[发明专利]一种用于多故障模式云计算平台的可靠性评估方法

摘要

本发明属于互联网领域，具体涉及一种用于多故障模式云计算平台的可靠性评估方法。本发明旨在建立基于BDD的扩展形式多值决策图的多故障模式云计算平台可靠性分析方法，从而允许多种故障模式共同建模和分析、提升可靠性分析的准确性和效率；本发明是通过下述技术方案实现的：一种用于多故障模式云计算平台的可靠性评估方法，包括以下步骤：第一步：多故障模式MDD建模。第二步：系统MDD模型构造。第三步：基于MDD的可靠性评估。对于所述共模故障、传播故障、部件故障各个故障模式，基于故障之间逻辑组合或者部件的状态空间建立不交事件空间，根据不交事件空间构造各个故障模式的MDD模型。

主权项

一种用于多故障模式云计算平台的可靠性评估方法，其特征是：构建实施实例系统，实施实例系统包括3个处理节点ServerA(P1)、ServerB(P2)和ServerC(P3)，2个网络节点NetworkA(B1)和NetworkB(B2)，3个存储节点StorageA(M1)、StorageB(M2)和StorageC(M3)。该实施实例系统且采用冗余的方式组合起来，处理节点ServerA、ServerB和ServerC允许任意1个节点失效，网络节点允许NetworkA和NetworkB任意1个节点失效，存储节点StorageA、StorageB和StorageC最多可以允许任意2个节点失效。按上述故障产生的演算，实施实例系统对应所产生的故障树模型。对应实施实例系统以及实施实例系统所产生的故障树模型按照如下步骤进行MDD建模；第一步，对多故障模式进行MDD建模：1)共模故障的MDD建模本实施模式包含两个共模故障：(1)地震共模故障CC1，该共模故障影响的系统部件集合为CCG1＝{P1,M1}。(2)电源共模故障CC2，该共模故障影响的系统部件集合为CCG2＝{P1,B2,M2}。由此，共模故障CC的不交事件空间为{CCE,CCE1,CCE2,CCE3}。每个不交事件的说明如下：对应CC的0分支；对应CC的1分支；对应CC的2分支；CCE3＝CC1∩CC2，对应CC的3分支。根据建立的不交事件空间，该系统的共模故障CC的MDD模型为：2)传播故障的MDD建模本实施模式中计算节点P3有四种状态：工作状态S0，自身部件故障状态S1，以及两种传播故障状态S2和S3。其中传播故障状态S2的发生会致使部件M1故障，即PFG1＝{M1}，而传播故障状态S3的发生会致使部件M1和M2故障，即PFG1＝{M1、M2}。由此，传播故障PF的不交事件空间{PFE,PFE1,PFE2,PFE3}等同于计算节点P3的状态空间为：PFE0＝S0，对应PF的0分支；PFE1＝S1，对应PF的1分支；PFE2＝S2，对应PF的2分支；PFE3＝S3，对应PF的3分支。根据建立的不交事件空间，该系统的传播故障PF的MDD模型为：3)部件故障的MDD建模本实施模式中其他部件P1，P2，B1，B2，M1，M2，M3有两种状态：工作状态S0和自身部件故障状态S1。它们对应的MDD模型为：X＝P1，P2，B1，B2，M1，M2，M3。第二步，生成完整的系统级MDD模型：首先，以自底向上的方式根据故障树构建不包含多故障模式的MDD模型。过程如下：1)如果正在处理的故障树节点X是一个部件失效事件，那么将X的初始MDD设为case(x,0,1)；2)如果正在处理的故障树节点X是一个逻辑门，也就是X＝X1<>X2，这里的<>是一个AND或者OR，X1和X2是逻辑门X的子树，那么X对应的MDD模型是X1和X2对应的MDD模型E和F的<>逻辑操作的结合，具体组合规则如下：E＝case(x,E₀,E₁,…,E_m)F＝case(y,F₀,F₁,…,F_n)所获得的不包含多故障模式的MDD模型。然后，在不包含多故障模式的MDD模型基础上构建包含传播故障PF的MDD模型。过程如下：1)利用传播故障PF模型替换部件故障P3，PF的0分支连接到P3的0分支，而PF的123分支连接到P3的1分支；2)利用PF的故障传播集合PFG1和PFG2对分支2和3进行修剪，去除分支2(或3)上属于PFG1(或PFG2)中的部件。所获得的包含传播故障PF的MDD模型。最后，在包含传播故障PF的MDD模型基础上进一步构建包含共模故障CC的MDD模型。过程如下：1)把已有MDD模型连接到CC的0分支；2)去除已有MDD模型中属于CCG1中的部件，并连接到CC的1分支；3)去除已有MDD模型中属于CCG2中的部件，并连接到CC的2分支；4)去除已有MDD模型中属于CCG1或CCG2中的部件，并连接到CC的3分支。所获得的包含共模故障CC的MDD模型。第三步，评估系统级MDD模型：MDD模型生成后，我们通过评估该MDD获得系统失效的概率。在生成的MDD中，从根节点到汇点的路径上的所有的事件没有关联。因此，每条路径的概率就是，出现在每条路径上的每条边的概率的乘积。因为所有的路径不相交，失效概率(也就是不可靠性)就是从根节点到汇点的所有的路径的概率总和。首先，计算各条边的边概率，包含下面几种情况。1)对于部件故障节点X，当X的失效分布为F_X(t)时，则0边概率为1‑F_X(t)，1边概率为F_X(t)。2)对于共模故障节点CC，当CC1的概率是p，CC2的概率是q时，0边概率为Pr{CCE0}＝(1‑p)*(1‑q)，1边概率为Pr{CCE1}＝p*(1‑q)，2边概率为Pr{CCE2}＝(1‑p)*q，3边概率为Pr{CCE3}＝p*q。3)对于传播故障节点PF，当状态S0的概率是p0，状态S1的概率是p1，状态S2的概率是p2，状态S3的概率是p3时，0边概率为Pr{PFE0}＝p0，1边概率为Pr{PFE1}＝p1，2边概率为Pr{PFE2}＝p2，3边概率为Pr{PFE3}＝p3。然后，根据MDD中，G＝case(x,G_x＝0,G_x＝1,…,G_x＝m)，所有子表达式(x＝i)*(G_x＝i)，都是不相交的，系统不可靠性UN可以通过下面的递归算法计算：Pr{G＝1}＝Pr{x＝0}*Pr{G_x＝0＝1}+...+Pr{x＝s}*Pr{G_x＝s＝1}其中Pr{G_x＝i＝1}是子MDD模型G_x＝i的概率。