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公开(公告)号:CN107302447A
公开(公告)日:2017-10-27
申请号:CN201710354863.2
申请日:2017-05-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了基于复杂系统的多层数据分析方法,其使用Markov chain和Stochastic Reward Net来进行建模,将数据中心分为3层,为PDU、switch和server层,PDU采用集中式,也即整个数据中心只由单台PDU管理,Switch网络结构为简化的Fat Tree,分为Core Switch和Edge Switch层。Server分两类,逻辑上认为Server分别分布在主服务器集群池和备用服务器集群池。本发明中数据中心的可用性定义为主服务器集群池内可用server的台数。本发明通过对数据中心可用性的定量分析,为其确定合适的超配比,引入转移延迟,使得模型更加符合实际。
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公开(公告)号:CN107302447B
公开(公告)日:2021-02-12
申请号:CN201710354863.2
申请日:2017-05-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了基于复杂系统的多层数据分析方法,其使用Markov chain和Stochastic Reward Net来进行建模,将数据中心分为3层,为PDU、switch和server层,PDU采用集中式,也即整个数据中心只由单台PDU管理,Switch网络结构为简化的Fat Tree,分为Core Switch和Edge Switch层。Server分两类,逻辑上认为Server分别分布在主服务器集群池和备用服务器集群池。本发明中数据中心的可用性定义为主服务器集群池内可用server的台数。本发明通过对数据中心可用性的定量分析,为其确定合适的超配比,引入转移延迟,使得模型更加符合实际。
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