基于状态应用监控和恢复算法和模型

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1、基于状态应用监控和恢复算法和模型　　【摘要】信息服务系统在社会中的地位越来越重要，需要提高其连续稳定运行的能力。但由于其依赖组件众多、规模和复杂度日益提高，监控和处置难度大。本文从外部监控角度出发，以应用组件运行状态为核心进行了数学方法分析，并以实践角度对其进行处理，提出了一个是实用化的模型，并得到了软件实现，取得预期效果。同时对该产品应用于国家科学技术文献服务系统的效果做出介绍。【关键词】应用；监控与恢复；组件；状态；子态；切换；简化；模型1引言计算机应用服务以越来越复杂的形式出现，多数应用需要处理大量的数据，完成OLAP或者OL

2、TP业务，由层次结构的开发、架构技术构成，也有众多的传统应用以服务、一般程序的方式运行。由于已经计算机服务已经深入到社会生活，这些服务中断或停运导致的影响和损失不断加大。8人们发明、设计了许多方法来解决计算机服务的稳定性。首先是提高程序的系统的稳定性与可靠性，这一方法理论上能够从根本上提高服务的连续性，然而，事实是由于信息服务运行在拥有复杂技术和组成构件的计算机及其操作系统上，这些基础平台的所有问题均可能导致服务中断。因而，在外部对应用服务进行监控成为重要信息系统必须考虑的问题。当前，几家领先商业公司生产双机热备产品，然而他们针对有

3、限应用，有特定的使用需求，同时具有昂贵的价格。也有一些开源系统试图完成一些监控，但由于方法单一，技术简单，使用复杂而难以达到使用效果。实际上通过低成本可靠产品，实现服务的有效监控与自动恢复，具有普遍意义。2应用监控与恢复的分析实现应用自动监控与恢复，需要对实际应用服务进行建模分析。本文将应用服务使用数学方法进行分析，并以实际因素修正模型，试图取得预期效果。一般应用系统可以由多个组件构成，每个组件有自己的运行状态。简单地，我们可以有A={xi}，其中i=1～n，并设其域为D。由于每个组件有不同的子态，我们子态函数为P（xi），其中i=

4、1～n，我们可以将P（xi）对应的结果进行定义：定义1.1：函数P（x）的结果，定义为“子态”。那么我们将P（x）的结果集设为B={yi}，i=1～m。这就是子态集合，那么可以有如下关系：对于域D，有3x，P（x），当然x∈A，不难得出，P（x）得到的结果必然属于B={y}集合，那么可以看出，应用的全部子态为集合A与集合B的笛卡尔积。3对子态集合的改造8这种过于复杂的多子态的理论结果对技术实现产生不利影响。为了便于分析，我们假定其只有2个子态，就是正确与错误状态，那么我们就可以简化、改造子态集合。我们设有2个集合，一个Sg，Sg={

5、Ti}，i=1～n，该子态对应的逻辑状态为组件正常的状态，另一个Sf，Sf={Fi}，i=1～n，其子态对应的逻辑状态为导致组件失败的状态，这样每一个分离的子态集合均实现了与集合A的一一映射，这样就将子态数量减少到最低。4情况的复杂性为了实现应用的正确识别与干预，我们必须对每一个处于Sf（x）子态的x进行干预。实际上，在域D范围内，如果有3x，P（x），P（x）∈SF（x），就意味应用错误，相反，在域D范围内，如果有3x，P（x），P（x）∈SF（x）却没有什么实际意义。只有在域D范围内，有?x，P（x），P（x）∈SG（x），那么

6、才代表应用正确，实践中才有意义。同时，由于组件之间的关联关系，对错误的干预必然需要正确的context上下文环境依据，同时，如果监视得到了应用正确的结果，为了取得准确的监控效果，也需要context上下文环境依据。由于考虑了上下文，实际情况更加复杂。因为，为了达到好的效果，集合A需要考虑顺序。此时，实际上，对于任意x和y（x∈A，y∈A），8有3（x，y），R（x，y），且对于任意x和z（x∈A，z∈A），有3（x，z），R（x，z），并且也有可能对于任意z和y（x∈A，z∈A），有3（z，y），R（z，y）。此时，其子态与状态关系

7、图将过于复杂，且工作单元尚未引进，因此这一状态关系图无法实际使用。5复杂性简化处理为了简化这一复杂关系图，我们将按照应用监控与恢复的宏观使用进行分类处理。为此，我们引入阶段的概念，它是应用监控与恢复的宏观管理状态的理论化，在这里我们设Pn、Pc、Pr表示三个状态，分别代表正确状态和错误初始状态，错误后期状态。可以用固定成员集合C={Pc，Pr，Pn}表示。再设SF、SG表示应用的两个状态，分别为代表应用的正常与错误，可以用固定成员集合E={SF，SG}表示。应用的控制与恢复的关键就在于这些状态与子态之间的可管理性转变。对此，我们引入

8、以下定义：定义4.1：当应用由一个特定的状态以及子态，转变为另一个一个特定的状态以及子态，或者应用由一个特定的状态以及子态，经过一个或几个处理过程后，仍然保持在原先的状态以及子态，定义为“切换”。实际上，由于这5个状态仅用于切换，我们