Survivability Modeling and Analysis of Cloud Service in Distributed Data Centers
Survivability Modeling and Analysis of Cloud Service in Distributed Data Centers
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分布式数据中心云服务的生存性建模与分析
DOI：
10.1093/comjnl/bxx116
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发表时间：
2018-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Lin Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhi Chen;Xiaolin Chang;Zhen Han;Lin Li
分析云服务的生存性至关重要，因为应用程序或服务从本地迁移到云是不可阻挡的趋势。然而，以前的研究云服务或虚拟系统（VS）的可用性和/或可靠性仅从稳态的角度进行。本文旨在分析云服务在服务故障发生后的可生存性，提出了一个模型和封闭形式的解决方案，使用连续时间马尔可夫链。服务故障可能由虚拟机（VM）和/或VM监视器（VMM）错误或软件恢复和/或主机故障和NAS（网络区域存储）故障引起。为了提高云服务的可生存性，虚拟机采用了两种技术：虚拟机故障转移和虚拟机实时迁移。通过本文提出的模型和定义的生存性指标，我们能够定量评估系统的生存性，同时提供洞察系统恢复策略的投资努力。为了研究关键参数对系统生存性的影响，本文还通过数值实验进行了参数敏感性分析。
Analyzing the survivability of a cloud service is critical as the application or service migration from local to cloud is an irresistible trend. However, former research on cloud service or virtual system (VS) availability and/or reliability was only carried out from the perspective of steady state. This paper aims to analyze the survivability of the cloud service after a service breakdown occurrence by presenting a model and the closed-form solutions with the use of continuous-time Markov chain. The service breakdown may be caused by virtual machine (VM) and/or VM monitor (VMM) bugs or software rejuvenation and/or host failures and NAS (Network Area Storage) failures. In order to improve the cloud service survivability, the VS applies two techniques: VM failover and VM live-migration. Through the model proposed and the survivability metrics defined in this paper, we are able to quantitatively assess the system survivability while providing insights into the investment efforts in system recovery strategies. In order to study the impact of key parameters on system survivability, this paper also provides a parameter sensitivity analysis through numerical experiments.
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影响因子：
6.5
作者：
R. Ghosh;F. Longo;Flavio Frattini;S. Russo;Kishor S. Trivedi
通讯作者：
R. Ghosh;F. Longo;Flavio Frattini;S. Russo;Kishor S. Trivedi
DOI：
10.1016/j.comnet.2009.02.014
发表时间：
2009-06
期刊：
Comput. Networks
影响因子：
--
作者：
P. Heegaard;Kishor S. Trivedi
通讯作者：
P. Heegaard;Kishor S. Trivedi
DOI：
10.1587/transinf.2015pap0007
发表时间：
2015-12
期刊：
IEICE Trans. Inf. Syst.
影响因子：
--
作者：
Junjun Zheng;H. Okamura;T. Dohi
通讯作者：
Junjun Zheng;H. Okamura;T. Dohi
DOI：
10.1016/j.jnca.2012.12.006
发表时间：
2013-03
期刊：
J. Netw. Comput. Appl.
影响因子：
--
作者：
Yan Yang;Yulong Zhang;A. Wang;Meng Yu;Wanyu Zang;Peng Liu;S. Jajodia
通讯作者：
Yan Yang;Yulong Zhang;A. Wang;Meng Yu;Wanyu Zang;Peng Liu;S. Jajodia
DOI：
10.1016/j.simpat.2014.04.003
发表时间：
2015
期刊：
Simul. Model. Pract. Theory
影响因子：
--
作者：
R. Matos;J. Araujo;Danilo Oliveira;P. Maciel;Kishor S. Trivedi
通讯作者：
R. Matos;J. Araujo;Danilo Oliveira;P. Maciel;Kishor S. Trivedi