【摘要】：云計算作為一種新型的計算模式與商業(yè)模式,通過網(wǎng)絡(luò)和虛擬化技術(shù),以按需可擴展的方式向用戶提供硬件、軟件、平臺以及虛擬化應(yīng)用等服務(wù)。近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計算等技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟,越來越多的企業(yè)和個人將服務(wù)、應(yīng)用遷移到云端部署執(zhí)行。云計算環(huán)境下的服務(wù)逐漸呈現(xiàn)出規(guī)模大,復(fù)雜性高,資源動態(tài)變化以及失效類型多樣化等特征,同時用戶的應(yīng)用需求也愈發(fā)復(fù)雜與個性化。在此背景下,如何根據(jù)用戶的個性化應(yīng)用需求,為用戶高效地提供可信的服務(wù)推薦及服務(wù)組合方案,并能在實際執(zhí)行中保證用戶應(yīng)用的穩(wěn)定運行,是云計算環(huán)境下可信服務(wù)面臨的關(guān)鍵問題。盡管對可信服務(wù)相關(guān)問題的研究在傳統(tǒng)的服務(wù)計算領(lǐng)域中己取得一定研究成果,但在云計算模式下,規(guī)模愈發(fā)龐大的服務(wù)資源,用戶愈發(fā)復(fù)雜的應(yīng)用需求,以及動態(tài)不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,為實現(xiàn)高效、健壯的可信服務(wù)推薦、服務(wù)組合應(yīng)用帶來了新的挑戰(zhàn)：1)云計算環(huán)境下,功能相似、QoS各異的候選服務(wù)規(guī)模越來越大,且與服務(wù)相關(guān)的信息也在迅猛增長,為向用戶提供可信且個性化的服務(wù)推薦帶來了挑戰(zhàn)。2)云計算環(huán)境下,面對復(fù)雜的應(yīng)用需求時,需要將服務(wù)進行組合為用戶提供復(fù)雜服務(wù)功能。傳統(tǒng)的服務(wù)組合優(yōu)化方法通�；诜⻊�(wù)提供商發(fā)布的QoS屬性值進行服務(wù)組合評估,但動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境以及商業(yè)競爭、炒作等因素,使得服務(wù)提供商發(fā)布的QoS值可能并不可靠,導(dǎo)致服務(wù)組合方案可信度受到很大影響。3)在動態(tài)、可擴展的云計算環(huán)境下,服務(wù)不僅具有規(guī)模大,復(fù)雜性高的特點,還具有資源動態(tài)變化,失效類型多樣化等特征。在服務(wù)的實際執(zhí)行中會有很多不確定性因素影響用戶應(yīng)用的穩(wěn)定運行,使得用戶應(yīng)用不能按預(yù)期完成,無法保證服務(wù)執(zhí)行的可信度,影響用戶體驗。針對云計算環(huán)境下可信服務(wù)推薦,可信服務(wù)組合以及可信服務(wù)執(zhí)行等方面面臨的上述應(yīng)用挑戰(zhàn),本文對云計算環(huán)境下可信服務(wù)組合及其關(guān)鍵技術(shù)展開了針對性的研究工作,具體而言,本文的主要工作包括以下幾項：1) 為構(gòu)建云計算環(huán)境下的可信服務(wù)組合應(yīng)用,提出了一個云計算環(huán)境下的可信服務(wù)組合框架,該框架分為四個層次,自下而上分別是服務(wù)資源層、可信服務(wù)推薦層、可信服務(wù)組合層以及可信服務(wù)執(zhí)行層。具體而言,服務(wù)資源層以分布式代理架構(gòu)為基礎(chǔ),實現(xiàn)不同云平臺上的服務(wù)信息及用戶反饋信息的收集,供上層調(diào)用�？尚欧⻊�(wù)推薦層根據(jù)用戶的個性化需求,為用戶尋找偏好相似的可信任歷史用戶,然后基于可信任的歷史用戶為目標(biāo)用戶進行可信服務(wù)推薦�？尚欧⻊�(wù)組合層則在單一服務(wù)不能滿足用戶復(fù)雜的應(yīng)用需求時,將用戶的應(yīng)用需求劃分成子任務(wù)集,為每個任務(wù)選擇合適的服務(wù),提供可信的服務(wù)組合方案。最后在可信服務(wù)執(zhí)行層,為應(yīng)對由于網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性和不穩(wěn)定性等因素導(dǎo)致的用戶應(yīng)用執(zhí)行過程中的不確定性情況,需要在執(zhí)行過程中進行動態(tài)服務(wù)優(yōu)化調(diào)度,在滿足用戶需求約束的同時保障用戶任務(wù)的穩(wěn)定運行,從而保證服務(wù)組合的可信執(zhí)行。2) 為在云環(huán)境下提供符合用戶個性化需求的可信服務(wù)推薦,本文提出了一種關(guān)鍵詞感知的個性化服務(wù)推薦方法。具體而言,為準(zhǔn)確獲取用戶偏好,我們通過構(gòu)建偏好-QoS關(guān)鍵詞集合和領(lǐng)域映射詞庫,從歷史用戶的評論中提取關(guān)鍵詞集合作為用戶偏好。并針對歷史用戶評論數(shù)較多和較少的情況,提出了兩種偏好相似度計算方法,然后利用用戶間的偏好相似度為目標(biāo)用戶找到可信任的歷史用戶。最后基于可信任歷史用戶的評分信息為目標(biāo)用戶預(yù)測對候選服務(wù)的評分,提供個性化的可信服務(wù)推薦。同時我們將該方法以MapReduce編程框架實現(xiàn),分階段并行處理,提高了該方法的求解效率和云計算環(huán)境下的可擴展性。3) 為提高云計算環(huán)境下服務(wù)組合方案的可信度,提出了一種基于QoS歷史記錄和聚類分析的可信服務(wù)組合優(yōu)化方法。在該方法中,我們針對商業(yè)競爭、炒作或者網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性等原因?qū)е碌脑品⻊?wù)提供商發(fā)布的QoS屬性值與真實的QoS值不一致的問題,利用服務(wù)的QOS歷史記錄來評估服務(wù)組合方案,通過QoS歷史記錄的真實性來保證服務(wù)組合方案的可信度。同時為解決基于規(guī)模龐大的服務(wù)QoS歷史記錄的組合方法帶來的高計算復(fù)雜度問題,我們采用一種模糊分層聚類方法對服務(wù)的QoS歷史記錄進行分層聚類,利用各服務(wù)QOS歷史記錄集的聚類中心進行組合評估計算,最終獲得最優(yōu)服務(wù)組合方案,從而降低了時間復(fù)雜度。4) 為解決由于云計算環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)動態(tài)性、資源競爭等因素導(dǎo)致的用戶應(yīng)用任務(wù)在實際執(zhí)行中出現(xiàn)的服務(wù)失效、性能下降等不確定性問題,提出了一種不確定性感知的動態(tài)服務(wù)優(yōu)化調(diào)度方法。具體而言,首先基于逆向拍賣機制和部分關(guān)鍵路徑策略提出了一種可信的靜態(tài)服務(wù)調(diào)度方法。同時為應(yīng)對用戶應(yīng)用實際執(zhí)行過程中的不確定性事件,提出了一種不確定性感知的動態(tài)服務(wù)優(yōu)化調(diào)度方法。在該方法中,我們構(gòu)建了云計算環(huán)境下的一種不確定性模型,然后基于提出的中間調(diào)度模型來應(yīng)對執(zhí)行過程中的不確定性事件,進行全局動態(tài)優(yōu)化調(diào)度。在滿足用戶應(yīng)用需求的同時保證用戶應(yīng)用的穩(wěn)定運行,從而提高服務(wù)執(zhí)行的可信度。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09
【圖文】：

算技術(shù)構(gòu)建、發(fā)布及使用的基本載體，被賦予了更多內(nèi)涵。逡逑根據(jù)ＮＩＳＴ對云計算的描述，云計算模式可總結(jié)為五大核必特征，Ｈ種服務(wù)模式Ｗ及四逡逑種部署模式，云計算模式的可視化模型定義如圖１－１所示。逡逑＾ｉ按需自助服＾邋Ｉ邐泛在的網(wǎng)絡(luò)接入逡逑Ｉ邋Ｉ邋核邐Ｏｎ－ｄｅｍａｎｄ邋ｓｅｌｆ－ｓｅｒｖｉｃｅ邐Ｂｒｏａｄ邋ｎｅｔｗｏｒｋ邋ａｃｃｅｓｓ逡逑；Ｉ邋也邐＾—邐邐邐＾邐邐邐邋ＩＩ邋ｉ逡逑Ｉ云ｉｉ覆邋［邋ｇｉｍ邋！邐一＾快速可伸縮性—￣１邐可計費服務(wù)逡逑計邋Ｉ邐Ｉ邋Ｒｅｓｏｕｒｃｅ邋ｐｏｏｌｉｎｇ邋｜邐Ｒａｐｉｄ邋ｅｌａｓｔｉｃｉｔｙ邋｜邐Ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｓｅｒｖｉｃｅ逡逑算ｒ邐＞逡逑巧邋｛邐邐邋邐逡逑視邋務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施即巧務(wù)，？娭＾平臺即巧務(wù)‘巧件即服務(wù)．＇＾＾＾逡逑化邐模＇＾枯ｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ａｓ邋ａ邋扣…ＣＣ邋Ｐ邋＾邋ＰＬｉｔｆｏｒｍ邋ａｓ邋ａ邋Ｓｅｒｖｉｃｅ邋ｙ邋＾Ｓｓｏｆｔｗａｒｅ邋ａｓ邋ａ邋Ｓｅｒｖｉｃｅ＾ｙ逡逑模＾式邐邐邐邐一一邋少逡逑型邋ｒ——邋邐—邐—邐Ｔ邐Ｎ逡逑Ｊ邐公有吉邐私有云邐化區(qū)云、合云ｆ邋＾重逡逑模邐化ｂｌｉｃ邋Ｃｌｏｕｄ邐．化ｉｖａｔｅ邋Ｃｌｏｕｄ邐Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ邋Ｃｌｏｕｄ邋１．邋Ｈｙｂｒｉｄ邋Ｃｌｏｕｄ邋，：逡逑ＶＪ邋Ｉ式邐邐邐邐邐邐邐邐邐逡逑圖１－１云計算模式可視化模型定義（ＮＩＳＴ）逡逑云計算模式的五大核必特征包括按需自助服務(wù)（Ｏｎ－ｄｅｍａｎｄ邋ｓｅｌｆ－ｓｅｒｖｉｃｅ），泛在的網(wǎng)絡(luò)逡逑接入（Ｂｒｏａｄ邋ｎｅｔｗｏｒｋ邋ａｃｃｅｓｓ）

２．２云計算環(huán)境下可信服務(wù)組合框架設(shè)計逡逑為解決云計算環(huán)境下可信服務(wù)應(yīng)用研究中所面臨的挑戰(zhàn)，本節(jié)提出了一種云計算環(huán)境逡逑下可信服務(wù)組合框架。如圖２－１所示，該框架自下而上分為四個層次：服務(wù)資源層，可信服逡逑務(wù)推薦層，可信服務(wù)組合層Ｗ及可信服務(wù)執(zhí)行層。該框架Ｗ分布式的服務(wù)代理架構(gòu)為基礎(chǔ)，逡逑集服務(wù)的發(fā)現(xiàn)、可信推薦，可信服務(wù)姐合Ｗ及可信服務(wù)執(zhí)行模塊于一體，基于用戶的應(yīng)用逡逑需求為用戶可提供可信服務(wù)推薦Ｗ及可信服務(wù)組合化化方案，并在用戶應(yīng)用執(zhí)行中保障用逡逑戶應(yīng)用任務(wù)的穩(wěn)定運行�？蚣芫唧w設(shè)計如下：逡逑服務(wù)資源層：服務(wù)資源層包括分布在互聯(lián)網(wǎng)中的服務(wù)Ｗ及與服務(wù)相關(guān)的用戶反饋信息逡逑等。服務(wù)和與服務(wù)相關(guān)的用戶反饋信息可由吉服務(wù)提供商提供，也可由網(wǎng)絡(luò)中任意用戶提逡逑供。該框架將基于分布式的服務(wù)代理架構(gòu)對服務(wù)信息和用戶反饋信息進行采集和匯聚，并會逡逑實時更新。由于云計算環(huán)境下中服務(wù)數(shù)量和用戶反饋信息的規(guī)模龐大，且多源異構(gòu)，所Ｗ逡逑在本框架中擬采用Ｈｂａｓｅ數(shù)據(jù)庫和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)合的方式存儲服務(wù)信息和用戶反饋逡逑信息。Ｈｂａｓｅ數(shù)據(jù)庫用于存儲半結(jié)構(gòu)化Ｗ及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)資源信息，ＭｙＳＱＬ等關(guān)系型數(shù)逡逑據(jù)庫則用于存儲結(jié)構(gòu)化信息。逡逑１８逡逑

本文編號：2734470