本文關(guān)鍵詞：面向服務(wù)質(zhì)量保障的態(tài)勢(shì)感知技術(shù)研究

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【摘要】：Web服務(wù)的分布性、異構(gòu)、自治和動(dòng)態(tài)變化等特點(diǎn),引發(fā)了服務(wù)計(jì)算環(huán)境的松散化、獨(dú)立性、異構(gòu)性等多種不確定因素,從而對(duì)服務(wù)提供者的非功能屬性,即服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,Qo S)提出更嚴(yán)格的要求。隨著軟件系統(tǒng)復(fù)雜度和人們對(duì)軟件系統(tǒng)非功能屬性要求的不斷提高,保障Web服務(wù)的Qo S成為平臺(tái)設(shè)計(jì)者和服務(wù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)者所面臨的重要問(wèn)題。對(duì)于Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量保障,很多研究者采取建立Qo S模型對(duì)Web服務(wù)進(jìn)行管理。已有的Qo S管理模型能夠?qū)o S數(shù)據(jù)進(jìn)行基本管理,但是服務(wù)運(yùn)行過(guò)程中無(wú)法實(shí)時(shí)更新動(dòng)態(tài)的Qo S。這將導(dǎo)致Qo S數(shù)據(jù)失真,無(wú)法及時(shí)更新服務(wù)運(yùn)行過(guò)程中的Qo S保障策略。為了解決Qo S模型無(wú)法有效保障Web服務(wù)運(yùn)行過(guò)程中的動(dòng)態(tài)Qo S,很多研究者提出Web服務(wù)動(dòng)態(tài)評(píng)估方法來(lái)實(shí)時(shí)評(píng)估Web服務(wù)運(yùn)行過(guò)程中的Qo S。通過(guò)實(shí)時(shí)搜集,計(jì)算Web服務(wù)運(yùn)行過(guò)程各種屬性數(shù)據(jù),可以提供給用戶及時(shí)、精確的Qo S數(shù)據(jù)信息,進(jìn)而可以采取動(dòng)態(tài)的服務(wù)質(zhì)量保障措施來(lái)保障Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量。但是這種動(dòng)態(tài)Qo S評(píng)估方式需要實(shí)時(shí)搜集服務(wù)器端,用戶端數(shù)據(jù),不但耗時(shí),而且極大地增大了系統(tǒng)的開(kāi)銷。為了克服傳統(tǒng)Web服務(wù)質(zhì)量保障方法的不足,本文將態(tài)勢(shì)感知技術(shù)引入Web服務(wù)質(zhì)量保障領(lǐng)域,建立由狀態(tài)和趨勢(shì)組成的Qo S態(tài)勢(shì)圖,并根據(jù)當(dāng)前態(tài)勢(shì)采取合適的階段性服務(wù)質(zhì)量保障措施。不但完成了服務(wù)質(zhì)量保障的動(dòng)態(tài)性要求,而且降低了系統(tǒng)的開(kāi)銷。同時(shí),通過(guò)提取當(dāng)前態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)中的災(zāi)變因子,預(yù)測(cè)Web服務(wù)未來(lái)的災(zāi)變情況,以便于提前采取相應(yīng)適當(dāng)?shù)牟呗员Ｕ戏⻊?wù)質(zhì)量,進(jìn)一步保障Web服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量。態(tài)勢(shì)感知概念自從1985年提出后,被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域中,尤其是在網(wǎng)絡(luò)安全感知領(lǐng)域。態(tài)勢(shì)感知有多種模型,其中最常用的模型可以被概括為四個(gè)步驟(1)搜集感知領(lǐng)域原始數(shù)據(jù);(2)通過(guò)相應(yīng)的態(tài)勢(shì)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(lǐng)域的態(tài)勢(shì)圖;(3)結(jié)合上一步生成的態(tài)勢(shì)圖去進(jìn)行更深層次的態(tài)勢(shì)提取;(4)預(yù)測(cè)感知領(lǐng)域未來(lái)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。本文的研究重點(diǎn)就是將態(tài)勢(shì)感知技術(shù)引入Web服務(wù)質(zhì)量保障研究領(lǐng)域,進(jìn)行Web服務(wù)Qo S態(tài)勢(shì)感知以及預(yù)測(cè)。通過(guò)構(gòu)建Web服務(wù)態(tài)勢(shì)感知模型,完成Web服務(wù)當(dāng)前Qo S態(tài)勢(shì)的提取與識(shí)別,并根據(jù)當(dāng)前態(tài)勢(shì)給出合適的服務(wù)質(zhì)量保障策略。然后通過(guò)對(duì)未來(lái)變點(diǎn)時(shí)刻的預(yù)測(cè)以及綜合分析,提前采取積極主動(dòng)的應(yīng)變策略,從而更好地保障Web服務(wù)運(yùn)行時(shí)的服務(wù)質(zhì)量。本文的主要工作:①本文對(duì)Web服務(wù)領(lǐng)域基礎(chǔ)知識(shí)和核心技術(shù)以及服務(wù)質(zhì)量保障方法進(jìn)行了深入的研究。針對(duì)目前服務(wù)質(zhì)量保障領(lǐng)域存在的不足,本文將態(tài)勢(shì)感知技術(shù)引入Web服務(wù)研究領(lǐng)域,建立Web服務(wù)態(tài)勢(shì)感知模型。Web服務(wù)態(tài)勢(shì)感知模型分為三個(gè)層次,分別是Qo S態(tài)勢(shì)提取、Qo S態(tài)勢(shì)識(shí)別以及態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)。同時(shí)構(gòu)建了由蘊(yùn)含,等價(jià),插件滿足以及不滿足四種狀態(tài),漸變點(diǎn),突變點(diǎn),半災(zāi)變點(diǎn)以及災(zāi)變點(diǎn)四類變點(diǎn)組成的態(tài)勢(shì)感知指標(biāo)體系。借助該指標(biāo)體系衡量Web服務(wù)當(dāng)前的狀態(tài)和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),進(jìn)而采取積極主動(dòng)的服務(wù)質(zhì)量保障措施。②在構(gòu)建的Web服務(wù)態(tài)勢(shì)感知模型中,Qo S態(tài)勢(shì)感知分為狀態(tài)和趨勢(shì)的感知。狀態(tài)的感知可以通過(guò)與系統(tǒng)劃定的屬性基本滿足區(qū)間進(jìn)行比較得出。而趨勢(shì)的識(shí)別需要通過(guò)最小二乘法以及決策樹(shù)算法來(lái)求得。最終建立了由三種基元組成的Qo S態(tài)勢(shì)圖。在最小二乘法進(jìn)行趨勢(shì)提取過(guò)程中,當(dāng)斜率p比較大的時(shí)候,累積和積累得相對(duì)較快,會(huì)更快到達(dá)閾值,降低趨勢(shì)識(shí)別的效果。因此,提出一種根據(jù)斜率p分級(jí)設(shè)定閾值的解決方案來(lái)進(jìn)行Qo S趨勢(shì)識(shí)別。同時(shí)為進(jìn)一步提升趨勢(shì)識(shí)別的效果,本文給出一種分級(jí)遺傳算法自適應(yīng)閾值設(shè)定方法。通過(guò)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定趨勢(shì)提取與識(shí)別算法中三個(gè)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(gè)閾值。③通過(guò)趨勢(shì)識(shí)別技術(shù)得到由三種基元組成的Web服務(wù)Qo S態(tài)勢(shì)圖。傳統(tǒng)的Web服務(wù)Qo S預(yù)測(cè)方法要求大量的歷史數(shù)據(jù),且無(wú)法預(yù)測(cè)Qo S態(tài)勢(shì)。而灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)要求較少的數(shù)據(jù),原理直觀,計(jì)算復(fù)雜度合適,而預(yù)測(cè)效果不錯(cuò)。本文結(jié)合灰色預(yù)測(cè)這一顯著特點(diǎn),在得到Web服務(wù)狀態(tài)集合和趨勢(shì)集合基礎(chǔ)上,給出漸變點(diǎn)、突變點(diǎn)、半災(zāi)變點(diǎn)、災(zāi)變點(diǎn)四類變點(diǎn)的定義。然后提出了基于GM(1,1)預(yù)測(cè)模型的變點(diǎn)預(yù)測(cè)方法。通過(guò)對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)各類變點(diǎn)的預(yù)測(cè)及其組成的態(tài)勢(shì),通過(guò)采取階段性Qo S保障策略,來(lái)保障Web服務(wù)運(yùn)行時(shí)的Qo S。
【關(guān)鍵詞】：Web服務(wù) 服務(wù)質(zhì)量保障 態(tài)勢(shì)感知 灰色預(yù)測(cè) GM(1 1)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(guó)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(jié)構(gòu)15-17
• 2 相關(guān)技術(shù)介紹17-28
• 2.1 Web服務(wù)基礎(chǔ)知識(shí)17-21
• 2.1.1 Web服務(wù)定義17-19
• 2.1.2 Web服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)19-21
• 2.2 態(tài)勢(shì)感知基本概念21-22
• 2.2.1 概念定義22
• 2.2.2 態(tài)勢(shì)感知的起源與發(fā)展22
• 2.3 時(shí)間序列趨勢(shì)分析22-26
• 2.3.1 時(shí)間序列線性表示23-24
• 2.3.2 時(shí)間序列趨勢(shì)分析技術(shù)24-26
• 2.4 小結(jié)26-28
• 3 Web服務(wù)QoS態(tài)勢(shì)感知模型28-33
• 3.1 QoS感知模型分析28-31
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理31-32
• 3.2.1 歸一化31
• 3.2.2 權(quán)重分配策略31-32
• 3.2.3 QoS綜合評(píng)估值的計(jì)算32
• 3.3 本章小結(jié)32-33
• 4 Web服務(wù)QoS態(tài)勢(shì)提取與識(shí)別33-52
• 4.1 狀態(tài)的提取34-35
• 4.2 趨勢(shì)的提取35-37
• 4.3 趨勢(shì)的識(shí)別37-44
• 4.3.1 趨勢(shì)識(shí)別算法37-39
• 4.3.2 遺傳算法自適應(yīng)的分級(jí)閾值設(shè)定算法39-42
• 4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)42-44
• 4.4 實(shí)例及結(jié)果分析44-48
• 4.5 QoS保障策略48-49
• 4.6 仿真實(shí)驗(yàn)49-50
• 4.7 本章小結(jié)50-52
• 5 Web服務(wù)QoS態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)52-64
• 5.1 基于灰色預(yù)測(cè)的災(zāi)變預(yù)測(cè)53-57
• 5.1.1 灰色系統(tǒng)的特點(diǎn)53-54
• 5.1.2 基于GM(1,1)的QoS變點(diǎn)預(yù)測(cè)模型54-55
• 5.1.3 QoS變點(diǎn)預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)55-57
• 5.2 實(shí)例分析及仿真實(shí)驗(yàn)57-61
• 5.2.1 灰色災(zāi)變?cè)紨?shù)據(jù)序列57
• 5.2.2 灰色災(zāi)變模型建立57-58
• 5.2.3 預(yù)測(cè)模型校驗(yàn)58-59
• 5.2.4 預(yù)測(cè)結(jié)果59-60
• 5.2.5 仿真實(shí)驗(yàn)及綜合分析60-61
• 5.3 QoS保障策略61-62
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)62-63
• 5.5 本章小結(jié)63-64
• 6 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 研究工作總結(jié)64-65
• 6.2 研究展望65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 附錄70
• A.作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文70
• B.作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目70

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本文編號(hào)：728388