Key words: cloud computing    sub-health    system assessment and analysis    cloud monitoring    cloud security

云計(jì)算憑借便利、經(jīng)濟(jì)、高可擴(kuò)展性等強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì), 正成為繼互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)以來(lái)的又一個(gè)重要的IT產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)點(diǎn), 具有廣闊的市場(chǎng)前景[1].但是, 云計(jì)算不斷朝規(guī)模擴(kuò)大化、數(shù)據(jù)海量化、結(jié)構(gòu)復(fù)雜化發(fā)展的趨勢(shì)給云計(jì)算系統(tǒng)的評(píng)價(jià)與分析, 尤其是云環(huán)境的健康狀況評(píng)估帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn).

如何對(duì)云環(huán)境的健康狀況進(jìn)行系統(tǒng)地評(píng)價(jià)與分析, 成為了云計(jì)算快速發(fā)展的重要需求.云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷與分析是云環(huán)境健康狀況評(píng)估的重要方面, 也是當(dāng)前云環(huán)境健康狀況評(píng)估亟待解決的關(guān)鍵難題.由于云計(jì)算系統(tǒng)的高度復(fù)雜性, 亞健康成為了當(dāng)前主流云平臺(tái)的真實(shí)寫(xiě)照.

雖然當(dāng)前主流云平臺(tái)都能正常提供服務(wù), 但效率或性能等服務(wù)質(zhì)量沒(méi)有達(dá)到預(yù)期要求.隨著用戶和規(guī)模的不斷擴(kuò)大, 在外界不利因素的刺激下, 云環(huán)境亞健康狀態(tài)很容易向故障狀態(tài)傾斜.因此, 如何快速識(shí)別云環(huán)境的亞健康狀態(tài), 并進(jìn)行相應(yīng)地優(yōu)化、調(diào)整, 使其向健康狀態(tài)轉(zhuǎn)化，格外引人關(guān)注.

云環(huán)境健康狀況評(píng)估, 尤其是云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析是一個(gè)全新的領(lǐng)域, 相關(guān)的研究基礎(chǔ)很少, 其定義、模型、診斷及治療方法都還不清楚.本文旨在通過(guò)分析云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷及分析的重要性, 借鑒醫(yī)學(xué)領(lǐng)域亞健康的概念, 給出云環(huán)境亞健康狀態(tài)的定義及內(nèi)涵, 并總結(jié)云環(huán)境亞健康研究的知識(shí)結(jié)構(gòu)及主要研究?jī)?nèi)容, 最后重點(diǎn)分析醫(yī)學(xué)亞健康、IT系統(tǒng)評(píng)價(jià)及分析、云環(huán)境亞健康等相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和基礎(chǔ), 以期為未來(lái)云環(huán)境亞健康的研究作出有益探索.

1 云環(huán)境亞健康狀態(tài)定義及內(nèi)涵

亞健康最早出現(xiàn)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域, 是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中的一個(gè)全新概念[2-3].盡管亞健康是目前健康和疾病預(yù)防研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題, 但對(duì)其客觀評(píng)價(jià)與量化診斷研究尚處于起步階段.在IT系統(tǒng), 尤其是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中, 賈平[4]提出要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的亞健康狀態(tài), 黃大榮等[5]對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)亞健康狀態(tài)的性能退化評(píng)估模型也進(jìn)行了一些研究, 但截至目前還沒(méi)有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)亞健康狀態(tài)的統(tǒng)一、明確定義, 相關(guān)的分析診斷及治愈方法研究較少.

能夠正常提供云平臺(tái)相關(guān)服務(wù), 但在提供服務(wù)的能力、效率、可靠性、可伸縮性等質(zhì)量上有所欠缺或沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的一種介于健康和故障之間的狀態(tài)稱為云環(huán)境的亞健康狀態(tài).云環(huán)境亞健康狀態(tài)是一種臨界狀態(tài), 它既可以向健康狀態(tài)轉(zhuǎn)化, 也可以向壞的方向轉(zhuǎn)化為故障狀態(tài).處于亞健康狀態(tài)的云環(huán)境沒(méi)有明顯的故障或停機(jī)行為, 但具有一些潛在問(wèn)題, 如存儲(chǔ)系統(tǒng)中垃圾文件的累積、內(nèi)存消耗過(guò)大, 安全威脅嚴(yán)重等, 從而表現(xiàn)出系統(tǒng)效率和適應(yīng)性的下降, 并最終導(dǎo)致云服務(wù)質(zhì)量的下降.

與醫(yī)學(xué)中把亞健康分為以軀體癥狀為主的軀體性亞健康、以心理癥狀為主的心理性亞健康、以人際交往中的不良癥狀為主的人際交往性亞健康及道德方面的亞健康相似[6], 云環(huán)境亞健康狀態(tài)的內(nèi)涵中也應(yīng)該包含以系統(tǒng)架構(gòu)缺乏彈性、可擴(kuò)展性等為主要癥狀的架構(gòu)性亞健康、以系統(tǒng)性能達(dá)不到要求為主要癥狀的性能亞健康、以能耗開(kāi)銷控制達(dá)不到預(yù)期為主要癥狀的能耗亞健康、及以系統(tǒng)安全性不夠?yàn)橹饕Y狀的安全性亞健康等方面.

為準(zhǔn)確評(píng)價(jià)云環(huán)境的亞健康狀態(tài), 針對(duì)影響云環(huán)境亞健康的4個(gè)重要的維度變量：系統(tǒng)架構(gòu)、性能、能耗控制和安全, 提出一個(gè)基于多級(jí)模糊綜合評(píng)判的云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷模型, 該模型中，U={u1, u2，…, un}為一級(jí)評(píng)價(jià)因素或評(píng)價(jià)因素類, 本文中具體的影響因素集合可表示為

$ U = left{ {系統(tǒng)架構(gòu), 性能, 能耗控制, 安全, cdots } right} $

設(shè)A為模糊權(quán)向量,ak表示第k類評(píng)價(jià)因素對(duì)應(yīng)的權(quán)重,則有

$ A = { {a_1}, {a_{2, }} ldots, {a_n}}, 0 le {a_k} le 1, sumlimits_{k = 1}^n {{a_k} = 1} . $

在二級(jí)評(píng)價(jià)因素中, U1={u11, u12, …, u1j}表示第一類評(píng)價(jià)因素對(duì)應(yīng)的二級(jí)評(píng)價(jià)因素集合, 如：系統(tǒng)結(jié)構(gòu)={可擴(kuò)展性, 開(kāi)放性, 可靠性, 完整性, …}表示系統(tǒng)架構(gòu)需要考慮可擴(kuò)展性、開(kāi)放性、可靠性和完整性等因素.同理, Ai={ai1, ai2, …, aij}表示第i類評(píng)價(jià)因素里各二級(jí)評(píng)價(jià)因素對(duì)應(yīng)的權(quán)值集合.

V={v1, v2, …, vm}表示適用于各種評(píng)價(jià)因素的等級(jí)評(píng)語(yǔ)集合, 本文中具體的等級(jí)評(píng)語(yǔ)集合為

$ V = left{ {故障狀態(tài), 亞健康狀態(tài), 健康狀態(tài)} right}. $

在確定了評(píng)價(jià)因素, 等級(jí)評(píng)語(yǔ)和模糊權(quán)向量之后, 欲對(duì)云環(huán)境的健康狀況進(jìn)行評(píng)價(jià), 還需要構(gòu)造當(dāng)前云環(huán)境下各種二級(jí)評(píng)價(jià)因素的隸屬度矩陣.

設(shè)Ri為第i類評(píng)價(jià)因素里二級(jí)評(píng)價(jià)因素對(duì)等級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬度矩陣, 根據(jù)其二級(jí)評(píng)價(jià)因素的不同, 假設(shè)Ri有ni行m列, 每一個(gè)行向量表示相應(yīng)二級(jí)評(píng)價(jià)因素對(duì)各等級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬度.

為了進(jìn)行云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷, 第i類評(píng)價(jià)因素的模糊權(quán)向量Ai與其二級(jí)評(píng)價(jià)因素的隸屬度矩陣Ri將首先進(jìn)行合成, 以得到云環(huán)境健康狀況在第i類評(píng)價(jià)因素上的模糊綜合結(jié)果向量Bi=Ai·Ri={bi1, bi2, …, bim}, bij表示在第i類評(píng)價(jià)因素上對(duì)第j個(gè)等級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬度, 其合成公式如下：

$ {b_{ij}} = {rm{min}}{ 1, sumlimits_{i = 1}^{{n_i}} {{a_{ij}}{r_{ij}}} }, 1 le i le n, 1 le j le m. $

然后根據(jù)各類評(píng)價(jià)因素的權(quán)重, 對(duì)其模糊綜合結(jié)果向量進(jìn)行加權(quán)平均, 得到最終所有因素對(duì)云環(huán)境健康狀況的模糊綜合向量B={b1, b2, …, bm}.

$ {b_j} = sumlimits_{i = 1}^n {({a_i} cdot {b_{ij}})} {rm{ }}, 1 le j le m. $

模糊綜合結(jié)果B描述了當(dāng)前云環(huán)境整體對(duì)各個(gè)等級(jí)評(píng)語(yǔ)(故障、亞健康、健康)的隸屬度, 為了確定當(dāng)前云環(huán)境的主要狀態(tài), 可根據(jù)最大隸屬度原則來(lái)判斷, 即, 若

$ {b_r} = mathop {{rm{max}}}limits_{1 le j le m} { {b_j}}, $

則云環(huán)境總體上隸屬于第r等級(jí).這樣, 就可以很容易判斷當(dāng)前云環(huán)境是否處于亞健康狀態(tài).

2 云環(huán)境亞健康研究的知識(shí)結(jié)構(gòu)

如圖 1所示為云環(huán)境亞健康研究的知識(shí)結(jié)構(gòu).在云環(huán)境亞健康評(píng)價(jià)方面, 主要包括根據(jù)專家知識(shí)或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立的云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)評(píng)體系, 以及基于該體系建立的云環(huán)境亞健康狀態(tài)的形式化模型；在云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷及分析方面, 主要通過(guò)面向亞健康的智能云監(jiān)控來(lái)收集影響云環(huán)境亞健康的系統(tǒng)架構(gòu)、性能、能耗控制、安全等方面的運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù), 并結(jié)合前面建立的形式化模型, 采用基于人工智能、模式匹配的方法來(lái)判斷當(dāng)前云環(huán)境是否處于亞健康狀態(tài)；在云環(huán)境亞健康的治療方面, 主要針對(duì)當(dāng)前的亞健康狀態(tài), 采取相應(yīng)的優(yōu)化配置及調(diào)度手段, 改善云環(huán)境的健康狀況；此外, 亞健康的診斷分析及治療結(jié)果還可以作為云計(jì)算系統(tǒng)管理與調(diào)度的決策支持, 方便系統(tǒng)管理員更好地管理不斷復(fù)雜的云環(huán)境.

2.1 建立云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)評(píng)體系

云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)是度量云計(jì)算系統(tǒng)健康狀況的尺度, 也是實(shí)現(xiàn)云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷及分析的重要依據(jù).建立云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)評(píng)體系的方法需重點(diǎn)關(guān)注以下幾方面的問(wèn)題.

首先, 云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)不僅應(yīng)支持不同云平臺(tái)用戶描述其希望達(dá)到的健康目標(biāo), 指定其部署或享用的云服務(wù)健康狀況指標(biāo), 還要求提供工具或系統(tǒng)能讓云平臺(tái)用戶在一定權(quán)限內(nèi)查看系統(tǒng)運(yùn)行的健康狀況信息.其次, 云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)支持對(duì)靈活、復(fù)雜的云服務(wù)過(guò)程的健康狀況進(jìn)行評(píng)估.針對(duì)云服務(wù)商在提供服務(wù)時(shí)可能租用其他提供商的服務(wù)這一靈活、復(fù)雜的云服務(wù)過(guò)程, 應(yīng)提供跨不同服務(wù)商的云環(huán)境健康狀況的計(jì)算和評(píng)估方法.此外, 云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)規(guī)定云環(huán)境健康目標(biāo)的驗(yàn)證方法和程序.用戶自身缺乏舉證能力, 往往不能判斷當(dāng)前是否達(dá)到云服務(wù)商宣稱的健康水平, 因此, 還需要第三方機(jī)構(gòu)收集云平臺(tái)的健康狀況信息, 定義統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)的證據(jù)提取及交付方法.

2.2 建立云環(huán)境亞健康狀態(tài)的形式化模型

欲實(shí)現(xiàn)對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析, 首先需要根據(jù)云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)評(píng)體系確定云環(huán)境亞健康狀態(tài)的概念及內(nèi)涵, 并建立云環(huán)境亞健康狀態(tài)的形式化模型.將形式化模型引入云環(huán)境亞健康狀態(tài)的研究, 是希望能像其他工程學(xué)科一樣, 使用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型方便對(duì)云環(huán)境的亞健康狀態(tài)進(jìn)行診斷及分析.對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)進(jìn)行建模時(shí)需要在充分考慮云環(huán)境健康標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)評(píng)體系的基礎(chǔ)上, 根據(jù)亞健康的特征, 明確其各項(xiàng)表征因素, 然后采用一種合適的數(shù)學(xué)模型把這些因素合理地組織起來(lái).在考慮使用何種數(shù)學(xué)模型時(shí), 除了要考慮能否很好涵蓋亞健康狀態(tài)的影響因素之外, 還要考慮是否有適當(dāng)?shù)姆椒ɑ蚬ぞ吣軌蚍奖闱蠼?

2.3 面向亞健康的智能云監(jiān)控研究

在進(jìn)行云環(huán)境健康狀況分析、亞健康狀態(tài)診斷及治療時(shí)首先需要獲得當(dāng)前云環(huán)境的各種運(yùn)行時(shí)信息.由于云環(huán)境亞健康狀態(tài)定義及內(nèi)涵中涉及云環(huán)境諸多方面, 包括云計(jì)算中心的系統(tǒng)架構(gòu)、性能、能耗控制及安全等, 因此, 建立一個(gè)能夠涵蓋上述所有因素, 專門面向亞健康狀態(tài)診斷的智能云監(jiān)控系統(tǒng)就顯得格外重要.盡管當(dāng)前產(chǎn)業(yè)界上已出現(xiàn)了一些云監(jiān)控系統(tǒng), 但其功能比較簡(jiǎn)單, 監(jiān)控的對(duì)象不夠全面, 支持的規(guī)模也較為有限, 運(yùn)行時(shí)開(kāi)銷、效率還遠(yuǎn)未達(dá)到人們的預(yù)期, 仍有許多關(guān)鍵問(wèn)題尚未解決.因此, 研究面向亞健康的智能云監(jiān)控不僅有廣泛的應(yīng)用需求, 還有廣闊的研究前景.

2.4 云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析研究

云環(huán)境亞健康的形式化模型提供了一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)、直觀的形式化方式, 明確了什么樣的健康狀況表示亞健康狀態(tài)；面向亞健康的智能云監(jiān)控提供了可能造成云環(huán)境亞健康的各種運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù).結(jié)合這兩方面的信息, 采用人工智能、模式匹配等方法來(lái)判斷當(dāng)前是否處于亞健康狀態(tài)就是云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷及分析.由于亞健康狀態(tài)形式化模型的不同, 可使用的診斷及分析方法也較多, 如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、遺傳算法、故障樹(shù)的診斷方法, 以及面向狀態(tài)檢測(cè)的模式匹配算法等.另外, 近年來(lái)人工智能的迅猛發(fā)展也為狀態(tài)診斷及分析提供了許多新的理論基礎(chǔ), 出現(xiàn)了基于知識(shí)、不需要對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的狀態(tài)診斷方法.結(jié)合云環(huán)境的具體情況, 選擇哪種方法可以快速、高效地實(shí)現(xiàn)亞健康狀態(tài)的診斷及分析是需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題.

2.5 云環(huán)境亞健康狀態(tài)的治療研究

僅對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)進(jìn)行診斷還不夠, 診斷通常只是手段, 優(yōu)化與提升才是最終目的.因此, 通過(guò)對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)進(jìn)行診斷分析并確定當(dāng)前處于亞健康狀態(tài)時(shí), 需要對(duì)其進(jìn)行治療, 通過(guò)采取一系列具有針對(duì)性的動(dòng)態(tài)資源調(diào)整, 任務(wù)實(shí)時(shí)調(diào)度及運(yùn)行環(huán)境的相關(guān)配置優(yōu)化等手段, 使云環(huán)境的亞健康狀態(tài)向健康狀態(tài)轉(zhuǎn)化, 不斷提升服務(wù)質(zhì)量水平, 最終達(dá)到高度優(yōu)化的健康狀態(tài).由于云環(huán)境的高度復(fù)雜性, 其亞健康狀態(tài)往往涉及很多因素, 不同因素之間相互影響, 相互關(guān)聯(lián), 使其治療面臨許多挑戰(zhàn), 還有大量關(guān)鍵問(wèn)題需要解決.因此, 治療也是云環(huán)境亞健康狀態(tài)研究的重要內(nèi)容.

3 云環(huán)境亞健康相關(guān)研究現(xiàn)狀

自20世紀(jì)80年代提出亞健康概念以來(lái), 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域就開(kāi)始了相關(guān)研究, 目前已進(jìn)入空前活躍的階段[7].在亞健康評(píng)價(jià)分析方面, 一些基于數(shù)學(xué)模型的亞健康狀態(tài)評(píng)價(jià)及影響因素分析方法得到了大量應(yīng)用.黃鸝等[8]提出的基于決策樹(shù)的亞健康狀態(tài)影響因素模型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn).在亞健康量化診斷方面.王利敏等[9]提出了一種基于結(jié)構(gòu)方程模型的亞健康狀態(tài)中醫(yī)癥候量化分析方法.羅曉芳[10]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊集的理論和方法構(gòu)造了一種亞健康狀態(tài)的分類器模型.

盡管從產(chǎn)業(yè)界角度來(lái)看, 當(dāng)前許多云環(huán)境都處于亞健康狀態(tài), 并且亞健康在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的故障診斷及可靠性研究方面已得到初步應(yīng)用[5], 但是, 亞健康在云環(huán)境中的研究還很少, 跟云環(huán)境亞健康直接相關(guān)的研究基礎(chǔ)甚是薄弱.下面將從IT系統(tǒng)評(píng)價(jià)及分析、云環(huán)境亞健康間接相關(guān)的多個(gè)方面對(duì)當(dāng)前云環(huán)境亞健康的研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié).

3.1 IT系統(tǒng)評(píng)價(jià)及分析研究現(xiàn)狀

系統(tǒng)評(píng)價(jià)既是系統(tǒng)分析的后期工作, 又是決策分析的前期工作, 是系統(tǒng)工程理論和方法體系的核心部分[11].雖然醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了一些用于亞健康狀態(tài)評(píng)價(jià)分析及量化診斷的方法, 但由于IT系統(tǒng)與人體構(gòu)造有很大差別, 這些評(píng)價(jià)分析及量化診斷方法不能完全照搬直接應(yīng)用到云環(huán)境的亞健康研究中來(lái), 還需針對(duì)云環(huán)境的具體情景, 借鑒IT系統(tǒng)評(píng)價(jià)及分析方面的研究成果, 找出適用于云環(huán)境亞健康研究的模型和方法.

3.1.1 信息系統(tǒng)整體性評(píng)價(jià)

華僑大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院郭東強(qiáng)主持的“關(guān)于管理信息系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)的數(shù)學(xué)模型的研究”利用矩陣和模糊數(shù)學(xué)的方法建立了一個(gè)信息系統(tǒng)的定量化模型, 并用來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的評(píng)價(jià)[12].北方交通大學(xué)自動(dòng)化研究所閔文杰等[13]的“信息系統(tǒng)評(píng)價(jià)體系及方法的研究”提出了包括系統(tǒng)技術(shù)水平、性能、效益、科技投入水平、價(jià)值及操作6個(gè)準(zhǔn)則的信息系統(tǒng)評(píng)價(jià)體系, 并用模糊綜合評(píng)價(jià)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了研究.另外, 湯志偉等[14]針對(duì)信息系統(tǒng)的特點(diǎn)和小波基具有很強(qiáng)的自適應(yīng)性和函數(shù)變化能力, 提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)模型, 為信息系統(tǒng)的評(píng)價(jià)研究提供了一條新的途徑.

上述信息系統(tǒng)整體性評(píng)價(jià)方法為云環(huán)境健康狀況的整體性評(píng)價(jià)提供了很好的借鑒意義.總體來(lái)看, 當(dāng)前在信息系統(tǒng)整體性評(píng)價(jià)方面, 結(jié)合不同方法對(duì)信息系統(tǒng)進(jìn)行多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的研究較多, 這類方法先定義信息系統(tǒng)的若干評(píng)價(jià)指標(biāo), 然后對(duì)各指標(biāo)給出表示系統(tǒng)優(yōu)劣程度的值, 最后用加權(quán)等方法將各指標(biāo)組合成一個(gè)綜合指標(biāo)并進(jìn)行評(píng)價(jià).由云環(huán)境亞健康狀態(tài)的定義及內(nèi)涵可知, 影響云環(huán)境亞健康狀態(tài)的因素很多, 這些因素間又相互影響、相互關(guān)聯(lián).因此, 應(yīng)用這些多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法可為云環(huán)境亞健康狀態(tài)的因素及指標(biāo)選取、綜合評(píng)價(jià)提供很好的借鑒和參考.

3.1.2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)及分析

信息系統(tǒng)整體性評(píng)價(jià)研究為云環(huán)境亞健康狀態(tài)多因素的綜合評(píng)價(jià)提供了借鑒, 但對(duì)具體某個(gè)因素如何評(píng)價(jià)并沒(méi)有涉及, 本節(jié)以IT系統(tǒng)最常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)及分析為例, 對(duì)當(dāng)前與云環(huán)境亞健康性能因素相關(guān)的評(píng)價(jià)理論及方法進(jìn)行總結(jié)與分析.

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能分析研究已有多年歷史, Balsamo等[15]總結(jié)并分析了一些經(jīng)典的性能分析模型與方法, 包括基于基準(zhǔn)程序的方法、基于排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的方法、基于反饋控制的方法、以及基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法.基準(zhǔn)程序和排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型是兩類經(jīng)典的系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)與分析方法, 應(yīng)用最早, 相應(yīng)的理論模型也最為成熟.反饋控制和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是近十年來(lái)才開(kāi)始逐漸應(yīng)用的系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)與分析方法.隨著當(dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大, 基于反饋控制和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的性能評(píng)價(jià)與分析的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛.Liu等[16]提出的自適應(yīng)反饋控制技術(shù), 可以實(shí)現(xiàn)共享服務(wù)器性能的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié).基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的性能分析方法可根據(jù)系統(tǒng)性能的歷史記錄, 預(yù)測(cè)系統(tǒng)在特定條件下的行為表現(xiàn).例如Xing等[17]使用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)部署于云數(shù)據(jù)中心內(nèi)的企業(yè)關(guān)鍵負(fù)載進(jìn)行了深入刻畫(huà).Shen等[18]基于變量聚類和主成份分析, 為科學(xué)應(yīng)用開(kāi)發(fā)了一種統(tǒng)計(jì)方法來(lái)抽取主要的性能特征, 以產(chǎn)生易于理解的結(jié)果.Ozisikyilmaz等[19]使用線性回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種方法進(jìn)行系統(tǒng)性能預(yù)測(cè).Ganapathi等[20]采用核典型相關(guān)分析方法將數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言特征映射到系統(tǒng)性能特征, 從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言執(zhí)行性能的預(yù)測(cè), 進(jìn)而為數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言的調(diào)度執(zhí)行提供參考.

上述方法在解決計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能評(píng)價(jià)與分析方面進(jìn)行了廣泛應(yīng)用, 但隨著云計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)的不斷復(fù)雜, 在進(jìn)行云計(jì)算系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)與分析時(shí)面臨越來(lái)越多的效率及準(zhǔn)確性等問(wèn)題, 未來(lái)面向云環(huán)境亞健康的性能評(píng)價(jià)與分析需要針對(duì)云環(huán)境不斷擴(kuò)大的規(guī)模及系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜性等需求進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì), 以滿足不斷提升的效率和準(zhǔn)確性等要求.因此, 在進(jìn)行單個(gè)影響因素(如:性能)的評(píng)價(jià)及分析時(shí), 可設(shè)計(jì)一個(gè)或多個(gè)基準(zhǔn)程序來(lái)模擬云環(huán)境中典型的應(yīng)用場(chǎng)景, 然后通過(guò)不同場(chǎng)景下云環(huán)境的表現(xiàn)來(lái)獲得該因素對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)的影響方式及程度, 也還可以使用反饋控制理論或基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法來(lái)獲得.

3.1.3 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)故障診斷及分析

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的故障診斷通?？煞譃?個(gè)階段：故障發(fā)現(xiàn)、故障定位和故障診斷.目前常見(jiàn)的狀態(tài)信息收集技術(shù)主要有異步告警和主動(dòng)輪詢.當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí), 異步告警會(huì)讓發(fā)生故障的設(shè)備主動(dòng)向故障管理系統(tǒng)報(bào)告.主動(dòng)輪詢時(shí), 故障管理系統(tǒng)會(huì)定期查詢各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和服務(wù)器的狀態(tài)信息[5].事件關(guān)聯(lián)技術(shù)是目前研究最熱的故障定位工具[21-22].基于模型、信號(hào)處理、知識(shí)的方法是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的3種故障診斷方法.基于模型的方法最早出現(xiàn), 但需要建立一個(gè)精確的數(shù)學(xué)模型；基于信號(hào)處理的方法使用信號(hào)模型來(lái)處理問(wèn)題, 精確度不高；基于知識(shí)的方法比較適合日益復(fù)雜化的系統(tǒng)故障診斷, 具有較高的智能性.

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的故障診斷及分析對(duì)云環(huán)境健康狀況的研究, 尤其是云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析具有重要的指導(dǎo)意義.通過(guò)對(duì)這些方法的總結(jié), 可以為云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析提供重要參考.現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的故障診斷及分析方法部分可以直接用于云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析.但由于云計(jì)算環(huán)境與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)有較大區(qū)別, 尤其是一些新技術(shù)(如：虛擬化)的采用, 給云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析帶來(lái)了比較大的挑戰(zhàn).云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析還需要進(jìn)行大量的針對(duì)性開(kāi)發(fā).其中, 基于知識(shí)的故障診斷方法值得尤為關(guān)注, 因?yàn)槠鋵?duì)復(fù)雜系統(tǒng)具有良好的智能故障診斷能力, 可以用于規(guī)模不斷擴(kuò)大、結(jié)構(gòu)不斷復(fù)雜的云環(huán)境亞健康狀態(tài)的診斷及分析.

3.2 云環(huán)境亞健康相關(guān)研究現(xiàn)狀

亞健康是當(dāng)前云環(huán)境面臨的現(xiàn)實(shí)難題, 根據(jù)前面提出的云環(huán)境亞健康研究的知識(shí)結(jié)構(gòu), 雖然當(dāng)前直接相關(guān)的研究基礎(chǔ)很少, 但有一些工作間接相關(guān), 主要集中在云監(jiān)控、云架構(gòu)、云平臺(tái)性能評(píng)價(jià)及分析、云平臺(tái)能耗控制、云安全等方面.

3.2.1 云監(jiān)控相關(guān)

云監(jiān)控是獲得云環(huán)境健康狀況相關(guān)數(shù)據(jù)的重要手段, 也是進(jìn)行云環(huán)境健康狀況分析、云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷的前提和基礎(chǔ).在產(chǎn)業(yè)界, 當(dāng)前各大著名的云計(jì)算平臺(tái)都有自己的監(jiān)控系統(tǒng), 比較有代表性的是Google App Engine的監(jiān)控工具App Engine System Status Dashboard[23], 可以用來(lái)監(jiān)控App Engine各個(gè)應(yīng)用的運(yùn)行情況.另外, Hyperic公司開(kāi)發(fā)的第三方監(jiān)控工具CloudStatus[24]可以用來(lái)同時(shí)監(jiān)控Amazon和Google App Engine的服務(wù).在學(xué)術(shù)界, Ward等[25-26]對(duì)云監(jiān)控方面的技術(shù)、工程挑戰(zhàn)及實(shí)踐進(jìn)行了深入研究, 也對(duì)云監(jiān)控工具進(jìn)行了綜述.在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)傳輸方面, 純粹的推或拉模型已不能適應(yīng)云計(jì)算環(huán)境復(fù)雜監(jiān)控對(duì)象的要求, Huang等[27]提出了一種結(jié)合推拉的混合資源監(jiān)控P & P模型用來(lái)進(jìn)行云環(huán)境的監(jiān)控.Li等[28]提出了一種面向方面的云監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分發(fā)機(jī)制和基于分布式框架的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理.

雖然當(dāng)前云監(jiān)控研究已取得了一些進(jìn)展, 但不論是在監(jiān)控能力, 還是在監(jiān)控效率上都還有很大提升空間.并且, 當(dāng)前云監(jiān)控主要是為收集云平臺(tái)性能數(shù)據(jù)和檢查是否出現(xiàn)故障而開(kāi)展, 沒(méi)有專門針對(duì)云平臺(tái)的健康狀況進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)收集和處理.相較于性能數(shù)據(jù), 云平臺(tái)的健康狀況需要處理的數(shù)據(jù)維度及規(guī)模要大很多, 還包括能耗、安全、QoS、可靠性等很多方面的數(shù)據(jù).因此, 面向云環(huán)境亞健康狀態(tài)的智能云監(jiān)控技術(shù)還需進(jìn)行深入研究, 利用一些新的數(shù)據(jù)處理和計(jì)算模型來(lái)實(shí)現(xiàn)面向云環(huán)境亞健康的數(shù)據(jù)收集、傳輸及處理等功能.

3.2.2 云架構(gòu)相關(guān)

云計(jì)算固有的超大規(guī)模、虛擬化、高可靠性、高可擴(kuò)展性、按需服務(wù)及彈性服務(wù)等特點(diǎn)使得云計(jì)算架構(gòu)必須能夠支持動(dòng)態(tài)可伸縮、高度可擴(kuò)展的靈活機(jī)制.在云環(huán)境健康狀況評(píng)估中也必須考慮云環(huán)境的架構(gòu)因素, 一個(gè)功能、性能等各方面均正常, 但是在架構(gòu)上缺乏足夠可擴(kuò)展性, 無(wú)法滿足用戶規(guī)模、資源供應(yīng)高度動(dòng)態(tài)變化的云環(huán)境也不能稱作是一種健康的云環(huán)境.

目前在云計(jì)算架構(gòu)方面的研究還不多, Brummett等[29]對(duì)當(dāng)前3個(gè)主要的開(kāi)源云計(jì)算架構(gòu)Eucalyptus、OpenStack和OpenNebula的性能和易用性進(jìn)行了評(píng)估, 并將結(jié)果和商業(yè)云計(jì)算架構(gòu)Amazon EC2進(jìn)行了比較.Cao等[30]根據(jù)不同商用云平臺(tái)的架構(gòu)方案綜合構(gòu)造了一種云計(jì)算體系架構(gòu).在架構(gòu)的可伸縮性方面, 針對(duì)當(dāng)前研究更多地停留在較低層次的技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)云架構(gòu)的動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展, 缺乏在更上層對(duì)跨不同云服務(wù)商不同服務(wù)層次的大型云應(yīng)用開(kāi)發(fā)的支持, Michael等[31]描繪了一種新的云架構(gòu)藍(lán)圖, 該藍(lán)圖可支持不同云服務(wù)商不同服務(wù)層次的服務(wù)集成, 并提供了一種全新的方法幫助開(kāi)發(fā)人員在虛擬機(jī)和資源池中集成、配置及部署基于虛擬服務(wù)的云應(yīng)用.

上述方法對(duì)評(píng)估云環(huán)境的架構(gòu)因素具有一定的參考意義, 通過(guò)這些方法可以對(duì)云環(huán)境的架構(gòu)進(jìn)行評(píng)價(jià), 進(jìn)而作為云環(huán)境健康狀況評(píng)估的參考.雖然當(dāng)前云平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)及實(shí)現(xiàn)方面的研究已取得一定進(jìn)展, 但關(guān)于云平臺(tái)架構(gòu)評(píng)價(jià)方面的研究還很少, 還沒(méi)有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和模型.因此, 在對(duì)云環(huán)境亞健康架構(gòu)影響因素進(jìn)行分析時(shí), 還需要對(duì)云平臺(tái)架構(gòu)的評(píng)價(jià)進(jìn)行深入研究, 確定云平臺(tái)架構(gòu)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及模型, 進(jìn)而對(duì)云平臺(tái)架構(gòu)進(jìn)行評(píng)價(jià)與打分, 并通過(guò)分析云平臺(tái)架構(gòu)對(duì)云環(huán)境健康狀況的影響方式及影響程度, 最終把架構(gòu)因素作為云環(huán)境亞健康狀態(tài)形式化模型的一部分.

3.2.3 云平臺(tái)性能評(píng)價(jià)及分析相關(guān)

作為云環(huán)境亞健康狀態(tài)定義的內(nèi)涵之一, 云平臺(tái)的性能亞健康也需要引起重點(diǎn)關(guān)注.目前, 關(guān)于云平臺(tái)性能分析與優(yōu)化方面的研究還處于起步階段, 現(xiàn)有的性能分析與優(yōu)化方法對(duì)云平臺(tái)規(guī)模大、復(fù)雜等特點(diǎn)的支持還不夠, 還沒(méi)有形成較為完整的云平臺(tái)性能分析與評(píng)價(jià)的理論體系.因此, 潛在的性能問(wèn)題很有可能成為影響云環(huán)境亞健康狀態(tài)的重要因素, 在對(duì)云環(huán)境性能亞健康進(jìn)行診斷分析時(shí)需要借鑒當(dāng)前云平臺(tái)性能評(píng)價(jià)及分析領(lǐng)域的相關(guān)方法.

Yahoo提出了專門的云計(jì)算平臺(tái)基準(zhǔn)程序框架YCSB(Yahoo! Cloud Serving Benchmark)[32], 用來(lái)進(jìn)行云平臺(tái)的性能測(cè)試.Chhetri等[33]提出了一種通用的云計(jì)算基準(zhǔn)程序Smart CloudBench, 并通過(guò)簡(jiǎn)單的案例強(qiáng)調(diào)了該benchmark的重要性.Kai等[34]提出了一種云計(jì)算性能模型, 用來(lái)評(píng)估IaaS、PaaS、SaaS或者混合云, 并通過(guò)5個(gè)真實(shí)的云benchmark程序?qū)μ岢龅男阅苣Ｐ瓦M(jìn)行了驗(yàn)證.為了解決云計(jì)算量化性能分析這一難題, Chen等[35]提出了一種基于概率的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行云基礎(chǔ)架構(gòu)的性能分析, 該模型主要考慮任務(wù)的預(yù)期結(jié)束時(shí)間和被拒絕的概率.

上述方法在一定程度上促進(jìn)了云平臺(tái)性能分析方面的研究, 但往往只關(guān)注部署在云平臺(tái)上的某類應(yīng)用或系統(tǒng)的性能情況, 沒(méi)有從整體上對(duì)云環(huán)境的性能狀況作一個(gè)全面的綜合評(píng)價(jià).另外, 現(xiàn)有的云平臺(tái)性能評(píng)價(jià)及分析方法沒(méi)有研究性能與云環(huán)境健康狀況之間的關(guān)系, 即云平臺(tái)性能情況對(duì)云環(huán)境健康狀況的影響方式.同樣, 在云環(huán)境亞健康狀態(tài)下, 云平臺(tái)的性能會(huì)產(chǎn)生什么樣的退化等也沒(méi)有相關(guān)的研究.因此, 在進(jìn)行云環(huán)境性能亞健康建模、診斷及分析時(shí)需要重點(diǎn)考慮這2個(gè)問(wèn)題.

3.2.4 云平臺(tái)能耗控制相關(guān)

能耗控制是否合理也是評(píng)價(jià)云環(huán)境是否處于亞健康狀態(tài)的一個(gè)重要因素.處于健康狀態(tài)的云環(huán)境不僅在功能、性能等方面處于正常水平, 在能耗管理方面也應(yīng)該比較好的表現(xiàn).因此, 在云環(huán)境亞健康的研究中, 如何對(duì)云環(huán)境的能耗進(jìn)行合理評(píng)價(jià)、優(yōu)化控制以及如何評(píng)價(jià)能耗對(duì)云環(huán)境健康狀況的影響方式及程度也是需要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題.

當(dāng)前云計(jì)算系統(tǒng)能耗控制、優(yōu)化管理技術(shù)主要有3類：開(kāi)關(guān)機(jī)、電壓動(dòng)態(tài)調(diào)整和服務(wù)器整合技術(shù).開(kāi)關(guān)機(jī)方式主要通過(guò)讓更多物理機(jī)空閑即關(guān)機(jī)來(lái)最大程度地降低功耗, 實(shí)現(xiàn)手段主要有兩大類：1) 資源分配, 根據(jù)負(fù)載動(dòng)態(tài)為應(yīng)用開(kāi)啟或關(guān)閉服務(wù)器[36]；2) 負(fù)載分發(fā), 盡可能地讓負(fù)載集中, 從而使某些物理機(jī)負(fù)載盡快排空, 然后關(guān)機(jī)來(lái)降低功耗[37].電壓動(dòng)態(tài)調(diào)整是指在負(fù)載低時(shí)降低CPU等芯片的頻率或電壓來(lái)降低功耗, 其關(guān)鍵是要有低功耗、高能效且支持動(dòng)態(tài)調(diào)整的硬件設(shè)備或芯片的支持, 如：基于電壓動(dòng)態(tài)調(diào)整技術(shù)設(shè)計(jì)的啟發(fā)式調(diào)度算法[38], 可用來(lái)降低并行任務(wù)在集群環(huán)境中執(zhí)行時(shí)產(chǎn)生的能耗.服務(wù)器整合是指采取有效的虛擬機(jī)整合策略把應(yīng)用負(fù)載的波峰、波谷到來(lái)時(shí)機(jī)不同的虛擬機(jī)進(jìn)行整合, 更有效地利用物理機(jī)資源, 減少使用物理機(jī)的數(shù)量, 達(dá)到降低功耗的目的, 如Padala等[39]對(duì)基于虛擬機(jī)的服務(wù)器整合性能進(jìn)行了定性評(píng)價(jià), Song等[40]對(duì)服務(wù)器整合進(jìn)行了定量分析.

盡管云計(jì)算被認(rèn)為是一種綠色計(jì)算, 但其本身并沒(méi)有提供成熟的解決方案來(lái)評(píng)價(jià)和降低系統(tǒng)能耗[41].上述能耗控制方法為云環(huán)境的能耗管理與優(yōu)化提供了參考, 也為評(píng)估云環(huán)境的能耗水平打下了基礎(chǔ).通過(guò)對(duì)這些方法的使用和分析, 可以較為容易地獲得云環(huán)境的能耗狀況.具體來(lái)說(shuō), 進(jìn)行云環(huán)境亞健康能耗影響因素的研究, 首先需要找到一種能耗的度量模型和測(cè)量方法, 通過(guò)對(duì)云環(huán)境的能耗進(jìn)行測(cè)量和分析, 得出當(dāng)前云環(huán)境的能耗狀況, 然后通過(guò)分析建立關(guān)于能耗影響因素與云環(huán)境亞健康之間的模型, 并結(jié)合其他影響因素的共同作用來(lái)判斷當(dāng)前云環(huán)境是否處于亞健康狀態(tài).

3.2.5 云安全研究相關(guān)

云環(huán)境中各類應(yīng)用沒(méi)有固定不變的基礎(chǔ)設(shè)施, 沒(méi)有固定不變的安全邊界, 并且由于利益沖突, 云環(huán)境通常無(wú)法統(tǒng)一部署安全防護(hù)措施.因此, 云環(huán)境中潛在的安全隱患比較隱蔽, 云環(huán)境也比較容易因?yàn)橐恍撛诘陌踩珕?wèn)題而進(jìn)入亞健康狀態(tài).總結(jié)當(dāng)前云安全相關(guān)的研究現(xiàn)狀對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)安全影響因素的研究也有比較大的幫助.

隨著云計(jì)算的快速發(fā)展, 各類云安全產(chǎn)品與方案也不斷涌現(xiàn).例如, Sun(現(xiàn)為Oracle)公司發(fā)布的一套開(kāi)源云計(jì)算安全工具(包括OpenSolaris VPC網(wǎng)關(guān)軟件[42]、VMIs、云安全盒等)可為Amazon的EC2, S3以及虛擬私有云平臺(tái)提供安全保護(hù).Medhioub等[43]對(duì)云安全的研究現(xiàn)狀, 云架構(gòu)安全保護(hù)的未來(lái)研究方向和技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行了綜述.在云計(jì)算安全技術(shù)的研究方面, 當(dāng)前主要集中在可信訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、虛擬安全、可信云計(jì)算等方面.可信訪問(wèn)控制使用最多的是基于密碼學(xué)的方法；數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方面, Soni等[44]提出了一種使用新的身份管理機(jī)制的云計(jì)算隱私保護(hù)模型；虛擬安全方面, Muhammad等[45]對(duì)虛擬化技術(shù)帶來(lái)的安全和隱私方面的問(wèn)題進(jìn)行了介紹, 并對(duì)解決這些問(wèn)題的技術(shù)進(jìn)行了綜述；Raj等[46]提出了通過(guò)緩存層次可感知的核心分配, 以及給予緩存劃分的頁(yè)染色的2種資源管理方法來(lái)實(shí)現(xiàn)性能與安全隔離；可信云計(jì)算方面, Sen等[47]通過(guò)一種分布式的方式實(shí)現(xiàn)了一種可信的云計(jì)算平臺(tái), 并通過(guò)該平臺(tái)來(lái)阻止不同基礎(chǔ)架構(gòu)級(jí)別的攻擊.

上述云安全框架、安全保護(hù)技術(shù)為云環(huán)境亞健康狀態(tài)安全影響因素的研究提供了參考, 可以使用或者改進(jìn)現(xiàn)有方法來(lái)獲得當(dāng)前云環(huán)境的安全狀況, 進(jìn)而判斷當(dāng)前的安全狀況是否足以導(dǎo)致云環(huán)境處于亞健康狀態(tài), 或者分析當(dāng)前的云安全狀況對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)的貢獻(xiàn)程度.同樣, 當(dāng)前的云安全框架或保護(hù)技術(shù)還沒(méi)有考慮云安全跟云環(huán)境健康狀況之間的關(guān)系, 因此, 跟其他影響因素一樣, 在對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)進(jìn)行建模和診斷時(shí), 需要分析云安全影響因素對(duì)云環(huán)境亞健康狀態(tài)的影響方式及程度, 并建立關(guān)系模型, 作為云環(huán)境亞健康狀態(tài)形式化模型的一部分.

4 結(jié)語(yǔ)

隨著云計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展, 需求驅(qū)動(dòng)云計(jì)算中心的規(guī)模越來(lái)越大, 功能越來(lái)越多, 結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜, 也給云環(huán)境健康狀況評(píng)估帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn).本文一方面對(duì)目前云環(huán)境亞健康相關(guān)的研究工作進(jìn)行了總結(jié), 另一方面, 通過(guò)梳理云環(huán)境亞健康研究的知識(shí)結(jié)構(gòu), 為未來(lái)云環(huán)境亞健康研究工作的更好開(kāi)展打下基礎(chǔ).相信隨著云環(huán)境亞健康概念的逐漸明晰, 在不久的將來(lái), 云環(huán)境亞健康狀態(tài)診斷及分析平臺(tái)與技術(shù)會(huì)蓬勃發(fā)展, 得到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的一致認(rèn)可.

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