The HAS architecture : a highly available and scalable cluster architecture for Web servers
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation proposes a novel architecture, called the HAS architecture, for highly available and scalable web server clusters. The proof-of-concept of the HAS architecture was validated for performance and scalability, tested for its failover mechanisms, and externally modeled and simulated to study the failure and repair behavior and to calculate the availability of the cluster. The HAS architecture is able to maintain the base line performance per cluster processor, for up to 16 traffic processors in the cluster, achieving close to linear scalability. The architecture supports dynamic traffic distribution, supports heterogeneous cluster nodes, provides a mechanism to keep track of available cluster nodes, and offers connection synchronization to ensure that web connections survive software or hardware failures. Furthermore, the architecture supports different redundancy models and high availability capabilities such as Ethernet and NFS redundancy, and node level redundancy that contribute in increasing the availability of the service, and in eliminating single points of failure. This dissertation presents current methods for scaling web servers, discusses their limitations, and investigates how clustering technologies can help overcome some of these challenges and enable the design of scalable web servers based on a cluster of workstations. It examines various ongoing research projects in the academia and the industry that are investigating scalable and highly available architectures for web servers. It discusses their scope, architecture, provides a critical analysis of their work, and presents their contributions to this dissertation. This dissertation contributes the HAS architecture, a highly available and scalable architecture for web servers, and offers contributions in areas of scalability, maintaining baseline performance, and availability
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».