云環(huán)境下節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)機(jī)制研究

劉艾俠

(寶雞職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計(jì)算機(jī)系， 寶雞 721013)

云環(huán)境下節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)機(jī)制研究

劉艾俠

(寶雞職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計(jì)算機(jī)系， 寶雞 721013)

針對(duì)云計(jì)算系統(tǒng)的可靠性問(wèn)題，設(shè)計(jì)云環(huán)境下基于拜占庭容錯(cuò)模型的節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)機(jī)制。當(dāng)云環(huán)境系統(tǒng)中發(fā)生節(jié)點(diǎn)失效或者節(jié)點(diǎn)超時(shí)，利用設(shè)計(jì)的拜占庭容錯(cuò)算法，自動(dòng)檢測(cè)出系統(tǒng)的失效節(jié)點(diǎn)并且隔離，提高系統(tǒng)的檢測(cè)精度。算法通過(guò)構(gòu)造節(jié)點(diǎn)矩陣檢測(cè)出失效節(jié)點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，該模型能夠有效的隔離云環(huán)境中失效節(jié)點(diǎn)和超時(shí)節(jié)點(diǎn)，大大提高了系統(tǒng)的可靠性。該模型還提供了反向恢復(fù)，當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)通過(guò)拜占庭容錯(cuò)模塊，若失效節(jié)點(diǎn)數(shù)大于總節(jié)點(diǎn)數(shù)的1/3，系統(tǒng)將反向恢復(fù)到輸入緩沖器。

云計(jì)算； 失效檢測(cè)； 容錯(cuò)算法； 緩沖器

0 引言

云計(jì)算(cloud computing)是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，具有資源共享的特性。在云環(huán)境下由于使用了大量廉價(jià)的服務(wù)器集群，節(jié)點(diǎn)失效不可避免。因此如何處理節(jié)點(diǎn)失效，提高云計(jì)算系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，是云計(jì)算學(xué)術(shù)研究中的一個(gè)熱點(diǎn)[1-2]。傳統(tǒng)的拜占庭算法有OM算法和SM算法，但是這些算法都是有前提條件[3]，像OM算法需要發(fā)令者將他的命令發(fā)給每一個(gè)副官并且每個(gè)副官采用他從發(fā)令者發(fā)來(lái)的命令，如果沒(méi)有收到任何命令，那么使用撤退命令。像SM算法需要忠誠(chéng)將軍的簽名是不能偽造的，內(nèi)容修改可檢測(cè)并且每個(gè)人都可以分辨將軍的簽名，叛徒可以偽造叛徒司令的簽名[4]。文獻(xiàn)[5]中，為了保證應(yīng)用系統(tǒng)7×24的可用性，提出了ECA(Event Condition--Action)模式：通過(guò)持續(xù)監(jiān)視系統(tǒng)的異常行為，執(zhí)行所對(duì)應(yīng)容錯(cuò)、調(diào)度操作。通過(guò)定位失效節(jié)點(diǎn)，方便系統(tǒng)運(yùn)維人員準(zhǔn)確地了解系統(tǒng)行為，也能夠避免由于錯(cuò)誤觸發(fā)相關(guān)容錯(cuò)、調(diào)度機(jī)制給系統(tǒng)帶來(lái)的擾動(dòng)。文獻(xiàn)[6]中，針對(duì)傳統(tǒng)拜占庭容錯(cuò)算法Quorum算法存在的系統(tǒng)存儲(chǔ)空間利用率低的問(wèn)題，提出了一種糾錯(cuò)碼拜占庭容錯(cuò)Quorum(Erasure-code Byzantine Fault-tolerance Quorum，E-BFQ)方法，通過(guò)采用糾錯(cuò)碼來(lái)作為系統(tǒng)的冗余策略，可以提高系統(tǒng)的可靠性，且占用系統(tǒng)存儲(chǔ)空間更少。文獻(xiàn)[7]中，為提高無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)(WMN)的可靠性，構(gòu)建一個(gè)WMN拜占庭容錯(cuò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并提出一種拜占庭算法，用以改進(jìn)現(xiàn)有WMN路由協(xié)議，能對(duì)異常節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行容錯(cuò)處理，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力。

針對(duì)不同類(lèi)型云計(jì)算節(jié)點(diǎn)失效的問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)一種基于拜占庭容錯(cuò)模型的節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)機(jī)制。通過(guò)該模型，系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)出失效節(jié)點(diǎn)并隔離，從而提高了系統(tǒng)的可靠性，具備更高的失效檢測(cè)精確度。在此基礎(chǔ)上提出基于該模型的節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)算法，最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法的正確性和有效性。

1 拜占庭容錯(cuò)模型設(shè)計(jì)

如圖1所示，在云計(jì)算系統(tǒng)中，設(shè)置M個(gè)節(jié)點(diǎn)(VM1,VM2,…,VMm)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)從輸入緩沖器中獲取數(shù)據(jù)，拜占庭容錯(cuò)模型(以下簡(jiǎn)稱(chēng)BFT模型)如圖1所示。拜占庭容錯(cuò)模塊是負(fù)責(zé)對(duì)節(jié)點(diǎn)輸出結(jié)果進(jìn)行拜占庭算法，防止失效節(jié)點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)輸出的干擾。輸出結(jié)果通過(guò)時(shí)間計(jì)算模塊，時(shí)間計(jì)算模塊是用來(lái)計(jì)算每個(gè)非失效節(jié)點(diǎn)上進(jìn)程的運(yùn)行時(shí)間。在此基礎(chǔ)上，可靠性計(jì)算模塊負(fù)責(zé)計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的可靠性。然后，所有的結(jié)果都轉(zhuǎn)發(fā)到選擇模塊，選擇模塊用于選擇可靠性最高的結(jié)果。具有最高可靠性的結(jié)果就是系統(tǒng)的輸出結(jié)果。下面對(duì)BFT模型的每一個(gè)模塊進(jìn)行描述。

圖1 BFT容錯(cuò)模型

拜占庭容錯(cuò)模塊(BFT)收集每個(gè)虛擬機(jī)發(fā)送的信息，通過(guò)設(shè)計(jì)的拜占庭算法，找出失效節(jié)點(diǎn)并且隔離，將正確結(jié)果輸出到時(shí)間計(jì)算模塊，如果節(jié)點(diǎn)是失效節(jié)點(diǎn)，其結(jié)果不通過(guò)時(shí)間計(jì)算模塊。

時(shí)間計(jì)算模塊(TC)是計(jì)算每個(gè)模塊產(chǎn)生輸出結(jié)果所需要的時(shí)間。TC模塊將結(jié)果傳遞給可靠性計(jì)算模塊，它只通過(guò)正確結(jié)果。如果某一節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行時(shí)間超過(guò)限定時(shí)間，該節(jié)點(diǎn)將不通過(guò)下一模塊進(jìn)行可靠性計(jì)算。如果TC模塊限定時(shí)間太小，所有的節(jié)點(diǎn)不能產(chǎn)生結(jié)果，那么TC模塊進(jìn)行反向恢復(fù)，恢復(fù)到輸入緩沖器，TC模塊提高自身的限定時(shí)間。

可靠性計(jì)算模塊(RC)負(fù)責(zé)評(píng)估每個(gè)節(jié)點(diǎn)的可靠性。在開(kāi)始時(shí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的可靠性假設(shè)為1。如果一個(gè)處理節(jié)點(diǎn)能夠在限定時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生正確的結(jié)果，其可靠性會(huì)提高，未能在限定時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生正確的結(jié)果，可靠性降低。系統(tǒng)設(shè)有一個(gè)最小和最大的可靠性水平，如果任何處理節(jié)點(diǎn)的可靠性低于最低可靠性水平或者大于最大可靠性水平，RC停止該節(jié)點(diǎn)的進(jìn)一步工作，并隔離它。如果所有節(jié)點(diǎn)的可靠性低于最低可靠性水平或者大于最大可靠性水平，系統(tǒng)停止進(jìn)一步工作，恢復(fù)到輸入緩沖器，重新設(shè)置最小最大可靠性水平。

選擇模塊(SM)選擇在一個(gè)計(jì)算周期內(nèi)具有最高可靠性的節(jié)點(diǎn)作為最終輸出。如果兩個(gè)節(jié)點(diǎn)具有相同的最高可靠性水平，那么具有較小的IP地址的節(jié)點(diǎn)被選定為輸出。設(shè)置一個(gè)系統(tǒng)可靠性水平(sl)，這是實(shí)現(xiàn)通過(guò)結(jié)果的最小可靠性水平。SM比較最佳的可靠性與sl的大小，最佳的可靠性水平應(yīng)大于或等于sl。如果沒(méi)有達(dá)到sl的值，執(zhí)行反向恢復(fù)，恢復(fù)到輸入緩沖器。在檢查點(diǎn)的幫助下向后進(jìn)行。

BFT模型提供了一種自動(dòng)向前恢復(fù)機(jī)制。如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)不能產(chǎn)生輸出或時(shí)間超時(shí)，系統(tǒng)將不會(huì)失效，它在其余的節(jié)點(diǎn)上繼續(xù)運(yùn)作。這種機(jī)制會(huì)產(chǎn)生輸出直到所有的節(jié)點(diǎn)都失效，恢復(fù)到初始位置。

2 節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)

在失效節(jié)點(diǎn)數(shù)小于m/3的前提下(m是云計(jì)算節(jié)點(diǎn)總數(shù))，設(shè)計(jì)了云環(huán)境下基于拜占庭容錯(cuò)模型的節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)算法(以下簡(jiǎn)稱(chēng)BFT算法)。該算法在節(jié)點(diǎn)相互傳遞信息時(shí)，構(gòu)造了一維矩陣(m*1，m是節(jié)點(diǎn)數(shù))，然后將m個(gè)一維矩陣構(gòu)造成m*m的節(jié)點(diǎn)矩陣。通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)矩陣的列由少數(shù)服從多數(shù)判斷出是否有失效節(jié)點(diǎn)，有失效節(jié)點(diǎn)刪除。下面舉例四個(gè)節(jié)點(diǎn)中出現(xiàn)一個(gè)失效節(jié)點(diǎn)(方便模型的分析)，通過(guò)對(duì)拜占庭問(wèn)題的研究，設(shè)計(jì)了一種矩陣算法，能夠?qū)菡纪煞N情況結(jié)合為一種算法，假設(shè)A、B、C、D是四個(gè)云計(jì)算中的節(jié)點(diǎn)，其中C節(jié)點(diǎn)失效，現(xiàn)在要檢測(cè)出C節(jié)點(diǎn)是失效節(jié)點(diǎn)，假設(shè)A發(fā)送1為正確消息，B發(fā)送2為正確消息，D發(fā)送4為正確消息，C向其它節(jié)點(diǎn)發(fā)送不同的錯(cuò)誤消息，如圖2所示：

圖2 云環(huán)境下基于四個(gè)節(jié)點(diǎn)的拜占庭容錯(cuò)模型原理

每個(gè)節(jié)點(diǎn)將自己的有效消息和收到其它的節(jié)點(diǎn)的消息，構(gòu)成一個(gè)4*1的一維消息矩陣，則A(1，2，x，4)，B(1，2，y，4)，C(1，2，3，4)，D(1，2，z，4)，可以看出C節(jié)點(diǎn)向其他3個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)送了不一樣的數(shù)據(jù)，但是有效的節(jié)點(diǎn)還不能夠判定哪個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生了故障，因此每個(gè)節(jié)點(diǎn)將收到的一維信息矢量再發(fā)送給其他節(jié)點(diǎn)，如圖3所示：

圖3 云環(huán)境下基于四個(gè)節(jié)點(diǎn)的拜占庭矩陣算法原理

這樣每一個(gè)節(jié)點(diǎn)就會(huì)生成一個(gè)矩陣，如下所示：

最后，對(duì)矩陣的每一列進(jìn)行選擇，每個(gè)節(jié)點(diǎn)按照少數(shù)服從多數(shù)的規(guī)則，如果節(jié)點(diǎn)矩陣的某一列中某一個(gè)數(shù)占多數(shù)(如矩陣A中第二列2最多，表示2為B正確消息)，那么我們選擇這個(gè)值作為正確的結(jié)果。如果某一列中沒(méi)有某個(gè)數(shù)占多數(shù)，則該列表為error，由此可以得到A、B、D三個(gè)節(jié)點(diǎn)為有效節(jié)點(diǎn)，C節(jié)點(diǎn)發(fā)生了故障，那么各個(gè)節(jié)點(diǎn)收到的消息為A(1，2，error，4)，B(1，2，error，4)，D(1，2，error，4)。在判斷C節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，雖然沒(méi)有某個(gè)數(shù)占多數(shù)，但A、B、C三個(gè)節(jié)點(diǎn)判斷的數(shù)是一樣的，都是(x，y，z)，那么各個(gè)節(jié)點(diǎn)得出的結(jié)果也是一致的?？梢?jiàn)，A、B、D三個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了協(xié)調(diào)容錯(cuò)，得出了共同的正確結(jié)果。

該拜占庭矩陣容錯(cuò)模型，通過(guò)構(gòu)造矩陣傳遞信息，可以準(zhǔn)確并且有效的檢測(cè)出失效節(jié)點(diǎn)的位置，大大提高了效率。

可靠性計(jì)算模塊(RC)算法是評(píng)估每個(gè)有效節(jié)點(diǎn)的可靠性。最初節(jié)點(diǎn)的可靠性被設(shè)置為1。該算法需要輸入三個(gè)變量:f，minR，maxR。f是一個(gè)可靠性因子，即增加或減少節(jié)點(diǎn)的可靠性。minR是最小可靠性水平，如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)達(dá)不到這個(gè)水平，它被停止執(zhí)行進(jìn)一步的操作。maxR是最大可靠性水平，節(jié)點(diǎn)的可靠性不能超過(guò)這一水平。變量的值(f，minR，maxR，sl)依賴于實(shí)時(shí)應(yīng)用，用戶決定每個(gè)變量的值。這些變量的計(jì)算不在此研究范圍中。

3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

在CloudSim環(huán)境下，模擬云計(jì)算環(huán)境中的用戶、代理、資源信息服務(wù)等對(duì)象，用XML語(yǔ)言進(jìn)行描述，并將所有的云計(jì)算模擬信息存放在config.xml配置文件中,在startEntity方法中調(diào)用擴(kuò)展的拜占庭容錯(cuò)等算法[7-8]。

設(shè)置環(huán)境變量[9]：reliability=1.000，f=0.3，sl=0.8，maxR=1.180，minR=0.940。創(chuàng)建虛擬機(jī)，在虛擬機(jī)上建立資源代理，仿真步驟如下[10]：初始化CloudSim庫(kù)、創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心、創(chuàng)造代理Broker、創(chuàng)建虛擬機(jī)、創(chuàng)建云任務(wù)、調(diào)用算法、啟動(dòng)仿真、結(jié)果統(tǒng)計(jì)。創(chuàng)建了4個(gè)節(jié)點(diǎn)，這是因?yàn)榘菡纪?wèn)題的前提是失效節(jié)點(diǎn)數(shù)小于m/3(m是云計(jì)算節(jié)點(diǎn)總數(shù))，因此這里設(shè)置4個(gè)虛擬機(jī)，這樣當(dāng)有1個(gè)節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)候，BFT模塊能夠通過(guò)算法找出失效節(jié)點(diǎn)并且隔離，這樣對(duì)后續(xù)的模塊計(jì)算可靠性不會(huì)產(chǎn)生失效。該實(shí)驗(yàn)具有6個(gè)計(jì)算周期，在這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，我們有一個(gè)輸入緩沖器，該輸入緩沖器提供節(jié)點(diǎn)的輸入。BFT模塊收集每個(gè)虛擬機(jī)發(fā)送的信息，通過(guò)設(shè)計(jì)的拜占庭算法，找出失效節(jié)點(diǎn)，將正確結(jié)果輸出到TC模塊，如果某節(jié)點(diǎn)是失效節(jié)點(diǎn)，其結(jié)果不通過(guò)TC模塊。TC模塊檢查每個(gè)虛擬機(jī)結(jié)果的時(shí)效性，然后通過(guò)結(jié)果到可靠性計(jì)算模塊。RC計(jì)算三個(gè)模塊的可靠性后，將結(jié)果傳遞到選擇模塊SM，在所有的結(jié)果中選擇最佳的可靠性。

表1是節(jié)點(diǎn)1的實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，如表1所示。

系統(tǒng)設(shè)置的各個(gè)節(jié)點(diǎn)初始的可靠性是1.000。在第1個(gè)周期后，節(jié)點(diǎn)1是有效節(jié)點(diǎn)，其可靠性增加了3%，為1.030。在第2個(gè)周期后，由于節(jié)點(diǎn)1運(yùn)行超時(shí)，可靠性降低了3%，為0.999。第3個(gè)周期，由于拜占庭容錯(cuò)算法，檢測(cè)出節(jié)點(diǎn)1為故障節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)可靠性降低，為0.969。第4個(gè)周期類(lèi)似第2個(gè)周期，第5個(gè)周期類(lèi)似于第3個(gè)周期的情況，第六個(gè)周期，節(jié)點(diǎn)1為有效節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的可靠性增加到0.939。圖1是節(jié)點(diǎn)1在6個(gè)計(jì)算周期中可靠性的變化圖，其中在周期4,5,6中節(jié)點(diǎn)的可靠性低于系統(tǒng)設(shè)置的最小可靠性，如果最終它們是系統(tǒng)的輸出結(jié)果，不符合要求，那么系統(tǒng)將反向恢復(fù)，如圖4所示：

表1 節(jié)點(diǎn)1測(cè)試數(shù)據(jù)

圖4 節(jié)點(diǎn)1可靠性示意圖

表2是節(jié)點(diǎn)2的實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，如表2所示。

表2 節(jié)點(diǎn)2測(cè)試數(shù)據(jù)

系統(tǒng)設(shè)置的各個(gè)節(jié)點(diǎn)初始的可靠性是1.000。其中在周期1,2,3中節(jié)點(diǎn)2都是有效節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的可靠性依次增加3%。周期4節(jié)點(diǎn)超時(shí)，可靠性降低。在周期5中，節(jié)點(diǎn)2發(fā)生故障，可靠性降低。在第六個(gè)周期中，節(jié)點(diǎn)是有效節(jié)點(diǎn)，可靠性增加為1.059。圖2是節(jié)點(diǎn)2在6個(gè)計(jì)算周期中可靠性的變化圖，如圖5所示。

表3是節(jié)點(diǎn)3的實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，如表3所示。

表4是節(jié)點(diǎn)4的實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)，如表4所示。

因?yàn)楣?jié)點(diǎn)3和節(jié)點(diǎn)4在6個(gè)周期中都是有效節(jié)點(diǎn)并且沒(méi)有超時(shí)，所以它們的可靠性逐漸遞增，如圖6所示。

在第1個(gè)周期中，4個(gè)節(jié)點(diǎn)都是有效節(jié)點(diǎn)，通過(guò)RC模塊后，產(chǎn)生的可靠性都是1.030，由于VM4具有最小的IP，因此SM選擇最高可靠性節(jié)點(diǎn)VM4。在周期2中，VM1運(yùn)行時(shí)間超過(guò)限定時(shí)間，但是不影響其他節(jié)點(diǎn)的正常運(yùn)行，VM2、VM3、VM4的可靠性相等，SM選擇IP最小的節(jié)點(diǎn)VM4。

圖5 節(jié)點(diǎn)2可靠性示意圖

節(jié)點(diǎn)3測(cè)試數(shù)據(jù)周期限定時(shí)間BFTTCTimeR12500PassPass23381.03023700PassPass35991.06133000PassPass20841.09343800PassPass32561.12653200PassPass18921.16062800PassPass26531.195

表4 節(jié)點(diǎn)4測(cè)試數(shù)據(jù)

圖6 節(jié)點(diǎn)3和節(jié)點(diǎn)4可靠性示意圖

在周期3中，VM1失效，通過(guò)BFT模塊，能夠找出失效節(jié)點(diǎn)并且隔離，VM1不通過(guò)后續(xù)模塊，其余三個(gè)節(jié)點(diǎn)的可靠性相等，SM選擇IP最小的節(jié)點(diǎn)VM4。在周期4中,VM1和VM2都超時(shí)，但是不影響其他節(jié)點(diǎn)的正常運(yùn)行,VM3、VM4的可靠性相等，SM選擇IP最小的節(jié)點(diǎn)VM4。在周期5中，VM1和VM2都失效，這個(gè)違背了拜占庭模型的前提，因此SM選擇的VM4是有問(wèn)題的，這種情況不符合模型的理論依據(jù)，參照模型，系統(tǒng)執(zhí)行反向恢復(fù)，恢復(fù)到輸入緩沖器。在周期6中，4個(gè)節(jié)點(diǎn)都有效，且均為超過(guò)限定時(shí)間，但是最高可靠性是VM4的1.195，超過(guò)了maxR的1.180，系統(tǒng)執(zhí)行反向恢復(fù)，恢復(fù)到輸入緩沖器，重新設(shè)置maxR。

4 總結(jié)

與傳統(tǒng)的云計(jì)算系統(tǒng)模型相比，本文方法具有較高的節(jié)點(diǎn)失效檢測(cè)精度，并能夠有效屏蔽節(jié)點(diǎn)超時(shí)失效，從而提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力。本文設(shè)計(jì)的模型較以往的容錯(cuò)模型具有以下幾處優(yōu)點(diǎn)：基于傳統(tǒng)的拜占庭算法，本文設(shè)計(jì)了拜占庭容錯(cuò)算法沒(méi)有局限性，通過(guò)構(gòu)造矩陣的方式，化繁為簡(jiǎn)，更具有普遍性和適用性；該模型具有反向恢復(fù)系統(tǒng)，當(dāng)系統(tǒng)的失效節(jié)點(diǎn)數(shù)超過(guò)總節(jié)點(diǎn)數(shù)的1/3，或者由于系統(tǒng)設(shè)置的參數(shù)導(dǎo)致系統(tǒng)未能找出最終輸出的最高可靠性的節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)可以反向恢復(fù)，重新設(shè)置參數(shù)，恢復(fù)系統(tǒng)，找出系統(tǒng)的最高可靠性。模型中加入這種機(jī)制，提高了系統(tǒng)的可靠性，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)超時(shí)節(jié)點(diǎn)過(guò)多或者節(jié)點(diǎn)可靠性過(guò)大過(guò)小，系統(tǒng)可以通過(guò)反向恢復(fù)，通過(guò)改變參數(shù)，重新正向執(zhí)行，找出系統(tǒng)的最高可靠性的節(jié)點(diǎn)。

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Research of Node Failure Detection Mechanism in Cloud Environment

Liu Aixia

(Baoji Professional Technology Institute， Baoji 721013, China)

In view of the problem of reliability of cloud computing system, node failure detection mechanism based on Byzantine fault-tolerant model in cloud environment is designed. When the node failure or time-out occurs in cloud environment system, the designed Byzantine fault-tolerant algorithm is utilized to automatically detect and isolate system failure node, and improve the test accuracy. The failure node is detected by constructing node matrix. Simulation experiments show that the model can effectively isolate node failure or timeout in cloud environment, greatly improving the reliability of the system. The model also provides a reverse recovery. When all the nodes go through the Byzantine fault-tolerant module, if the failure node number is more than one third of the total number of nodes, the system will reverse back to the input buffer.

Cloud computing; Failure detection; Fault-tolerant algorithm; Buffer

劉艾俠(1982-)，女，陜西周至人，大學(xué)本科，講師，研究方向：計(jì)算機(jī)技術(shù)。

1007-757X(2017)05-0059-04

TP311

A

2016.11.20)