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當前位置: 首頁出版圖書科學技術工業(yè)技術自動化技術、計算技術云應用中的服務質量

云應用中的服務質量

云應用中的服務質量

定 價:¥78.00

作 者: [美] 埃里克.鮑爾,[美] 蘭迪·亞當斯 著;譚勵,楊明華 譯
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項: 國際信息工程先進技術譯叢
標 簽: 電子 通信 工業(yè)技術 通信

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ISBN: 9787111523529 出版時間: 2016-02-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 247 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書介紹了關于應用程序服務質量、云模型以及虛擬化架構缺陷的基礎內(nèi)容,系統(tǒng)地分析了應用程序服務由于云架構缺陷受到的影響,為云計算應用以及尚在開發(fā)過程中的應用提供了技術和策略方面的建議,優(yōu)化其提供優(yōu)質服務的能力。本書適合從事云計算、云應用設計以及軟件工程行業(yè)的人士閱讀,也適合作為相關專業(yè)的師生的參考書。

作者簡介

  Eric Bauer,是阿爾卡特-朗訊的IP平臺CTO的可靠性工程經(jīng)理,他曾在阿爾卡特-朗訊的平臺、應用以及解決方案的可靠性方面工作超過十年。在從事可靠性工程領域之前,Bauer花了二十年時間設計和開發(fā)嵌入式固件、網(wǎng)絡操作系統(tǒng)、IP PBX、互聯(lián)網(wǎng)平臺以及光傳輸系統(tǒng)。BAUER獲得了十多項美國專利,撰寫了《云計算實戰(zhàn):可靠性與可用性設計》、《冗余:地理冗余如何才能提高計算機系統(tǒng)的可用性和可靠性》、《可靠性設計:信息和計算機系統(tǒng)》、《系統(tǒng)可靠性實用技術》(均由Wiley-IEEE出版社出版)等著作,并有多篇論文在《貝爾實驗室技術期刊》發(fā)表。BAUER擁有康奈爾大學電子工程學士學位和普渡大學電氣工程碩士學位,他住在新澤西州弗里霍爾德。Randee Adams,是阿爾卡特-朗訊的IP平臺CTO的技術顧問,她花了近十年時間專注于產(chǎn)品的可靠性設計,曾在各種內(nèi)部可靠性論壇上多次發(fā)言。ADAMS撰寫了《冗余:地理冗余如何才能提高計算機系統(tǒng)的可用性和可靠性》和《云計算的可靠性和可用性》等著作。她曾作為5ESS交換機的程序員,于1979年加入貝爾實驗室。ADAMS在整個公司的多個項目(例如,軟件開發(fā)、故障單管理、負載管理研究、軟件交付、系統(tǒng)工程、軟件架構、軟件設計、開發(fā)工具和聯(lián)合風險設置)和多個功能領域(例如,數(shù)據(jù)庫管理、公共信道信令、操作實施、指導和管理、可靠性和安全性)工作過。ADAMS擁有亞利桑那大學的學士學位以及伊利諾斯理工學院的計算機科學碩士學位。她住在伊利諾伊州內(nèi)珀維爾。

圖書目錄

關于作者
譯者序
1 概述
1.1 入門
1.2 目標讀者
1.3 本書組織結構
I 配置
2.應用程序服務質量
2.1 簡單應用程序模型
2.2 服務邊界
2.3 質量和性能的關鍵指標
2.4 關鍵應用特征
2.4.1 服務急迫性
2.4.2 應用程序交互性
2.4.3 網(wǎng)絡傳輸缺陷的耐受性
2.5 應用程序服務質量指標
2.5.1 服務可用性
2.5.2 服務延遲
2.5.3 服務可靠性
2.5.4 服務可訪問性
2.5.5 服務可維持性
2.5.6 服務吞吐量
2.5.7 服務時間戳精度
2.5.8 特定應用程序的服務質量度量
2.6 技術服務與支持服務
2.6.1 技術服務質量
2.6.2 支持服務質量
2.7 安全事項
3 云模型
3.1 云計算中的角色
3.2 云服務模型
3.3 云的基本特征
3.3.1 按需自助服務
3.3.2 廣泛的網(wǎng)絡訪問
3.3.3 資源池
3.3.4 快速彈性
3.3.5 度量服務
3.4 簡化云架構
3.4.1 應用軟件
3.4.2 虛擬機服務器
3.4.3 虛擬機服務器控制器
3.4.4 云操作支持系統(tǒng)
3.4.5 云技術組件“即服務”
3.5 彈性度量
3.5.1 密度
3.5.2 配置間隔
3.5.3 釋放間隔
3.5.4 向內(nèi)和向外擴展
3.5.5 向上和向下擴展
3.5.6 敏捷性
3.5.7 轉換速率和線性度
3.5.8 彈性加速
3.6 空間和區(qū)域
3.7 云意識
4 虛擬化架構缺陷
4.1 服務延遲、虛擬化和云
4.1.1 虛擬化和云導致的延遲變化
4.1.2 虛擬化開銷
4.1.3 增加架構性能的可變性
4.2 虛擬機故障
4.3 無法交付的虛擬機配置容量
4.4 交付退化的虛擬機容量
4.5 尾部延遲
4.6 時鐘事件抖動
4.7 時鐘漂移
4.8 失敗或緩慢的虛擬機實例分配和啟動
4.9 虛擬化架構缺陷展望
II 分析
5 應用程序冗余和云計算
5.1 故障,可用性和簡單建構
5.2 通過虛擬化改進軟件修復時間
5.3 通過虛擬化改進架構修復時間
5.3.1 理解硬件修復
5.3.2 虛擬機修復即服務
5.3.3 討論
5.4 冗余和可恢復性
5.4.1 通過虛擬化改進恢復時間
5.5 順序冗余和并發(fā)冗余
5.5.1 混合并發(fā)策略
5.6 虛擬化缺陷對應用服務的影響
5.6.1 簡單架構的服務影響
5.6.2 順序冗余架構的服務影響
5.6.3 并發(fā)冗余架構的服務影響
5.6.4 混合并發(fā)架構的服務影響
5.7 數(shù)據(jù)冗余
5.7.1 數(shù)據(jù)存儲策略
5.7.2 數(shù)據(jù)一致性策略
5.7.3 數(shù)據(jù)架構注意事項
5.8 討論
5.8.1 服務質量的影響
5.8.2 并發(fā)控制
5.8.3 資源使用
5.8.4 簡易性
5.8.5 其他注意事項
6 負載分配與均衡
6.1 負載分配機制
6.2 負載分配策略
6.3 代理負載均衡器
6.4 非代理負載分配
6.5 負載分配的層次結構
6.6 基于云的負載均衡所面臨的挑戰(zhàn)
6.7 負載均衡在支持冗余方面的作用
6.8 負載均衡與可用區(qū)域
6.9 工作負載服務度量
6.10 操作注意事項
6.10.1 負載均衡與彈性
6.10.2 負載均衡與過載
6.10.3 負載均衡與發(fā)布管理
6.11 負載均衡與應用程序服務質量
6.11.1 服務可用性
6.11.2 服務延遲
6.11.3 服務可靠性
6.11.4 服務可訪問性
6.11.5 服務可維持性
6.11.6 服務吞吐量
6.11.7 服務時間戳精度
7 故障容器
7.1 故障容器
7.1.1 故障級聯(lián)
7.1.2 故障容器與恢復
7.1.3 故障容器與虛擬化
7.2 故障點
7.2.1 單點故障
7.2.2 單點故障與虛擬化
7.2.3 關聯(lián)性和反關聯(lián)性考慮
7.2.4 在云計算中確保無SPOF
7.2.5 無SPOF和應用程序數(shù)據(jù)
7.3 極端共存解決方案
7.3.1 極端共存解決方案的風險
7.4 多租戶與解決方案容器
8 容量管理
8.1 工作負載變化
8.2 傳統(tǒng)容量管理
8.3 傳統(tǒng)過載控制
8.4 容量管理與虛擬化
8.5 云容量管理
8.6 彈性存儲注意事項
8.7 彈性和過載
8.8 操作注意事項
8.9 負載拉鋸
8.10 一般彈性風險
8.11 彈性故障場景
8.11.1 彈性增長故障場景
8.11.1 彈性逆增長故障場景
9 發(fā)布管理
9.1 相關術語
9.2 傳統(tǒng)的軟件升級策略
9.2.1 軟件升級需求
9.2.2 維護窗口
9.2.3 應用升級的客戶端注意事項
9.2.4 傳統(tǒng)的離線軟件升級
9.2.5 傳統(tǒng)的在線軟件升級
9.2.6 討論
9.3 支持云的軟件升級策略
9.3.1 I型云支持升級策略:街區(qū)聚會
9.3.2 II型云支持升級策略:每車一司機
9.3.3 討論
9.4 數(shù)據(jù)管理
9.5 軟件升級中的服務編排角色
9.5.1 解決方案級軟件升級
9.6 結論
10 端到端考慮因素
10.1 端到端服務環(huán)境
10.2 三層端到端服務模型
10.2.1 通過三層模型估算服務缺陷
10.2.2 端到端服務可用性
10.2.3 端到端服務延遲
10.2.4 端到端服務可靠性
10.2.5 端到端服務可訪問性
10.2.6 端到端服務可維持性
10.2.7 端到端服務吞吐量
10.2.8 端到端服務時間戳精度
10.2.9 現(xiàn)實檢查
10.3 分布式和集中式的云數(shù)據(jù)中心
10.3.1 集中式云數(shù)據(jù)中心
10.3.2 分布式云數(shù)據(jù)中心
10.3.3 服務可用性考慮
10.3.4 服務延遲考慮
10.3.5 服務可靠性考慮
10.3.6 服務可訪問性考慮
10.3.7 服務可維持性考慮
10.3.8 資源分配考慮
10.4 多層解決方案架構
10.5 災難恢復與地理冗余
10.5.1 災難恢復目標
10.5.2 地理冗余架構
10.5.3 服務質量考慮
10.5.4 恢復點考慮
10.5.5 地理冗余和可用區(qū)域減輕災難的影響
III 建議
11 服務質量問責
11.1 傳統(tǒng)的問責
11.2 云服務交付路徑
11.3 云問責
11.4 問責案例研究
11.4.1 問責和技術組件
11.4.2 問責和彈性
11.5 服務質量差距模型
11.5.1 應用程序面向資源服務差距分析
11.5.2 應用程序面向用戶服務差距分析
11.6 服務水平協(xié)議
12 服務可用性度量
12.1 服務度量概述
12.2 傳統(tǒng)服務可用性度量
12.3 服務可用性度量演化
12.3.1 應用演化分析
12.3.2 技術組件
12.3.3 存儲即服務的使用
12.4 硬件可靠性度量演化
12.4.1 虛擬機故障生命周期
12.5 彈性服務可用性度量演化
12.6 發(fā)布管理服務可用性度量演化
12.7 服務度量展望
13 應用程序服務質量需求
13.1 服務可用性需求
13.2 服務延遲需求
13.3 服務可靠性需求
13.4 服務可訪問性需求
13.5 服務可維持性需求
13.6 服務吞吐量需求
13.7 時間戳精度需求
13.8 彈性需求
13.9 發(fā)布管理需求
13.10 災難恢復需求
14 虛擬化架構度量與管理
14.1 架構服務質量度量的業(yè)務環(huán)境
14.2 云消費者度量選項
14.3 缺陷度量策略
14.3.1 虛擬機故障度量
14.3.2 無法交付的虛擬機配置容量度量
14.3.3 交付退化的虛擬機容量度量
14.3.4 尾部延遲度量
14.3.5 時鐘事件抖動度量
14.3.6 時鐘漂移度量
14.3.7失敗或緩慢的虛擬機實例分配和啟動度量
14.3.8 度量總結
14.4 管理虛擬化架構缺陷
14.4.1 最小化應用程序對架構缺陷的敏感度
14.4.2 虛擬機級擁塞檢測與控制
14.4.3 分配更多虛擬資源容量
14.4.4 終止性能欠佳的虛擬機實例
14.4.5 接受性能退化
14.4.6 積極主動的供應商管理
14.4.7 重新設定最終用戶服務質量期望
14.4.8 SLA注意事項
14.4.9 更換云服務提供商
15 基于云的應用程序分析
15.1可靠性框圖和參照分析
15.2 IaaS缺陷影響分析
15.3 PaaS故障影響分析
15.4 工作負載分配分析
15.4.1 服務質量分析
15.4.2 過載控制分析
15.5 反相關性分析
15.6 彈性分析
15.6.1 服務容量增長場景
15.6.2 服務容量增長操作分析
15.6.3 服務容量逆增長操作分析
15.6.4 存儲容量增長場景
15.6.5 在線存儲容量增長操作分析
15.6.6 在線存儲容量逆增長操作分析
15.7 發(fā)布管理影響效應分析
15.7.1 服務可用性影響
15.7.2 服務可靠性影響
15.7.3 服務可訪問性影響
15.7.4 服務可維持性影響
15.7.5 服務吞吐量影響
15.8 恢復點目標分析
15.9 恢復時間目標分析
16 測試注意事項
16.1 測試環(huán)境
16.2 測試策略
16.2.1 云測試平臺
16.2.2 用于測試的容量
16.2.3 統(tǒng)計置信度
16.2.4 服務中斷時間
16.3 模擬架構缺陷
16.4 測試計劃
16.4.1服務可靠性和延遲測試
16.4.2 架構缺陷測試
16.4.3 健壯性測試
16.4.4 持久性/穩(wěn)定性測試
16.4.5 應用程序彈性測試
16.4.6 升級測試
16.4.7 災難恢復測試
16.4.8 極限共存測試
16.4.9 PaaS技術組件測試
16.4.10 自動回歸則測試
16.4.11 構造發(fā)布測試
17 關鍵點連接與總結
17.1 應用程序服務質量所面臨的挑戰(zhàn)
17.2 冗余和健壯性
17.3 可伸縮性設計
17.4 可擴展性設計
17.5 故障設計
17.6 規(guī)劃注意事項
17.7 傳統(tǒng)應用的演化
17.7.1階段0:傳統(tǒng)應用
17.7.2 階段I:虛擬化架構上的高服務質量
17.7.3 階段II:手動應用彈性
17.7.4 階段III:自動發(fā)布管理
17.7.5 階段IV:自動應用彈性
17.7.6 階段V:虛擬機遷移
17.8 結束語
參考文獻
縮略語

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