露天矿山智能调度管理系统可靠性研究

可靠性是衡量一个系统能否稳定成功运作的重要指标,高可靠性意味着系统在绝大部分时间都能正常运作,反之亦然.露天矿山智能调度管理系统(简称"调度系统")通常被部署在云平台上,具有复杂的结构和多样的部署方式,因此难以获得其可靠性信息.为此,文章提出一种基于蒙特卡罗仿真的可靠性评估方法,其将该调度系统类比为一个混合云应用,并将调度系统部署栈建模为考虑相对全面的组件及其依赖关系的分层依赖关系图,通过蒙特卡罗方法对各个组件进行仿真,再根据分层依赖图确定调度系统的状态.同时,考虑到不同服务实例部署方式对调度系统可靠性有着关键影响力,文章提出了一种逐步遍历算法,以获取最佳的服务实例部署方式,进而得到最可靠的调度系统部署方式.实验结果表明,在不同云服务器选择下,文章所提出的服务实例部署方法均优于随机部署方法与均匀部署方法.以公有云调度系统为例进行实验,其经过遍历部署后,在总服务实例为40时,就可以获得99.99％以上的可靠性;而随机部署方式需要总服务实例达到47时,才能达到99.99％以上的可靠性;并且在总资源较少时,遍历部署的调度系统最多可比随机部署的调度系统高出3.87％的可靠性数值.