SaaS交付平台多租户数据管理模型研究

随着SaaS(Software as a Service,即SaaS)应用交付平台租户数目及信息数据量呈几何曲线性增长,平台数据管理正处于由单数据节点往云中多数据节点转变的必然阶段,本文以软件即服务应用交付平台中多租户云数据管理为目标,对SaaS平台数据模型、云中放置策略、租户索引等进行了深入研究,提出一种SaaS平台多租户虚拟化方式及高效映射转换的数据分层模型,通过租户无关的应用数据模型为开发商屏蔽多租户云数据管理技术细节,通过租户逻辑模型支持租户按需定制数据模式以及各业务系统数据之间的共享关系,通过逻辑存储模型为平台运营商屏蔽了云中数据节点伸缩技术,解决了SaaS应用生命周期云数据管理技术瓶颈问题.     

一种适应SaaS多租户模式的数据迁移方法

基于多租户技术的SaaS应用在数据安全性方面提供了三种数据隔离方式,不同数据隔离方式下的数据存储具有差异性和规律性,传统的数据迁移方案不能够有效地应对数据隔离方式变化的要求,为此需要开发针对于SaaS多租户应用的数据迁移工具来帮助服务提供商进行数据的移植。通过对SaaS多租户模式特点的分析,同时在参考传统数据迁移方案的基础上,提出基于XML数据验证前置以及表复制的数据迁移方案,能有效地解决SaaS多租户模式下的数据迁移需求。     

一种多租户云数据存储缓存管理机制

随着云计算的普及,软件即服务(software as a service,SaaS)逐渐成为云计算的一种重要表现形式.云中数据节点的缓存是提高多租户应用数据访问性能的一种重要资源,缓存资源的共享和分配受到SaaS提供商的关注.对SaaS提供商而言,如何在多租户间有效地分配数据节点上的缓存资源,从而满足租户的服务水平协议(service level agreement,SLA),获得更高的收益已成为一项挑战.为此,提出了多租户云数据存储缓存管理机制,以实现服务提供商收益最大化的目标,结合SLA收益模型,评估不同缓存策略下服务提供商获取的收益值,将全局缓存管理问题定义为目标优化问题,并结合缓存分配特点,采用优化的遗传算法解决该问题.通过实验比较,该方法能保证SaaS服务提供商在多租户间有效利用缓存资源获取高收益.     

一种信息系统从C/S模型向多租户SaaS的迁移方法

针对SaaS应用多租户、权限控制、数据隔离等问题,本文分析并设计一种多租户的SaaS的信息系统模型,从接入层、访问控制层、数据模型层3个层面,详细描述一种将物流业务从原有的C/S模式迁移到多租户云平台的方案。结果表明,迁移方案稳定高效,同时增强了系统的可扩展性。     

SaaS多租户数据管理及实现策略

云计算是通过互联网以服务的形式为客户提供企业级计算资源的技术。最普遍使用的服务是软件即服务(SaaS)。许多SaaS提供者利用多租户模式来托管应用。多租户是一种架构方法,软件应用程序的单实例服务多个租户,因此多租户设计关键要解决的是租户数据的共享与隔离。文章论述了多租户架构中数据存储管理的三种方式,详细描述了共享表时多租户数据库的具体实现策略,指出了各种模式映射技术的优缺点,最后给出了将来的研究目标。     

一种基于SaaS平台的轻量级多租户数据存储模式设计与实现

在基于软件运营服务(SaaS)的云计算服务模式中,软件以一种服务形式被多个租户共享。虽然租用同一个软件的租户们拥有相似的需求,但这些需求通常不是一模一样的。因此,面向多租户的SaaS软件需要根据租户的实际应用场景来提供定制化的服务,而定制化通常意味着复杂的存储结构或者高成本的独立数据库/表模型。为了控制这种服务于多租户的应用数据库模型的成本及复杂性,提出了一种在尽可能节约存储空间的基础上兼顾高效性、便捷性和安全性的轻量级存储策略。同时,基于该策略设计并实现了一个多租户数据存储模型,并将其应用于云溯源平台中。平台的运行数据表明该轻量级存储模式有效降低了数据模型的复杂性并降低了存储成本。     

一种可伸缩的多租户数据自适应存储方法

多租户是云应用的主要特征,在共享数据存储模式下,如何根据不同租户对数据请求的性能需求,实现多节点的数据动态伸缩存储是云数据管理的关键.提出一种可伸缩的多租户数据自适应存储方法,主要包括一个分段多维性能边界模型,用于判定数据节点能否满足不同租户的性能需求;一个基于贪婪的数据存储布局调整策略生成算法,制定对过载节点数据的移动和对未过载节点数据合并的策略.通过实验系统分析,该方法能够准确预测和判断系统是否过载,通过控制较少的数据移动,减少对系统性能的影响,使得云中共享数据节点能够满足不同租户的性能需求.     

SaaS模式多租户数据存贮模型的研究与实现

SaaS模式引入了多租户环境特征,在新的环境下,数据库层存贮设计面临租户数据隔离问题和租户数据弹性扩展问题.主要研究了多租户环境下的数据存储模式,提出了“共享数据库共享Schema存贮数据、独立Schema访问”的多租户数据存贮与访问模型,该模型将SaaS应用的数据存贮和数据访问的Schema进行分离,有效解决了“租户数据隔离性低”的问题;同时,提出了一种以XML为基础的多租户数据扩展模型,该扩展模型很好地解决了“租户数据弹性扩展”的问题.在此基础上,详细描述了这两个模型在SQL Server数据库的实现方案,实例结果证明了所述方法的灵活性和可行性.     

基于原生数据库的SaaS存储模型

SaaS应用中的多租户数据存储是当前的热门研究点, 现有解决方案大都基于关系数据库, 采用模式映射技术. 从SaaS的存储灵活性和分布式特点分析了使用原生XML数据库的可行性, 并给出了适合多租户数据的XML存储结构, 能够有效支持SaaS的上述特点.     

SaaS模式下多租户层次定制模型研究

SaaS的典型特征是“单实例多租户”。为提高多个租户定制同一SaaS应用的效率,避免多个租户在对同一SaaS应用进行定制时对相同定制内容的重复定制,提出了层次定制模型。利用树形数据模型和交运算思想,最大限度地计算出多个租户共性的定制内容,将相同的定制内容只需一次定制供多个租户共享,层次定制模型在层次定制的基础上不仅满足了租户的个性化定制需求,而且提高了定制效率,降低了定制复杂度。仿真实验结果证实了该层次定制模型减少了租户的定制时间,节省了存储空间     

面向多租约SaaS应用的负载均衡机制研究与实现

随着云计算的普及,SaaS作为一种新的软件交付模式得到了越来越广泛地关注.为了支持高速业务发展带来的大量用户的访问请求,多租约SaaS应用需要负载均衡机制以支持可扩展性.本文从对多租约SanS应用用户需求的分析入手,提出了一种面向租约功能类型的服务器负载模型和面向租约用户非功能需求的执行请求按需分配算法,设计了一个面向多租约SanS 应用的负载均衡系统.实验表明本文提出的面向多租约SaaS应用的负载均衡机制能在满足不同租约用户需求的同时提高系统整体执行效率.     

面向SaaS应用基于键值对模式的多租户索引研究

面向SaaS应用的多租户数据库为满足租户的数据隔离和按需定制的需求,需要提供支持隔离和易于定制的数据存储机制及索引机制.基于键值对存储方式,提出元数据驱动的映射表索引模型,该模型根据租户定制需求,为租户业务数据形成各自的索引元数据,通过元数据驱动实现了索引数据的隔离及定制效果;给出索引的维护策略,根据租户数据访问请求进行索引切片,以逐渐细化的索引切片作为数据访问的基本单位,快速返回租户结果集.实验结果表明,该方案在数据访问分布均衡的情况下,使索引维护及数据访问具有较好的总体性能.     

Efficient customization of multi-tenant Software-as-a-Service applications with service lines

Application-level multi-tenancy is an architectural approach for Software-as-a-Service (SaaS) applications which enables high operational cost efficiency by sharing one application instance among multiple customer organizations (the so-called tenants). However, the focus on increased resource sharing typically results in a one-size-fits-all approach. In principle, the shared application instance satisfies only the requirements common to all tenants, without supporting potentially different and varying requirements of these tenants. As a consequence, multi-tenant SaaS applications are inherently limited in terms of flexibility and variability.This paper presents an integrated service engineering method, called service line engineering, that supports co-existing tenant-specific configurations and that facilitates the development and management of customizable, multi-tenant SaaS applications, without compromising scalability. Specifically, the method spans the design, implementation, configuration, composition, operations and maintenance of a SaaS application that bundles all variations that are based on a common core.We validate this work by illustrating the benefits of our method in the development of a real-world SaaS offering for document processing. We explicitly show that the effort to configure and compose an application variant for each individual tenant is significantly reduced, though at the expense of a higher initial development effort.     

Customer on-boarding strategies for cloud computing services with dynamic service-level agreements

A multi-tenant software as a service (SaaS) provider has to meet the needs of several tenants which adopt its services with diverse business requirements. The tenant needs vary widely with time, and the provider has to account for such fluctuations by suitable provisioning at its end. Handling this elasticity arising out of the tenant base is one of the key challenges for the SaaS provider. In this paper, we study the problem specifically in the SaaS context with the idea built around license provisioning in a tenant–provider perspective. For a given set of tenants with diverse license requirements, it is important to analyze whether there is any way to on-board them such that all constraints laid out as part of the service-level agreement can be honored. The total number of licenses available with the provider plays a crucial role in answering this question. We propose an intuitive model of elasticity that can capture anticipated license need variations at the tenant end. We propose an ILP-based approach for solving this schedulability problem for a collection of tenants. We also propose a simple-minded greedy heuristic to solve the on-boarding problem with elasticity constraints. Results show that our approach gives acceptable performance.     

Scalable SaaS Indexing Algorithms with Automated Redundancy and Recovery Management

Software-as-a-Service (SaaS) is a new software delivery model with Multi-Tenancy Architecture (MTA). An SaaS system is often mission critical as it often supports a large number of tenants, and each tenant supports a large number of users. This paper proposes a scalable index management algorithm based on B+ tree but with automated redundancy and recovery management as the tree maintains two copies of data. The redundancy and recovery management is done at the SaaS level as data are duplicated with tenant information rather than at the PaaS level where data are duplicated in chunks. Using this approach, an SaaS system can scale out or in based on the dynamic workload. This paper also uses tenant similarity measures to cluster tenants in a multi-level scalability architecture where similar tenants can be grouped together for effcient processing. The scalability mechanism also includes an automated migration strategies to enhance the SaaS performance. The proposed scheme with automated recovery and scalability has been simulated, the results show that the proposed algorithm can scale well with increasing workloads.     

面向SaaS应用的SMTDM可伸缩多租户数据管理框架

云计算是一种可以弹性并按需提供资源的技术.在多租户共享数据存储模式下,如何实现数据的动态伸缩存储是云数据管理的关键.针对SaaS应用如何随着租户数量及请求规模的变化而进行自适应伸缩的问题,在分析数据存储层的伸缩性需求的基础上,基于Walraven等人提出的多租户架构思想,扩展典型的云应用架构,设计了一个多租户数据管理框架,实现存储资源的弹性.基于该框架,开发了一个面向网络管理领域的SaaS原型系统,验证了其有效性和可用性.     

基于SaaS模式的报表系统

提出一种SaaS模式下的报表系统设计方案。其关键在于结合SaaS多租户、高度复用和报表系统本身架构的特点,系统性地提出SaaS报表系统的架构,将传统的报表功能组件在SaaS下重新进行设计和组合,解决传统报表不能适用大数据量、高复用性和高可用性的问题,并且提出统一数据模型、报表多租户、中立格式导出等解决具体问题的技术手段。在国家电网统一应用开发平台上报表系统得到了应用和验证,取得了良好的效果。     

业务流程管理即服务中的多租户问题研究

分析软件即服务技术,针对业务流程管理即服务(BPMaaS)中的多租户问题,提出一种基于中间件的资源独占和共享方法。设计BPMaaS多租户应用程序接口,实现单个应用对多租户使用的支持,从而提高计算资源的利用率。通过JUnit对应用实例进行测试,结果验证了该方法的可行性。     

Data Partitioning and Redundancy Management for Robust Multi-Tenancy SaaS

Software-as-as-Service (SaaS) is a new approach for developing software, and it is characterized by its multi-tenancy architecture and its ability to provide flexible customization to individual tenant. However, the multi-tenancy architecture and customization requirements introduce many new issues in software, such as database design, database partition, scalability, recovery, and continuous testing. This paper proposes a hybrid test database design to support SaaS customization with two-layer database partitioning. The database is further extended with a new built-in redundancy with ontology so that the SaaS can recover from ontology, data or metadata failures. Furthermore, constraints in metadata can be used either as test cases or policies to support SaaS continuous testing and policy enforcement.