49220字硕士毕业论文基于多元数据节点的SaaS多租户信息动态迁移探讨
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：49220字
论点：租户,数据,迁移
论文概述：
本文是硕士毕业论文，从实验的角度对本文的面向租户动态迁移技术进行评估，通过搭建按照本文设计的多租户共享存储多节点系统环境，分别对针对不同的租户数量和不同的迁移技术进行了实
论文正文：
第1章简介
在SaaS平台上，不同的租户通常在不同的时间有不同的资源需求和不同的访问模式。为了实现规模经济，需要解决的最重要问题之一是如何在有限数据节点集群的前提下，在最佳负载平衡的基础上，在不违反租户服务水平协议要求的情况下，最大化支持的租户总数。由于不同租户的负载条件差异很大，灵活的负载平衡对于最大限度地降低租户数据的性能和总成本至关重要。当受管数据节点不能满足一个或多个租户所需的CPU和存储资源，并且不能同时满足服务级别协议和存储资源时，服务级别协议与资源和性能相关。在面向共享数据模式的应用多租户数据库环境中，随着应用服务SaaS规模的不断扩大和应用数据的爆炸式增长，以及每个租户不同的业务规模、业务量和复杂性，各种数据中心经常出现负载不平衡，即一些数据节点由于负载过重而对租户的响应时间过长，或者一些数据节点负载过轻，导致资源浪费。当负载不平衡达到一定限度时，应该启动数据迁移机制。不幸的是，目前云存储下的数据迁移策略不是针对多租户的，并且缺乏共享存储下资源的可扩展性和动态使用。选择要迁移的数据并确保迁移过程中数据访问的连续性和一致性带来了巨大的挑战。此外，SaaS应用程序需要在线使用，因此租户数据的任何重新定位都不应中断应用程序的使用，但数据迁移需要时间。
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第2章相关研究
2.1作为发展历史研究
SaaS是通过互联网使用软件提供商在其服务器上部署的应用程序提供的服务。租户根据自己的意愿向软件服务提供商订购所需的应用软件服务，并根据租户订购的应用软件服务数量和服务寿命收费。客户不需要购买软件，服务提供商将管理和维护软件，客户将省去繁琐的管理和维护工作。服务提供商不仅提供基于互联网的软件服务，还提供应用软件的本地数据存储，以便用户可以在任何时间和任何地点使用他们订购的服务。在第一级成熟度模型中，不同的租户使用他们自己定制的应用程序版本，应用程序实例在购买量主机服务器上运行。这种成熟的软件范例在架构上类似于传统的企业软件。虽然不同的租户连接到服务器上运行的同一源代码，但是每个运行的实例在不同的租户之间是完全独立的。
2.2多租户数据存储模型
针对数据迁移问题，华北理工大学国内云计算研究团队组织了大量关于多租户负载的研究工作。提出了一种惰性副本管理方案，通过放置副本来满足租户的个性化需求和租户负载的动态变化。中国人民大学的研究数据库团队向我们展示了云环境中的存储架构。考虑到数据存储和数据查询的完善方法，提出了一种基于队列的调度方案，能够满足快速简单的查询。然后，该方案没有详细描述相关研究。在传统模式下，开发人员需要根据不同客户的需求开发和部署应用程序，这是非常昂贵的。该模式改变了传统的软件运行模式，基于同一软件实例为不同租户提供服务，即“单实例多租赁”，价格低廉，部署快速。作为标准应用程序，开发商提交的应用程序并不适合每个租户的需求，租户的需求会随着时间的推移而变化。因此，为了满足不同租户的个性化业务需求，应用程序应该支持“租户自定制”。应用程序涉及多个级别的接口、服务、数据等。，形成各方面的定制需求。租户租赁应用程序构建业务系统后，可以定制系统的功能点、使用的样式和风格、导航方法、安全认证方法以及页面、数据、工作流、规则、参数等。定制内容由元数据描述。如果定制了层次结构，元数据也可以根据层次结构进行划分。
第3章支持数据迁移的多租户数据存储模型.......13
3.1导言......13
3.2云中的SaaS应用程序多元数据节点模型.......13
第四章多元数据节点下的多租户数据动态迁移算法……20
4.1导言.........20
4.2系统型号...20
第五章实验评估.........32
5.1导言......32
5.2环境和工作负载的产生.........32
第五章实验评估
5.1简介
为了简化实验过程，我们将仅基于我们提出的多数据节点模型比较两种迁移算法，即我们提出的多租户数据迁移算法、关机复制算法、数据节点和元数据节点是相同的，并且仅单独查看元数据管理节点。我们从以下三个方面进行比较:访问延迟。租户数据的迁移肯定会影响租户对数据的访问，但我们希望这种影响可以最小化。执行时间。迁移过程需要一定的时间，我们希望迁移将花费最少的执行时间，并确保最低的访问延迟。中断时间。迁移执行过程的中断时间最短。
5.2环境和工作负载生成
一开始，元数据管理节点的内容如表5-1所示。每个租户的负载相同，两个数据节点的负载量相同，但负载状态不同。在下面的实验中，每个租户的负载条件将发生变化，导致源数据节点过载。一些数据需要迁移到目标数据节点，并且在元数据管理节点的表中更新负载状态信息。我们的实验只模拟简单的事务，每个访问请求只是简单的数据库操作。不同的实验过程迁移不同的数据量，将租户数据量增加一倍到租户数据量的三倍，验证迁移过程中所有数据库操作请求的性能，然后以曲线的形式表示，响应时间单位为毫秒。
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第6章概述展望
6.1本文概述
第4章提出了一种适用于基于共享存储体系结构的多租户的动态数据迁移策略。该策略不仅可以考虑多租户特性，还可以最大限度地减少服务中断时间。为了确保租户在迁移过程中的不间断访问，我们提出了“单写双读”访问模式，即所有写请求都写入目标数据节点，源数据节点上要迁移的数据只能通过读操作访问，从而保证平台的整体性能。第五章主要从实验的角度评价面向租户的动态迁移技术。通过构建根据本文设计的多租户共享存储多节点系统环境，分别对不同租户数量和不同迁移技术进行了实验研究。对实验结果的分析表明，与本文的理论分析相比，动态迁移策略的有效性明显提高。
6.2研究前景
本文从多数据节点的多租户存储模型和基于云中多数据节点的多租户数据动态迁移策略出发，提高了SaaS平台的可用性和性能。虽然租户访问元数据节点的可用性增强与每个节点的资源使用平衡，效果明显，但仍有许多地方可以进一步优化。在面向共享数据模式的SaaS应用多租户数据库环境中，由于每个租户的业务规模、业务量和复杂性不同，负载不平衡现象经常发生在每个数据中心，即一些数据节点由于过载而对租户的响应时间过长，或者一些数据节点负载过轻，导致资源浪费。当负载不平衡达到一定限度时，应该启动数据迁移机制。不幸的是，目前云存储下的数据迁移策略不是针对多租户的，并且缺乏共享存储下资源的可扩展性和动态使用。选择要迁移的数据并确保迁移过程中数据访问的连续性和一致性带来了巨大的挑战。
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参考文献(省略)