包率三個指標。

    (12)

    (13)

    假設(shè)異常故障節(jié)點占30%,正常閉合節(jié)點占70%,通過調(diào)整節(jié)點最高停留時長呈現(xiàn)系統(tǒng)拓撲變化水平,如圖3和圖4所示。

    圖3 故障修復(fù)時間對比示意圖

    圖4 故障控制分組開銷對比示意圖

    由圖3、圖4中可知,本文方法在不同網(wǎng)絡(luò)拓撲改變狀況下的故障修復(fù)性能良好,故障修復(fù)時間平均降低約8%,控制開銷也顯著低于文獻方法。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因為,所提方法創(chuàng)建了六元組下的多故障模糊集合,很好地囊括了極易產(chǎn)生的故障類型,從本質(zhì)上提升故障診斷效率,減少了故障修復(fù)時間與控制開銷。

    表3 對比了三種方法故障修復(fù)數(shù)據(jù)丟包率,即修復(fù)質(zhì)量。

    表3 故障修復(fù)數(shù)據(jù)丟包率對比

    由表3可知,本文方法可以動態(tài)調(diào)整節(jié)點權(quán)值,完成修復(fù)過程的負載均衡,并且對系統(tǒng)可用性采取全方面評估,確保用戶使用桌面虛擬化軟件時,產(chǎn)生操作故障時的修復(fù)質(zhì)量。

    6 結(jié)論

    服務(wù)器冗余系統(tǒng)可保證桌面虛擬化軟件處于故障狀態(tài)下的正常運行,為妥善處理服務(wù)器冗余故障問題,設(shè)計一種基于連續(xù)時間馬爾可夫鏈的服務(wù)器冗余故障自修復(fù)方法。該方法故障修復(fù)精度高、速率快,魯棒性強,為桌面虛擬化今后的持續(xù)發(fā)展注入新的發(fā)展動力。

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