基于负载预测的微服务混合自动扩展

由于边缘云没有比中心云更强大的计算处理能力,在应对动态负载时很容易导致无意义的扩展抖动或资源处理能力不足的问题,所以在一个真实的边缘云环境中对微服务应用程序使用两个合成和两个实际工作负载进行实验评估,并提出了一种基于负载预测的混合自动扩展方法（predictively horizontal and vertical pod autoscaling,Pre-HVPA）。该方法首先采用机器学习对负载数据特征进行预测,并获得最终负载预测结果。然后利用预测负载进行水平和垂直的混合自动扩展。仿真结果表明,基于该方法所进行自动扩展可以减少扩展抖动和容器使用数量,所以适用于边缘云环境中的微服务应用。     

面向5G网络云原生应用资源调度的博弈优化策略

随着5G网络和云原生技术的发展,面向服务的5G云原生核心网应运而生,传统应用正朝着云原生化方向发展。目前云原生服务提供商和云原生应用商数量众多且关系复杂,使得应用在云原生化过程中的资源调度面临新挑战。提出一种5G网络云原生应用资源调度优化策略,将云原生应用商和云原生服务提供商构建为多主多从的Stackelberg博弈模型,对传统收益进行具体描述并联合能耗构建利润函数和策略空间,证明给定一组微服务资源定价的情况下存在云原生应用商的纳什均衡点。在此基础上,引入柯西分布对策略进行优化,提高其收敛性能,通过分布式迭代方法得到云原生服务提供商的最佳微服务定价和云原生应用商的最佳微服务租用比例。仿真结果表明,相比ACA算法、QOS PA算法以及GOS策略,该策略能够有效提高网络收益和用户体验质量,同时降低应用开发能耗。     

柔性微服务监控框架

微服务细化了服务的粒度,针对微服务的监控是微服务管理需要面对的核心问题,以可扩展全链路应用服务监控为目标,在已有服务管理层之上设计实现了一种柔性微服务监控框架,用于监控微服务状态和不断变化的服务负载,与已有的分布式监控架构相比,这种监控框架灵活度更高,对服务变化的感知能力更强,使用Raft算法增强了数据一致性,避免了单点故障的情况,经试验分析,代价更小,在实际项目中验证了框架及方法的有效性.     

基于Docker容器的快速开发网页服务器

C/S模式是早期的开发网页服务器架构,它使用复杂、成本高并且缺少通用性.B/S模式通过将系统功能集中到服务器中弥补了使用复杂成本高的缺点,但是没有对用户端的环境和数据传输率进行深入测试和研究,使得过多的外部用户访问网页,给服务器带来压力.针对传统C/S模式和B/S模式的局限性,引入Docker容器化开发思路,分别融合N...     

A microservice‐based architecture for (customisable) analyses of Docker images

We introduce Docker Analyser , a microservice‐based tool that permits building customised analysers of Docker images. The architecture of Docker Analyser is designed to crawl Docker images from a remote Docker registry, to analyse each image by running an analysis function, and to store the results into a local database. Users can build their own image analysers by instantiating Docker Analyser with a custom analysis function and by configuring the architecture. More precisely, the steps needed to obtain new analysers are (1) replacing the analysis function used to analyse crawled Docker images, (2) setting the policy for crawling Docker images, and (3) setting the scalability options for obtaining a scalable architecture. In this paper, we also present 2 different use cases, ie, 2 different analysers of Docker images created by instantiating Docker Analyser with 2 different analysis functions and configuration options. The 2 use cases show that Docker Analyser decreases the effort required to obtain new analysers versus building them from scratch.     

Root-Of-Trust for Continuous Integration and Continuous Deployment Pipeline in Cloud Computing

Cloud computing has gained significant use over the last decade due to its several benefits, including cost savings associated with setup, deployments, delivery, physical resource sharing across virtual machines, and availability of on-demand cloud services. However, in addition to usual threats in almost every computing environment, cloud computing has also introduced a set of new threats as consumers share physical resources due to the physical co-location paradigm. Furthermore, since there are a growing number of attacks directed at cloud environments (including dictionary attacks, replay code attacks, denial of service attacks, rootkit attacks, code injection attacks, etc.), customers require additional assurances before adopting cloud services. Moreover, the continuous integration and continuous deployment of the code fragments have made cloud services more prone to security breaches. In this study, the model based on the root of trust for continuous integration and continuous deployment is proposed, instead of only relying on a single sign-on authentication method that typically uses only id and password. The underlying study opted hardware security module by utilizing the Trusted Platform Module (TPM), which is commonly available as a cryptoprocessor on the motherboards of the personal computers and data center servers. The preliminary proof of concept demonstrated that the TPM features can be utilized through RESTful services to establish the root of trust for continuous integration and continuous deployment pipeline and can additionally be integrated as a secure microservice feature in the cloud computing environment.     

基于微服务架构B/S系统的性能分析

传统的单体应用架构系统,随着用户需求和系统功能的变动,出现了单体应用功能模块边界模糊、部署效率低、扩展困难、技术更迭代价高等缺点,尤其是单个模块修改部署效率低的问题.因此,微服务技术得到关注和应用,微服务架构的业务边界确定服务边界,具有高内聚性,易于开发与维护、局部修改部署、技术选择不受限等优势.本文研究微服务应用系统的架构优势,设计了一B/S应用系统进行测试分析.实验设计测试指标为线程响应时间、吞吐量以及部署时间的实验方案,并使用Jmeter性能测试工具进行测试,分析了20个和50个并发用户的测试数据.实验结果表明微服务在响应时间、吞吐量等指标有明显的效率和性能优势.     

云环境下实现容器部署的加速粒子群优化算法

基于容器的微服务部署是一个具有挑战性的问题,为获得更好的用户体验并给云供应商带来更多的利润,需要在降低微服务的故障率和减少响应时间的同时提高资源利用率。提出了一种改进的加速粒子群优化算法,用于解决集群中微服务容器部署的多目标优化问题。该算法通过考虑微服务之间的调用关系,使得容器聚集在一起,从而降低服务的数据传输成本、减少故障率,并提高集群资源利用率。与现有部署算法相比,实验结果表明,所提出的优化算法在服务间的数据传输开销、故障率和资源利用率等性能指标上有明显改善。具体表现在：容器聚集度的提升达到40%以上,数据传输消耗平均有提升4%以上,故障率减少10%～20%,利用率提升3%左右。     

基于相似度匹配的微服务故障诊断方法

随着互联网服务的快速发展,分布式的微服务应用逐渐取代传统的单体应用成为互联网应用的主要形式之一.微服务应用在具有可伸缩性、容错性、高可用性等优点的同时,也存在着构建繁琐、部署复杂和维护困难等挑战.面向云计算环境的微服务监测与运维是当前的研究热点,但仍然存在粒度较粗、故障定位不准确等缺点.针对以上问题,本文提出了一种基于模式匹配的微服务故障诊断方法.首先,使用注入代理转发请求流量的方式收集并建模微服务的追踪信息;然后,收集系统正常运行下的状态信息,并通过注入已知故障来收集并刻画故障发生后应用的运行状态;最后,将未知故障的执行追踪信息与已知故障的执行追踪信息相匹配,采用字符串编辑距离衡量相似度以诊断可能的故障原因.实验结果表明,该方法可以有效刻画请求的处理执行追踪信息,以微服务为粒度准确定位应用的故障原因.     

微服务体系结构实现框架综述

为提高企业级应用的可伸缩性,基于微服务的软件体系结构将单体应用细化为可相互协作、配合的一组小服务,使得服务间开发自由、独立部署、易于维护,更好地满足企业发展需求。目前,微服务框架作为微服务架构的具体实现方案,已被很多大型企业成功实施并开源。论述面向服务体系结构、Web服务及微服务相关概念并作比较;给出微服务体系结构实践中的关键技术以及核心功能模块;分析对比主流微服务体系结构实施框架及其核心部件的特征和差异;探讨微服务组合面临的挑战及微服务框架中的服务组合方案,并总结全文。