43、云环境下的资源管理与数据库高可用及灾难恢复策略

云环境下的资源管理与数据库高可用及灾难恢复策略

1. SHYAM系统：混合云环境下的虚拟机自主管理

1.1 SHYAM系统概述

在处理跨本地和异地边界的大量数据时，收益可能较低。不过，图形分析表明，在弹性计算（EC）上对虚拟机（VM）进行自主配置和供应，能为应对私有云的关键压力状况提供良好解决方案。以单词计数应用为例，存在数据量D与通过提供新的异地VM并停用缓慢的本地工作节点所获收益之间的伪线性关联，这有助于预先估计SHYAM云爆发在处理特定数据量D时的优势。

1.2 相关研究

• 云计算与大数据应用 ：云计算广泛应用于各类任务，从基础设施即服务（IaaS）角度看，它能弹性提供虚拟资源以支持大数据计算。数据密集型应用常采用MapReduce编程模型，以Hadoop为执行引擎。近年来，许多研究聚焦于云计算在大数据应用执行中的作用，因其能动态调整基础设施规模和计算能力。
• 现有单云资源管理模型 ：一些研究提出了用于公共云MapReduce应用的资源优化供应模型、VM分配优化方案、自动估计MapReduce配置参数的方法以及资源分配算法。但这些模型未针对混合云场景的挑战。
• 混合云相关研究 ：部分研究探讨了以私有云为主、公共云为辅的扩展方式，以及通过VM迁移实现云爆发的方法。不过，VM迁移通常耗时且耗资源，而我们的工作仅考虑在EC上动态实例化新计算节点，避免了VM快照的跨云迁移。此外，还有研究关注混合云环境下的工作负载管理和云爆发技术，但未考虑数据平衡时间或采用了不同的计算模型。