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問題描述多租戶系統(tǒng)中，當一個節(jié)點發(fā)生性能危機，不能滿足SLO時候，可以將節(jié)點里面的部分租戶遷移到其他節(jié)點來緩解危機危機來源：租戶壓力增大、節(jié)點性能降低1謝謝您的觀賞2019-6-30問題描述多租戶系統(tǒng)中，當一個節(jié)點發(fā)生性能危機，不能滿足SLO架構(gòu)本文設(shè)計了一個多租戶自控系統(tǒng)Delphi，使用Pythia探測危機，然后進行租戶遷移Pythia使用決策樹分類算法首先訓(xùn)練租戶模型（資源消耗），然后節(jié)點上多個租戶模型向量構(gòu)成節(jié)點模型預(yù)測危機。Delphi定期收集各節(jié)點數(shù)據(jù)，有危機發(fā)生執(zhí)行遷移，包括查找需要遷移的組合和遷移的目標2謝謝您的觀賞2019-6-30架構(gòu)本文設(shè)計了一個多租戶自控系統(tǒng)Delphi，使用Pythi架構(gòu)3謝謝您的觀賞2019-6-30架構(gòu)3謝謝您的觀賞2019-6-30探測危機

4謝謝您的觀賞2019-6-30探測危機

4謝謝您的觀賞2019-6-30探測危機

5謝謝您的觀賞2019-6-30探測危機

5謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移6謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移6謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移

窮舉法，是所有D到所有節(jié)點N的排列組合問題，然后尋找到最優(yōu)的，使用BFS算法優(yōu)先考慮臨近的節(jié)點BFS算法的改進，以局部最優(yōu)代替全局最優(yōu)，遍歷直接鄰居，然后找到局部高峰迭代度量標準：7謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移

窮舉法，是所有D到所有節(jié)點N的排列組合問題，然后尋實驗環(huán)境：（1）16databaseservers,6serversworkloads(workers),1Delphiserver（2）ThedatabaseserversrunPostgreSQL9.1onCentOS

6.3（3）Ourmultitenantbenchmarkiscapableofgeneratingawidevarietyofworkloads結(jié)果（1）NodeModel8謝謝您的觀賞2019-6-30實驗環(huán)境：8謝謝您的觀賞2019-6-30實驗（2）CrisisMitigation9謝謝您的觀賞2019-6-30實驗（2）CrisisMitigation9謝謝您的觀賞2個人工作環(huán)境：P2P網(wǎng)絡(luò)，MongoDB數(shù)據(jù)庫，多租戶環(huán)境目標：查詢處理，SLA利益最大化涉及問題：查詢時間預(yù)測，危機探測，SLA收益模型，調(diào)度策略結(jié)構(gòu)：預(yù)測->危機探測->兩階段調(diào)度10謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作環(huán)境：P2P網(wǎng)絡(luò)，MongoDB數(shù)據(jù)庫，多租戶環(huán)境個人工作整體模型T1、T2T1、T3、T4T2、T3、T4T1、T3信息流查詢流獲取租戶模型T1其余節(jié)點的信息在租戶模型T1內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)查詢流獲取租戶模型T1其余節(jié)點的信息在租戶模型T1內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)查詢流租戶模型T1N1N2N3N4節(jié)點N1上租戶模型配置表profile以節(jié)點N1為例，屬于兩個租戶模型，所以配置表里會有T1、T2的信息，第三行是記錄相關(guān)節(jié)點的最新鏡像（CPU、I/O、內(nèi)存信息）N1N2N3N4T10110T20001Snapnullsss租戶模型211謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作整體模型T1、T2T1、T3、T4T2、T3個人工作原文節(jié)點模型包括租戶模型，通過租戶模型來預(yù)測節(jié)點性能是否滿足每個租戶SLO，預(yù)測危機節(jié)點模型是定期查詢資源狀況（CPU，Mem，I/O）來判斷是否差生性能危機。租戶模型包括節(jié)點模型，主要是為了給出SLA收益模型，記錄租戶的相關(guān)節(jié)點12謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作原文節(jié)點模型包括租戶模型，通過租戶模型來預(yù)測節(jié)點性能個人工作租戶模型T1為例N2N1N3等待隊列執(zhí)行器等待隊列執(zhí)行器等待隊列執(zhí)行器接收單元接收單元接收單元查詢流利潤查詢流查詢流危機探測否是調(diào)度第二階段：選取定期監(jiān)控節(jié)點資源消耗，根據(jù)結(jié)果，控制查詢流的走向調(diào)度第一階段：分發(fā)查詢預(yù)測13謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作租戶模型T1為例N2N1N3等待隊列執(zhí)行器等待隊列執(zhí)個人工作預(yù)測：實驗發(fā)現(xiàn)MongoDB有哈希索引的時候，查詢相同字段一條記錄的時間是相差不多的，所以預(yù)測可以根據(jù)查詢條件個數(shù)以及涉及的字段來進行（正在進行）14謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作預(yù)測：14謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作危機探測原因：如果每個查詢?nèi)蝿?wù)都進行調(diào)度，會浪費時間，而且個人感覺為了減少時間消耗，應(yīng)該本地的任務(wù)盡可能的放在本地執(zhí)行，所以只有危機發(fā)生的時候才執(zhí)行調(diào)度將論文的思想簡化，探測機器性能（CPU、Mem，I/O），某一個小于臨界值，就說明有危機（或者可以使用機器學(xué)習(xí)的方法，但是感覺效果不大查詢到達，歸入相應(yīng)租戶預(yù)測）。租戶模型功能：租戶任務(wù)到達，告知SLA效益模型，記錄相關(guān)節(jié)點路徑15謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作危機探測15謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作兩階段調(diào)度因為在P2P網(wǎng)絡(luò)中，沒有主控節(jié)點，想要一次性的完成調(diào)度，感覺準確性不高。第一階段分發(fā)，目標是對于有危機的節(jié)點，將查詢?nèi)蝿?wù)分發(fā)到資源充足的節(jié)點去解決。第二階段：選取，在節(jié)點的隊列里選擇能使SLA利潤最大的查詢首先完成（第一階段危機發(fā)生時使用，第二階段每次執(zhí)行任務(wù)都要進行選?。?6謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作兩階段調(diào)度16謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作

17謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作

17謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作第二階段：選取SLA收益模型ttEE

PP18謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作第二階段：選取ttEE

PP18謝謝您的觀賞2019謝謝您的觀賞2019-6-3019謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作

20謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作

20謝謝您的觀賞2019-6-3021謝謝您的觀賞2019-6-3021謝謝您的觀賞2019-6-30問題描述多租戶系統(tǒng)中，當一個節(jié)點發(fā)生性能危機，不能滿足SLO時候，可以將節(jié)點里面的部分租戶遷移到其他節(jié)點來緩解危機危機來源：租戶壓力增大、節(jié)點性能降低22謝謝您的觀賞2019-6-30問題描述多租戶系統(tǒng)中，當一個節(jié)點發(fā)生性能危機，不能滿足SLO架構(gòu)本文設(shè)計了一個多租戶自控系統(tǒng)Delphi，使用Pythia探測危機，然后進行租戶遷移Pythia使用決策樹分類算法首先訓(xùn)練租戶模型（資源消耗），然后節(jié)點上多個租戶模型向量構(gòu)成節(jié)點模型預(yù)測危機。Delphi定期收集各節(jié)點數(shù)據(jù)，有危機發(fā)生執(zhí)行遷移，包括查找需要遷移的組合和遷移的目標23謝謝您的觀賞2019-6-30架構(gòu)本文設(shè)計了一個多租戶自控系統(tǒng)Delphi，使用Pythi架構(gòu)24謝謝您的觀賞2019-6-30架構(gòu)3謝謝您的觀賞2019-6-30探測危機

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5謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移27謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移6謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移

窮舉法，是所有D到所有節(jié)點N的排列組合問題，然后尋找到最優(yōu)的，使用BFS算法優(yōu)先考慮臨近的節(jié)點BFS算法的改進，以局部最優(yōu)代替全局最優(yōu)，遍歷直接鄰居，然后找到局部高峰迭代度量標準：28謝謝您的觀賞2019-6-30租戶遷移

窮舉法，是所有D到所有節(jié)點N的排列組合問題，然后尋實驗環(huán)境：（1）16databaseservers,6serversworkloads(workers),1Delphiserver（2）ThedatabaseserversrunPostgreSQL9.1onCentOS

6.3（3）Ourmultitenantbenchmarkiscapableofgeneratingawidevarietyofworkloads結(jié)果（1）NodeModel29謝謝您的觀賞2019-6-30實驗環(huán)境：8謝謝您的觀賞2019-6-30實驗（2）CrisisMitigation30謝謝您的觀賞2019-6-30實驗（2）CrisisMitigation9謝謝您的觀賞2個人工作環(huán)境：P2P網(wǎng)絡(luò)，MongoDB數(shù)據(jù)庫，多租戶環(huán)境目標：查詢處理，SLA利益最大化涉及問題：查詢時間預(yù)測，危機探測，SLA收益模型，調(diào)度策略結(jié)構(gòu)：預(yù)測->危機探測->兩階段調(diào)度31謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作環(huán)境：P2P網(wǎng)絡(luò)，MongoDB數(shù)據(jù)庫，多租戶環(huán)境個人工作整體模型T1、T2T1、T3、T4T2、T3、T4T1、T3信息流查詢流獲取租戶模型T1其余節(jié)點的信息在租戶模型T1內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)查詢流獲取租戶模型T1其余節(jié)點的信息在租戶模型T1內(nèi)轉(zhuǎn)發(fā)查詢流租戶模型T1N1N2N3N4節(jié)點N1上租戶模型配置表profile以節(jié)點N1為例，屬于兩個租戶模型，所以配置表里會有T1、T2的信息，第三行是記錄相關(guān)節(jié)點的最新鏡像（CPU、I/O、內(nèi)存信息）N1N2N3N4T10110T20001Snapnullsss租戶模型232謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作整體模型T1、T2T1、T3、T4T2、T3個人工作原文節(jié)點模型包括租戶模型，通過租戶模型來預(yù)測節(jié)點性能是否滿足每個租戶SLO，預(yù)測危機節(jié)點模型是定期查詢資源狀況（CPU，Mem，I/O）來判斷是否差生性能危機。租戶模型包括節(jié)點模型，主要是為了給出SLA收益模型，記錄租戶的相關(guān)節(jié)點33謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作原文節(jié)點模型包括租戶模型，通過租戶模型來預(yù)測節(jié)點性能個人工作租戶模型T1為例N2N1N3等待隊列執(zhí)行器等待隊列執(zhí)行器等待隊列執(zhí)行器接收單元接收單元接收單元查詢流利潤查詢流查詢流危機探測否是調(diào)度第二階段：選取定期監(jiān)控節(jié)點資源消耗，根據(jù)結(jié)果，控制查詢流的走向調(diào)度第一階段：分發(fā)查詢預(yù)測34謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作租戶模型T1為例N2N1N3等待隊列執(zhí)行器等待隊列執(zhí)個人工作預(yù)測：實驗發(fā)現(xiàn)MongoDB有哈希索引的時候，查詢相同字段一條記錄的時間是相差不多的，所以預(yù)測可以根據(jù)查詢條件個數(shù)以及涉及的字段來進行（正在進行）35謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作預(yù)測：14謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作危機探測原因：如果每個查詢?nèi)蝿?wù)都進行調(diào)度，會浪費時間，而且個人感覺為了減少時間消耗，應(yīng)該本地的任務(wù)盡可能的放在本地執(zhí)行，所以只有危機發(fā)生的時候才執(zhí)行調(diào)度將論文的思想簡化，探測機器性能（CPU、Mem，I/O），某一個小于臨界值，就說明有危機（或者可以使用機器學(xué)習(xí)的方法，但是感覺效果不大查詢到達，歸入相應(yīng)租戶預(yù)測）。租戶模型功能：租戶任務(wù)到達，告知SLA效益模型，記錄相關(guān)節(jié)點路徑36謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作危機探測15謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作兩階段調(diào)度因為在P2P網(wǎng)絡(luò)中，沒有主控節(jié)點，想要一次性的完成調(diào)度，感覺準確性不高。第一階段分發(fā)，目標是對于有危機的節(jié)點，將查詢?nèi)蝿?wù)分發(fā)到資源充足的節(jié)點去解決。第二階段：選取，在節(jié)點的隊列里選擇能使SLA利潤最大的查詢首先完成（第一階段危機發(fā)生時使用，第二階段每次執(zhí)行任務(wù)都要進行選?。?7謝謝您的觀賞2019-6-30個人工作兩階段調(diào)度16謝謝您的