移动云计算系统的服务可用性建模与演化分析方法研究

The core mission of Mobile Cloud Computing (MCC) is to ensure that users always get continuous, timely, non-interrupted and personalized on-demand service. Service availability plays a critical role as a direct source of user experiences. However, the problems of mobile cloud computing, such as intermittent connectivity, redundant resources for fault-tolerant, service cooperation and other prominent features, make availability researches facing new challenges. Therefore, the service availability models and evolution analysis methods for mobile cloud computing will be studied in this project to achieve a rapid analysis of service availability. According to the features of mobile cloud computing, the service availability is defined as the probability that one computing resource is available at least and services complete successfully within a predetermined time. Firstly, an availability analysis method of computing resources is proposed to analyze the impacts on available computing resource from fault-tolerant and VMs (Virtual Machines) scheduling. Secondly, accounting for the fact that service cooperation is ubiquitous and easy to fail, an availability analysis method of service cooperation is proposed to compute the probability that services can complete successfully within a predetermined time. Based on these two parts, a service availability model in formal language is established for achieving a rapid analysis, and the state space explosion problem of solving models is handled by adopting the technology of fluid-flow approximation. Lastly, an backward availability evolution analysis method for mobile cloud computing is proposed based on backward stochastic differential equations, since it is usually needed to reason reversely whether the current resource deployments are suitable for predetermined availability goals or not. The results of this project could lay the foundation for improving the availability of mobile cloud computing.

移动云计算系统的核心使命是确保用户获得连续、及时、不中断、个性化的按需服务，而服务可用性作为用户体验的直接来源是其生命线。但是由于网络间歇连接、冗余容错和服务协作等特点，移动云计算系统的服务可用性分析面临着严峻挑战。据此，以“计算资源可用”且“服务在规定时间内成功完成”为服务可用性分析的出发点，对服务可用性模型及演化分析方法进行研究。首先提出一种计算资源可用性分析方法，解决由冗余容错、虚拟机部署排队等带来的可用性影响的分析难题；其次提出一种服务协作可用性分析方法，解决由服务协作失效带来的可用性影响的分析难题，获得服务在规定时间内成功完成的概率；据前两部分，建立形式化的服务可用性模型，并采用流近似技术克服求解过程的状态空间爆炸问题；最后提出服务可用性“逆向”演化分析方法，解决根据预设可用性目标倒推当前资源部署合理性的难题。本课题的研究成果为移动云计算系统服务可用性的改进奠定了理论基础。

移动云计算系统终端具有显著的移动性且面临信号中断、干扰等问题给服务可用性带来了巨大挑战。本课题紧密围绕移动云计算系统的服务可用性建模与演化分析这一核心问题，取得的主要研究成果如下：.（1）首先，对计算资源可用性分析方法进行了研究。提出了一种基于向量状态空间的计算资源描述方法，联合VM和PM两个层面进行描述以满足冗余容错和资源排队的建模需求。在此基础上，提出了一种考虑超级任务大小和冗余容错的计算资源可用性分析方法，分析了任务大小对计算资源利用率、资源调度策略等问题的影响。然后，研究了VM部署排队问题对计算资源可用性的影响。.（2）其次，对服务协作对于服务可用性的影响进行分析。提出了一种基于首次通过时间的服务协作可用性分析方法，通过大量个体的群体行为描述任务在规定时间内完成的概率。提出了面向PaaS的服务合作可用性分析方法，实现了容器行为各异时服务协作过程的可用性描述与分析。提出了一种基于Bio-PEPA的脆弱性扩散模型，研究了由于服务协作（连接）而导致的脆弱性扩散过程。.（3）再次，对服务可用性建模和求解方法进行研究。提出一种基于流近似的移动云计算系统服务可用性分析方法，解决组件众多时状态空间爆炸问题。在此基础上，采用转移驱动的随机综合自动机求解方法，解决当部分组件数量较少而流近似误差较大时的可用性模型求解问题。提出一种基于CARMA语言的可用性建模方法来描述终端移动性对服务可用性的影响。.（4）最后，对服务可用性的演化分析进行了研究。提出一种基于倒向随机微分方程的资源部署方案演化分析方法，探索了随机性任务环境下配置资源部署方案来节省成本的问题。同时，完成了基于敏感度分析的可用性影响因素分析。.发表和录用论文26篇，其中SCI检索7篇；申请发明专利7项，获得发明专利授权2项；出版论著1部；获省部级二等奖1项排名第二；承办国际会议1次，参加会议6次。培养博士研究生5名，已毕业4人，硕士研究生11名，已毕业8人。

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