基于Markov过程的IaaS系统可用性建模与分析方法

摘要

针对现有基础设施即服务(IaaS)可用性模型难以计算存在多个可用物理机器(PM)概率的问题,提出一种基于Markov过程的IaaS可用性分析方法.首先,将计算资源划分为hot PM、warm PM和cold PM三类;然后,结合资源分配过程的相应阶段对可用性影响进行建模,分别生成对应的三种分配子模型,子模型之间通过不同种类计算资源的转换关系相互协作,构建系统整体模型;其次,基于Markov过程建立方程组以对可用性模型进行求解;最后,结合实例对分析模型进行验证,并对PM变迁速率等关键影响因素进行了分析.实验结果表明,增加PM尤其是cold PM的数量有助于提升IaaS的可用性.所提方法可以用于评估IaaS存在一个或多个可用PM的概率.