本文關(guān)鍵詞：多維QoS的可信云服務(wù)選擇模型及應(yīng)用

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【摘要】：作為面向服務(wù)的計算模式,云計算采用虛擬化技術(shù)將計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源有機地整合,向用戶提供多用戶租用的、數(shù)據(jù)外包的和按需付費的服務(wù)模式。此種服務(wù)模式在給用戶提供便利的同時,也使他們面臨諸多挑戰(zhàn)。例如,如何對云服務(wù)的Qo S屬性度量、綜合評估并排序,以幫助用戶從眾多服務(wù)相同或相近但質(zhì)量不同的云服務(wù)中,選擇滿意度最高的云服務(wù)。尤其是對安全性敏感的用戶而言,如何有效地度量云服務(wù)的主觀安全性,選擇可信的云服務(wù)是至關(guān)重要的。本文主要以云服務(wù)選擇為研究對象,以其存在的安全問題為切入點,以運籌學(xué)、模糊集合論、概率論和系統(tǒng)決策論等為理論基礎(chǔ),首先提出基于聲譽和風險的主觀信任評估模型及算法,用于構(gòu)建可信的云計算環(huán)境;然后設(shè)計了基于主觀信任的云服務(wù)主觀安全性度量模型,用于完成對云服務(wù)主觀安全性的有效度量;接著設(shè)計了基于AHP結(jié)構(gòu)的云服務(wù)選擇指標體系,并提出基于二級模糊綜合評判的多維Qo S的可信云服務(wù)選擇算法,以完成對不同云服務(wù)的評估和排序,從而為用戶選擇可信云服務(wù)提供依據(jù);最后,將可信云服務(wù)選擇策略應(yīng)用到云工作流調(diào)度之中,提出了可信云工作流調(diào)度模型及算法,用于選擇可信的計算服務(wù)和存儲服務(wù)。本論文的主要工作及所取得的研究成果包括以下四個方面:(1)提出基于聲譽和風險的主觀信任評估模型及算法針對云計算環(huán)境中多用戶租賃方式引發(fā)的信任危機問題,提出基于聲譽和風險的主觀信任評估模型,為云服務(wù)提供商與租戶間建立信任關(guān)系提供依據(jù)�？紤]到主觀信任的模糊性、隨機性、時間衰減性和風險性等特點,采用云模型理論量化主觀信任的聲譽和風險,并將二者合成為綜合云。通過綜合云的信任值表征對應(yīng)云實體的主觀信任度。仿真實驗表明該算法在描述主觀信任的準確性和有效性方面有一定程度的提高。(2)提出基于主觀信任的云服務(wù)主觀安全性度量模型及算法針對云服務(wù)的主觀安全性難以量化的問題,提出基于主觀信任的云服務(wù)主觀安全性度量模型及算法。通過云模型理論量化主觀信任的不同屬性,并設(shè)計了基于云模型和AHP的權(quán)重系數(shù)確定法,用于計算不同屬性的權(quán)重系數(shù)。在此基礎(chǔ)之上,通過合成算子,將主觀信任的不同屬性合成為綜合云,并計算其信任值,以此描述云服務(wù)的主觀安全性。仿真實驗表明,該算法在描述云服務(wù)的主觀安全性時,具有描述分散度細,靈敏度高等優(yōu)點。(3)提出基于二級模糊綜合評判的多維Qo S的可信云服務(wù)選擇模型及算法為了給用戶提供簡單有效的可信云服務(wù)決策依據(jù),設(shè)計了基于AHP結(jié)構(gòu)的云服務(wù)評估指標體系,提出基于二級模糊綜合評判的多維Qo S的可信云服務(wù)選擇算法。該算法將云服務(wù)評估準則分為定量準則和定性準則兩類,并分別采用不同的方式對其量化,通過模糊合成算子完成對不同云服務(wù)的二級模糊綜合評判和排序。仿真實驗表明該算法在歸一化折損累積收益和負載均衡離差方面具有較好的性能表現(xiàn)。(4)提出可信云工作流調(diào)度模型及算法針對云工作流調(diào)度中面臨的安全風險,提出可信云工作流調(diào)度模型及算法。首先通過基于主觀信任的云服務(wù)主觀安全性度量算法度量計算服務(wù)和存儲服務(wù)的主觀安全性,然后設(shè)計了綜合考慮時間、費用和主觀安全性的云工作流調(diào)度模型,并提出基于離散粒子群和集合覆蓋的云工作流調(diào)度算法,用于選擇滿足主觀安全需求的計算服務(wù)和存儲服務(wù)。仿真實驗表明,與傳統(tǒng)的算法相比,該算法在時間、費用和主觀安全性方面有一定的改善。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09

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本文編號：1230251