本文關鍵詞：面向服務質(zhì)量保障的態(tài)勢感知技術研究

  更多相關文章： Web服務 服務質(zhì)量保障 態(tài)勢感知 灰色預測 GM(1 1)

【摘要】：Web服務的分布性、異構、自治和動態(tài)變化等特點,引發(fā)了服務計算環(huán)境的松散化、獨立性、異構性等多種不確定因素,從而對服務提供者的非功能屬性,即服務質(zhì)量(Quality of Service,Qo S)提出更嚴格的要求。隨著軟件系統(tǒng)復雜度和人們對軟件系統(tǒng)非功能屬性要求的不斷提高,保障Web服務的Qo S成為平臺設計者和服務應用開發(fā)者所面臨的重要問題。對于Web服務的服務質(zhì)量保障,很多研究者采取建立Qo S模型對Web服務進行管理。已有的Qo S管理模型能夠?qū)o S數(shù)據(jù)進行基本管理,但是服務運行過程中無法實時更新動態(tài)的Qo S。這將導致Qo S數(shù)據(jù)失真,無法及時更新服務運行過程中的Qo S保障策略。為了解決Qo S模型無法有效保障Web服務運行過程中的動態(tài)Qo S,很多研究者提出Web服務動態(tài)評估方法來實時評估Web服務運行過程中的Qo S。通過實時搜集,計算Web服務運行過程各種屬性數(shù)據(jù),可以提供給用戶及時、精確的Qo S數(shù)據(jù)信息,進而可以采取動態(tài)的服務質(zhì)量保障措施來保障Web服務的服務質(zhì)量。但是這種動態(tài)Qo S評估方式需要實時搜集服務器端,用戶端數(shù)據(jù),不但耗時,而且極大地增大了系統(tǒng)的開銷。為了克服傳統(tǒng)Web服務質(zhì)量保障方法的不足,本文將態(tài)勢感知技術引入Web服務質(zhì)量保障領域,建立由狀態(tài)和趨勢組成的Qo S態(tài)勢圖,并根據(jù)當前態(tài)勢采取合適的階段性服務質(zhì)量保障措施。不但完成了服務質(zhì)量保障的動態(tài)性要求,而且降低了系統(tǒng)的開銷。同時,通過提取當前態(tài)勢數(shù)據(jù)中的災變因子,預測Web服務未來的災變情況,以便于提前采取相應適當?shù)牟呗员Ｕ戏⻊召|(zhì)量,進一步保障Web服務的服務質(zhì)量。態(tài)勢感知概念自從1985年提出后,被廣泛應用于數(shù)據(jù)融合領域中,尤其是在網(wǎng)絡安全感知領域。態(tài)勢感知有多種模型,其中最常用的模型可以被概括為四個步驟(1)搜集感知領域原始數(shù)據(jù);(2)通過相應的態(tài)勢感知算法整理分析上一步收集的原始數(shù)據(jù),產(chǎn)生感知領域的態(tài)勢圖;(3)結合上一步生成的態(tài)勢圖去進行更深層次的態(tài)勢提取;(4)預測感知領域未來的發(fā)展態(tài)勢。本文的研究重點就是將態(tài)勢感知技術引入Web服務質(zhì)量保障研究領域,進行Web服務Qo S態(tài)勢感知以及預測。通過構建Web服務態(tài)勢感知模型,完成Web服務當前Qo S態(tài)勢的提取與識別,并根據(jù)當前態(tài)勢給出合適的服務質(zhì)量保障策略。然后通過對未來變點時刻的預測以及綜合分析,提前采取積極主動的應變策略,從而更好地保障Web服務運行時的服務質(zhì)量。本文的主要工作:①本文對Web服務領域基礎知識和核心技術以及服務質(zhì)量保障方法進行了深入的研究。針對目前服務質(zhì)量保障領域存在的不足,本文將態(tài)勢感知技術引入Web服務研究領域,建立Web服務態(tài)勢感知模型。Web服務態(tài)勢感知模型分為三個層次,分別是Qo S態(tài)勢提取、Qo S態(tài)勢識別以及態(tài)勢預測。同時構建了由蘊含,等價,插件滿足以及不滿足四種狀態(tài),漸變點,突變點,半災變點以及災變點四類變點組成的態(tài)勢感知指標體系。借助該指標體系衡量Web服務當前的狀態(tài)和未來的發(fā)展趨勢,進而采取積極主動的服務質(zhì)量保障措施。②在構建的Web服務態(tài)勢感知模型中,Qo S態(tài)勢感知分為狀態(tài)和趨勢的感知。狀態(tài)的感知可以通過與系統(tǒng)劃定的屬性基本滿足區(qū)間進行比較得出。而趨勢的識別需要通過最小二乘法以及決策樹算法來求得。最終建立了由三種基元組成的Qo S態(tài)勢圖。在最小二乘法進行趨勢提取過程中,當斜率p比較大的時候,累積和積累得相對較快,會更快到達閾值,降低趨勢識別的效果。因此,提出一種根據(jù)斜率p分級設定閾值的解決方案來進行Qo S趨勢識別。同時為進一步提升趨勢識別的效果,本文給出一種分級遺傳算法自適應閾值設定方法。通過經(jīng)驗設定趨勢提取與識別算法中三個閾值取值范圍,然后利用遺傳算法的尋優(yōu)特性,找到最小擬合誤差的三個閾值。③通過趨勢識別技術得到由三種基元組成的Web服務Qo S態(tài)勢圖。傳統(tǒng)的Web服務Qo S預測方法要求大量的歷史數(shù)據(jù),且無法預測Qo S態(tài)勢。而灰色災變預測要求較少的數(shù)據(jù),原理直觀,計算復雜度合適,而預測效果不錯。本文結合灰色預測這一顯著特點,在得到Web服務狀態(tài)集合和趨勢集合基礎上,給出漸變點、突變點、半災變點、災變點四類變點的定義。然后提出了基于GM(1,1)預測模型的變點預測方法。通過對未來一段時間內(nèi)各類變點的預測及其組成的態(tài)勢,通過采取階段性Qo S保障策略,來保障Web服務運行時的Qo S。
【關鍵詞】：Web服務 服務質(zhì)量保障 態(tài)勢感知 灰色預測 GM(1 1)
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 本文的主要工作14-15
• 1.4 本文組織結構15-17
• 2 相關技術介紹17-28
• 2.1 Web服務基礎知識17-21
• 2.1.1 Web服務定義17-19
• 2.1.2 Web服務的體系結構19-21
• 2.2 態(tài)勢感知基本概念21-22
• 2.2.1 概念定義22
• 2.2.2 態(tài)勢感知的起源與發(fā)展22
• 2.3 時間序列趨勢分析22-26
• 2.3.1 時間序列線性表示23-24
• 2.3.2 時間序列趨勢分析技術24-26
• 2.4 小結26-28
• 3 Web服務QoS態(tài)勢感知模型28-33
• 3.1 QoS感知模型分析28-31
• 3.2 數(shù)據(jù)預處理31-32
• 3.2.1 歸一化31
• 3.2.2 權重分配策略31-32
• 3.2.3 QoS綜合評估值的計算32
• 3.3 本章小結32-33
• 4 Web服務QoS態(tài)勢提取與識別33-52
• 4.1 狀態(tài)的提取34-35
• 4.2 趨勢的提取35-37
• 4.3 趨勢的識別37-44
• 4.3.1 趨勢識別算法37-39
• 4.3.2 遺傳算法自適應的分級閾值設定算法39-42
• 4.3.3 仿真實驗42-44
• 4.4 實例及結果分析44-48
• 4.5 QoS保障策略48-49
• 4.6 仿真實驗49-50
• 4.7 本章小結50-52
• 5 Web服務QoS態(tài)勢預測52-64
• 5.1 基于灰色預測的災變預測53-57
• 5.1.1 灰色系統(tǒng)的特點53-54
• 5.1.2 基于GM(1,1)的QoS變點預測模型54-55
• 5.1.3 QoS變點預測模型檢驗55-57
• 5.2 實例分析及仿真實驗57-61
• 5.2.1 灰色災變原始數(shù)據(jù)序列57
• 5.2.2 灰色災變模型建立57-58
• 5.2.3 預測模型校驗58-59
• 5.2.4 預測結果59-60
• 5.2.5 仿真實驗及綜合分析60-61
• 5.3 QoS保障策略61-62
• 5.4 仿真實驗62-63
• 5.5 本章小結63-64
• 6 總結與展望64-66
• 6.1 研究工作總結64-65
• 6.2 研究展望65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻67-70
• 附錄70
• A.作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文70
• B.作者在攻讀碩士學位期間參與的科研項目70

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