[发明专利]一种云网络可靠性度量方法

说明书

技术领域

本发明属于网络系统安全性分析领域，具体涉及到一种云网络可靠性的量化方法。

背景技术

云计算(CloudComputing)是一种新兴的商业计算模型，它将计算任务分布在大量的分布式计算机构成的资源池上，采用付费使用的方式，使各种系统能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务，这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、带宽资源等等。云计算将计算资源集中起来，由软件实现自动管理，无需人为参与这就使得应用提供者无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新和降低成本。

基于云计算的上述优势，“云”已经具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器，这也使得云网络逐渐成为最复杂的网络之一，因此如何使如此大量的服务器在后端正常运行是云计算系统高效稳定运行的关键问题。然而云计算系统后端的网络拓扑有别于一般的网络拓扑特征：它的服务器节点分布广泛，数据流量大，拓扑结构相对复杂，因此迫切需要对云网络可靠性进行深入分析，以期为云网络控制、运行、检修和规划等决策提供依据。

在对现有技术进行分析后，发明人发现目前基于云计算的研究主要集中在软件层和虚拟化领域，具体分布在云资源分配、任务调度、云服务计费和基于云的应用等方面。但对于云网络可靠性的评估，由于云网络的复杂性，涉及众多的可靠性因素，云网络上承载的业务也是多种多样，因此目前业界对云网络的可靠性评估还没有公认的方法。

基于目前对于产品级的可靠性评估，尤其是硬件的可靠性评估已经有了比较成熟的方法，本发明将直接从云网络物理层面入手，将云网络节点及节点间接线均纳入云网络整体模拟过程，形成整个云网络的等值拓扑模型，并将整个云网络的可靠性分析问题转化为K-端网络可靠性问题，在此基础上，利用条件概率对网络节点及节点间链路均纳入可靠性分析过程的云网络进行可靠性分析，很好的适应了云网络发展趋势。

发明内容

针对现有技术的不足，提出了一种能根据已有物理设备参数及网络拓扑结构对建设中或运营中的云网络进行可靠性评估、提高计算效率的同时，也提高了可靠性分析的准确性的云网络可靠性度量方法。本发明的技术方案如下：一种云网络可靠性度量方法，其包括以下步骤：

101、获取云网络节点及链路，形成云网络等值拓扑模型，形成云网络邻接矩阵；

102、给云网络指定节点集K，当节点集K中所有节点正常，并且存在连通节点集K中所有节点的通路时云网络处于可靠状态；

103、基于步骤101中的云网络邻接矩阵并结合步骤102中的节点集K求取其不相交节点集K-的端路径；

104、获取t时刻节点和链路的工作效率，并根据步骤103中的基于云网络不相交节点集K-的端路径，求取t时刻的云网络可靠度R。

进一步的，所述步骤101中邻接矩阵生成方法具体包括：

A1、将云网络中节点按1到m顺序编号；

A2、若节点i和节点j间存在链路，则矩阵元素m_i,j为边e_i,j；

A3、若节点i和节点j间不存在链路，则矩阵元素m_i,j为0；

A4、矩阵对角线元素定义为1，生成矩阵C_m×m。

进一步的，步骤103中云网络邻接矩阵分解求云网络不相交节点集K-的端路径的具体步骤为：

B1、在邻接矩阵中选择在邻接矩阵中选择元素m_1,k,当k∈K时，优先选择该元素；

B2、根据香农分解公式将C_m×m分解成为一个m维矩阵C_1k0和m-1维矩阵C_1k1,C_1k0的获取方法为：将C_m×m中m_1,k和m_1,k均替换为0；C_1k1的获取方法为：该元素所在列为k，则将第k行加到第1行，第k列加到第1列,删除第k行第k列；