云環(huán)境下數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型研究.pdf

1、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)作為應(yīng)用的后臺(tái)，是生成，供給和管理企業(yè)數(shù)據(jù)的核心組件。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能的好壞關(guān)乎到企業(yè)的興衰，對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能進(jìn)行有效的管理是保證應(yīng)用性能的一項(xiàng)重要任務(wù)。然而在廣泛普及的云計(jì)算環(huán)境中，由于云計(jì)算在處理數(shù)據(jù)過程中涉及到頻繁的任務(wù)調(diào)度，復(fù)雜的數(shù)據(jù)流處理等原因，云環(huán)境下數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能變得不再像單機(jī)環(huán)境下那樣容易掌握。另外，由于資源的有限性，云計(jì)算服務(wù)提供方總是希望利用最少的硬件資源來達(dá)到最高的客戶滿意度，所以云環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)

2、行性能預(yù)測也就顯得尤為重要。
　　對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能進(jìn)行有效的預(yù)測的核心是建立數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能模型。一個(gè)能夠準(zhǔn)確描述數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能的模型對(duì)于降低數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的使用成本，保證其性能具有重要的作用。為了對(duì)云環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能進(jìn)行預(yù)測，本文根據(jù)云計(jì)算的結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的運(yùn)行流程進(jìn)行分析，將資源進(jìn)行分層，按照分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的思想進(jìn)行建模，并利用分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的求解算法——MOL(the Method of Layer)算法和SR

3、VN(the Stochastic Rendezvous of Network)算法對(duì)模型進(jìn)行求解，以模型的求解結(jié)果來預(yù)測數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的運(yùn)行性能，說明分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進(jìn)行建模的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)下的分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的容量規(guī)劃、資源分配和性能管理具有重要意義。
　　本文首先對(duì)性能的預(yù)測方法和云計(jì)算的性能的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了大量的闡釋和說明，然后結(jié)合云計(jì)算環(huán)境下的資源分配的特點(diǎn)，通過對(duì)分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行詳細(xì)的

4、介紹后，提出了云環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的求解算法——MOL(the Methodof Layer)算法和SRVN(the Stochastic Rendezvous of Network)算法對(duì)模型進(jìn)行求解，驗(yàn)證了模型的正確性。本文的主要貢獻(xiàn)是:第一，提出了云環(huán)境下的共享內(nèi)存情況下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型，以模型的方式對(duì)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的行為進(jìn)行了描述;第二，實(shí)現(xiàn)了SRVN(the Stochast

5、ic Rendezvous of Network)算法，并在算法結(jié)構(gòu)、模型限制、描述能力、求解精度等方面對(duì)比MOL(the Method of Layer)算法和SRVN(the Stochastic Rendezvous of Network)算法，方便了日后對(duì)于兩種算法的選取。
　　本文以DB2數(shù)據(jù)庫為實(shí)驗(yàn)工具，TPC-H為負(fù)載，以分層排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，經(jīng)過大量重復(fù)實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，獲得了10％-20％的平均誤差率，分別驗(yàn)證了