基于云计算环境的教学系统资源的高可用性的研究与实现

摘要

在预算资源有限且不需在计算机和网络硬件花费过多经费的条件下，为了对师生提供有效地学习和教学服务，云计算环境是教育机构开发教学和学习系统一个非常好的选择。同时，它也是当前在教学和学习方面带来巨大影响的技术之一。云提供了能够在任意地方、任何时间访问的丰富教学工具。学生和老师借助于标准浏览器能够在具有因特网接入功能的设备上访问云资源。通过标准浏览器，学生和老师能够访问功课内容、背景材料、测试和课程指定的应用等。使用云环境，任何高等机构能够创立一个综合的在线环境为身在各个地方或国家的学生提供相同质量的内容和资源。云平台也能够为学生提供重要资源，比如书写的内容、供老师上课和实验用的音视频材料等。由于教学和学习系统是部署在云端，这个系统能够常规测试，以加强在数学、化学、物理、计算机和工程等课程上的新信息和课程指定的应用等，从而帮助学生实践在课堂中所学到的技能。
　　高可用性系统的目标是维持全时间的可用性，并阻止因断电、硬件失效和系统更新的服务崩溃。所有的这些有助于避免除异常情况外的系统低可用性和失效性。为了确保云环境中系统的高可用性，并且保持客户端在最小响应时间内能够访问系统资源，将常用资源复制到附近的节点是一个最可选的方法。在我们的研究中，提出了一个保证系统高可用性的复制策略(High AvailabilityAssurance Replication Strategy)，这个策略考虑了以下因素:第一，系统可用性和云环境中最小需要保证高可用性的最小复制数之间关系的建立;第二，云环境中任一期望的可用性级别最小数量的粗糙估计;第三，确定对哪些数据进行复制;第四，高可用性和负载平衡的复制可有效替代机制。
　　最后，我们提出一个加权的可调负载平衡算法(Weighted Throttled LoadBahncing Algorithm)。为取得更好的响应时间和处理时间，通过为每一个虚拟机分配一个权值而调整可调负载平衡。在这个提出的负载平衡算法中使用了可调负载平衡权值概念，虚拟机对单个应用服务分配了不同数量的可用处理机。对这些不同虚拟机不同处理能力，任务或请求分发给那些处理能力最强的虚拟机上。我们提出的算法在一个仿真器CloudSim上执行。它明显地降低了系统响应时间，改进服务质量。因此，取得了基于web资源的高可用性。

目录

Acknowledgments

Dedication

声明

Abstract

摘要

Table of Contents

List of Tables

List of Figures

Table of Acronyms

CHAPTER 1．INTRODUCTION

1．1 Cloud Computing

1．1．1 Types of Cloud Computing Services

1．1．2 Cloud Service Providers

1．1．3 Deployment Models

1．2 Teaching and Learning System in Cloud

1．2．1 Cloud-based Teaching and LearningTools

1．2．2 Cloud Computing Benefits

1．2．3 Challenges and Solutions

1．3 Availability in Cloud

1．3．1 Redundancy through Replication

1．3．2 Load Balancing Techniques

1．4 Motivation of the Research

1．5 Statement of the Problem

1．6 Objectives of the Research

1．7 Significance of the Research

1．8 Scope of the Research

1．9 Organization of the Thesis

CHAPTER 2．LITERATURE REVIEW

2．1 Web-based Teaching and Learning System

2．1．1 Functional Components in Web-based Teaching and Learning System

2．2 Cloud-based Teaching and Learning System

2．2．1 Cloud-based Teaching and Learning Architecture

2．2．2 Benefits of the Cloud-based Teaching and Learning Architecture

2．3 Fault Tolerance Technology in the Cloud

2．3．1 Virtualization Fault Tolerant Methodology

2．4 Summary

CHAPTER 3．PRELIMINARIES

3．1 Key Concepts and Definitions of Availability

3．1．1 Instanta neous(or Point)Availability，A(t)

3．1．2 Steady-state Availability，A(∞)

3．1．3 Inherent Availa bility，AI

3．1．4 Average Up-time Availability(or Mean Availability)，(A)

3．1．5 Achieved Availability，AA

3．1．6 Operational Availability，Ao

3．1．7 Causes of unavailability

3．2 Cloud Data Replication

3．2．1 Array-based Replication

3．2．2 Network-based Appliances Replication

3．2．3 Host-based Replication

3．2．4 Synchronous Replication

3．2．5 Asynchronous Replication

3．3 Related Essentials of Redundancy in Cloud

3．3．1 Snapshots

3．3．2 Hardware RAID

3．3．3 Erasure coding Vs．Replication

3．4 Load Balancing in Cloud

3．4．1 Static Load Balancing Algorithms

3．4．2 Dynamic Load Balancing Algorithms

3．5 Summary

CHAPTER 4．HIGH AVAILABILITY ASSURANCE REPLICATION STRATEGY

4．1 System Model and Assumptions

4．1．1 Modeling Block Availability

4．1．2 Modeling File Availability

4．1．3 Characterizing Node Availability

4．2 Proposed High Availability Assurance Replication Strategy

4．2．1 Which data fries and When to Replicate

4．2．2 Determining the Number of New Replicas

4．2．3 How to Place New Replicas in Cloud Storage

4．2．4 High Availability Assurance Replication Algorithm

4．3 Simulations and Performance Analysis

4．3．1 Simulation Environment and Parameter Setup

4．3．2 Performance Evaluation

4．4 Summary

CHAPTER 5．EFFICIENT LOAD BALANCING APPROACH FOR VIRTUAL MACHINES IN CLOUD ENVIRONMENT

5．1 Mathematical Formulation of Job Allocation Problem on Various VMs

5．2 Proposed Virtual Machine Load Balancing Algorithm

5．3 Experimental Setup and Results

5．4 Summary

CHAPTER 6．CONCLUSION AND FUTURE WORK

6．1 Conclusion

6．2 Future Work

REFERENCES

Extended Abstract

中文扩展摘要

Research Achievements during the Period of Study

Publication

Research Projects during Master’s Degree Program