基于MRSPN模型计算自恢复时间间隔

论文摘要

软件自恢复（software rejuvenation）是针对因内存膨胀、内存泄露、数据冗余、未释放的文件锁、磁盘碎片或循环累积的小错误等引起的软件老化（software aging）问题而提出的一种前摄性容错技术,通过周期性地停止某个应用程序或者系统的运行,修复并重启,以避免或延缓系统出现严重错误。因自恢复会导致一定的停机损耗,如何确定自恢复时间间隔,使停机损耗最小化,成为一个亟待解决的问题。 本文研究利用MRSPN（Markov Regenerative Stochastic Petri Net）模型计算自恢复时间间隔。①研究了已有两类计算方法:基于模型和基于阈值的方法,其中主要是MRSPN模型;②跟踪系统的运行状况,对系统内存和CPU占用情况进行采样,得到资源占用曲线;③采用Mann-Kendall趋势估计法对曲线进行分析,结果表明该方法能自动检测资源曲线的递减趋势,并编程计算递减快慢;④计算MRSPN模型研究所需参数,并将参数代入模型,计算自恢复时间间隔。实验结果表明能计算出实验环境中的自恢复时间间隔。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 软件自恢复的相关概念
• 1.1.1 软件的老化现象
• 1.1.2 软件自恢复
• 1.1.3 自恢复时间间隔
• 1.2 软件自恢复技术的重要性
• 1.3 国内外现状
• 1.4 项目来源
• 1.5 本文主要工作
• 1.6 本文结构
• 2 自恢复时间间隔计算方法
• 2.1 基于建模的方法
• 2.1.1 Y.Huang的模型
• 2.1.2 改进的Yennun Huang模型
• 2.1.3 Kishor S.Trivedi的模型
• 2.1.4 MRSPN模型
• 2.1.5 改进的MRSPN模型
• 2.2 基于阈值的方法
• 2.3 本章小结
• 3 资源占用跟踪
• 3.1 系统内存的占用情况
• 3.2 监控CPU的占用情况
• 3.3 获取进程的运行状况
• 3.4 获取模块的相关信息
• 3.5 本章小结
• 4 资源占用情况分析
• 4.1 计算数据的变化趋势
• 4.2 斜率计算
• 4.3 本章小结
• 5 利用MRSPN模型计算自恢复时间间隔
• 5.1 确定模型参数
• 5.2 利用模型计算自恢复时间间隔
• 5.3 本章小结
• 6 结束及展望
• 致谢
• 参考文献