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分布式诊断解决Web服务故障

时间:2023-10-31 理论教育 版权反馈
【摘要】:这就需要一个有弹性的诊断平台,依据异常类型选择不同的诊断服务及诊断组件,使诊断系统满足Web服务不断增长的诊断需求,节约诊断成本。当Web服务发生异常时,由其相对应的异常处理器负责对异常进行处理。

分布式诊断解决Web服务故障

4.3.3.1 系统模型与诊断

定义4.9 一个分布式诊断系统DS={ds1,ds2,…,dsn}是一个二元组(SM,D),其中dsi(1≤i≤n)表示诊断子系统,dsi=(SMi,Di),SMi是SM中与dsi相对应的待诊断系统的子系统描述,Di是dsi对SMi的诊断。

分布式诊断系统DS的诊断器用来协调所有的诊断子系统的局部诊断结果,使所有的诊断达到最终的一致。

定理4.2 对于分布式诊断系统DS,D是SM的一个诊断当且仅当D1img

4.3.3.2 Web服务诊断的基本框架

现有的分布式诊断系统大多采用诊断器与子系统诊断器这种结构对系统故障进行诊断,为每一个子系统分配一个诊断器,由系统诊断器负责协调所有子系统的诊断结果,最终获得一个最小故障集。这种分布式诊断结构会使诊断系统规模随着系统规模的扩大而成指数级增长,而且这些分布式诊断系统一般只采用一种诊断方法,无法满足Web服务故障诊断中的动态需求。随着Web服务技术的不断发展,云计算平台的不断普及以及人们对服务要求的不断提高,服务出现故障的条件也在不断发展。这就需要一个有弹性的诊断平台,依据异常类型选择不同的诊断服务及诊断组件,使诊断系统满足Web服务不断增长的诊断需求,节约诊断成本。为此,本章从如下几方面进行考虑。

(1)随着社会需求的不断变化,Web服务自身也在不断地改进和更新,因此服务的行为描述和历史数据也是不断变化的。为了获取不断变化的诊断信息,以使得诊断更加准确和快速,我们提出的诊断架构利用异常处理器不断地收集Web服务的相关信息,并将信息筛选后发送给诊断服务,以使诊断服务能够及时地依据最新的服务执行情况做出及时、准确的诊断。

(2)由于单个诊断服务只能针对一些特定问题做出诊断,并且服务发生的故障问题也是无法预知的,因此我们将多个诊断服务整合在诊断架构中,利用异常处理器来选择适当的诊断服务对服务进行诊断,以期获得更好的诊断结果,有助于故障问题的快速处理,节约诊断时间。(www.xing528.com)

(3)通过将诊断服务划分为3个不同的功能组件,对诊断服务做最大化的解耦。通过这种解耦,诊断架构不仅能够自由选择不同的诊断服务来解决不同的故障问题,并且能够随意地删除、替换、增加、组合不同诊断服务的诊断组件,以改进单个服务的诊断能力,节约构建一个新的诊断服务的诊断成本。此外,这种解耦方式还能够使网络中的诊断服务之间共享诊断资源,增加诊断资源再利用的可能性,减少诊断消耗,达到节约诊断成本的目的。

基于Web服务应用系统的特性,我们提出了一个自动化的Web服务诊断框架,通过异常处理器来选择所需的诊断方法,满足诊断的需求。如图4.3,该诊断框架主要包括以下4个部分。

图4.3 Web服务诊断基本框架

(1)Web服务:待诊断的Web服务的相关诊断信息,包括服务行为描述(如BPEL、WSDL等)、服务执行的历史数据和服务异常执行信息。当Web服务发生异常时,由其相对应的异常处理器负责对异常进行处理。

(2)异常处理器:主要负责监测和捕捉Web服务执行期间出现的异常信息,收集诊断信息,根据异常和诊断信息类型选择适当的诊断服务或组装所需的诊断组件,并负责将诊断信息发送给诊断服务。当获得诊断服务返回的诊断结果时,异常处理器负责根据诊断结果调用恰当的修复策略去消减故障的影响。如果诊断服务返回如下诊断结果——故障行为调用了其他Web服务而发生故障,那么异常处理器还需要调用相应的诊断服务去诊断被调用了的Web服务,并且根据诊断的结果做出相应的处理。

(3)诊断服务:主要负责根据给定的诊断信息对故障发生的位置及原因做出诊断,并且将诊断结果返回给异常处理器。诊断服务本身又包含3个诊断组件:预处理器、模型器和诊断器。①预处理器负责接收异常处理器发送的诊断请求,并从异常处理器中读取需要的诊断信息,将诊断信息转化为诊断服务所需要的服务模型,如完备BPN模型、服务执行矩阵和隐马尔可夫混合模型,便于诊断服务对问题的分析和判断。②模型器负责根据从预处理器获得的服务模型来构建诊断模型,如定义行为依赖关系、求解最小故障行为集及求解与异常路径最相似的正确执行路径。③诊断器负责根据模型器构建的诊断模型诊断服务故障,并将诊断结果返回给异常处理器。

(4)修复器:负责根据从异常处理器获得的故障信息选择最佳的修复策略,并将其返回给异常处理器。

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