QoS computing method for Web services composition based on topological seouence reduction

考虑有向无环图(DAG)描述的组合服务模型,提出了一种新的组合服务QoS度量方法——基于拓扑序列归约的Web服务QoS度量方法(QCMTSR).其借鉴迭代归约度量方法中的基本结构及Q6计算公式,定义了DAG图中的两类基本结构,串归约结构和并归约结构,并给出了两种基本结构的QoS属性计算公式;通过逐步归约DAG图拓扑序列中的每个节点,直至最后一个节点的QoS属性值就是组合服务的各QoS属性的度量结果.从理论上证明了QCMTSR算法适用于所有DAG描述的组合服务,并实验证明QCMTSR算法对可靠性和可用性能够更准确的度量.     

基于拓扑序列归约的Web服务组合QoS度量算法

考虑有向无环图 (DAG)描述的组合服务模型,提出了一种新的组合服务QoS度量方法--基于拓扑序列归约的Web服务QoS度量方法（QCMTSR）。其借鉴迭代归约度量方法中的基本结构及QoS计算公式,定义了DAG图中的两类基本结构,串归约结构和并归约结构,并给出了两种基本结构的QoS属性计算公式;通过逐步归约DAG图拓扑序列中的每个节点,直至最后一个节点的QoS属性值就是组合服务的各QoS属性的度量结果。从理论上证明了QCMTSR算法适用于所有DAG描述的组合服务,并实验证明QCMTSR算法对可靠性和可用性能够更准确的度量。     

基于区间Mamdani模糊推理的认知无线网络频谱迁移方案

机会式频谱接入技术虽能够有效提升认知无线网络频谱利用率,但在保障认知用户服务质量(quality of service,QoS)以及频谱资源有效利用率方面存在不足.为了提高认知用户QoS,提升认知无线网络系统性能,提出一种基于区间Mamdani模糊推理的认知无线网络频谱迁移方案.通过引入预判决方法减少不必要的数据量和系统开销.综合考虑待迁移频谱的频谱占用率以及链路维持率,并利用模糊推理计算出频谱迁移度,指导认知用户迁移至最优的频谱空穴.为了缩短模糊推理时长,提出区间Mamdani模糊推理方法.仿真结果表明,该方案能够降低认知用户业务传输的强制中断率、重传率以及频谱迁移次数,在维持较高系统吞吐量的同时,提高认知无线网络频谱资源的有效利用率.     

基于事例推理的Web服务QoS动态预测研究

随着面向服务计算技术的发展,网络上出现了大量功能相同而服务质量(QoS)有很大差别的Wcb服务,QoS逐渐成为评价和选择Web服务的重要依据。目前常用Web服务历史QoS的算术平均值来近似服务的QoS,这种度量方法没有考虑Wcb服务QoS的动态性,不能准确地度量Wcb服务的QoS,从而造成被选择的Wcb服务以较大概率不能满足用户的QoS需求。针对这一问题,提出了一种基于事例推理(C13R)的QoS动态预测方法,该方法将Web服务的QoS与服务的外界环境、所处理的任务类型、任务大小关联起来,利用事例推理技术预测Web服务处理新任务时的QoS。实验结果表明,该预测方法能有效地提高Wcb服务QoS的准确度。     

一种基于用户感知的灰联度分析QoS映射方法

随着网络融合的迅猛发展,如何在异构网络间进行合理有效的QoS映射使用户获得满意的服务成为当前急需解决的问题。通过分析现有异构网络中QoS映射方法的难点与不足,在SLA架构上提出一种基于用户感知QoE的GRQM映射算法,采用灰关联分析的方法获取与用户感知有最大贴近度的承载网络QoS指标组合,从而实现业务QoS的精确映射和切实保障。     

网格环境下基于QoS的协作型任务调度算法研究

在深入研究网格环境下任务调度算法的基础上,提出一种基于QoS的协作型任务调度遗传算法并通过引入协作型任务的形式化描述DAG图构造了QoS参数模型.该参数模型提出了任务完成时间、价格和可靠性三个QoS参数并将这些QoS参数引入遗传算法,实现了网格环境下协作型任务调度对服务质量的优化并保证了协作型任务之间的数据依赖.通过与DAG-MIN和DAG-GSA算法的对比实验表明,该算法能在保证较优调度性能的同时大幅度提高调度的服务质量.     

一种可信的服务组合QoS保障机制

针对目前服务计算模型中对应用的可信性支持不足,提出并设计了一种基于虚拟服务的服务可信性保障机制.组合服务中的各个任务环节由虚拟原子服务完成,通过对应用的QoS规划、服务组合以及资源调度方法以满足虚拟原子服务可信需求,进而保障组合服务的可信特性.经过实验验证,该机制可有效保障组合服务的可信QoS要求.     

一种数据流上统计性查询QoS的保证方法

数据流应用往往要求数据流上的连续查询能够满足用户期望的查询服务质量,以保证查询结果的有效性.针对数据流上的统计性QoS保证问题进行了研究,给出了统计性QoS的定义,并提出了一种基于网络演算的统计性QoS建模方法,使用随机到达曲线和服务曲线刻画了统计性查询QoS. 在此基础上,提出了能够保证统计性QoS的SQED调度算法和相应的可调度性验证方法并给出了证明.实验表明,提出的统计性QoS保证策略能够有效地为数据流上连续查询提供统计性的QoS保证.     

服务网格环境下一种基于整体QoS的服务匹配策略

研究服务网格中的服务质量(QoS)保障问题.定义基本QoS参数及量化要求,阐述QoS参数归一计算方法,提出一种基于整体QoS的服务匹配策略.该策略利用QoS约束的一致性和整体QoS特性进行网格服务发现与选择,从而减小满足最小服务要求的解空间.实验结果表明该策略有效提高了匹配服务的执行效率,满足了用户的QoS需求.     

面向QoS保障的虚拟可信服务*

针对服务计算模型中对应用的可信特性支持不足问题,提出面向QoS保障的虚拟可信服务VTS,并依据VTS设计了一种基于反馈控制的自适应QoS保障机制。首先将VTS的QoS保障转换为反馈控制问题,给出一种自适应QoS保障框架,再在此框架下对VTS的QoS维护过程和策略进行建模,设计和实现了相应的动态组建、调节算法和实时评估策略。最后通过仿真实验的结果分析表明,该保障机制能够有效地增强VTS对服务实体运行时的QoS保障能力。     

基于改进DAG的Web服务组合优化

针对当前Web服务组合过程的复杂性,提出了一种基于改进DAG的Web服务组合方法.该方法通过构造有向无环图(DAG)表示服务之间可能的匹配,并对有向无环图进行优化,删除无效的组合路径及冗余服务,采取逆向搜索并结合服务的Qo S,减少处理的服务数量,对筛选得到的组合服务通过比较Qo S值选取最优的服务.为了验证以上方法的有效性,以智能用电互动化支撑平台的企业用能分析业务的生成设计实验,并针对不同规模的服务集进行了实验分析.结果证明本文提出的基于改进DAG的Web服务生成方法具有良好的可行性,能够生成满足用户需求且具有较高服务质量的优化服务,适用于智能用电互动化支撑平台的Web服务组合生成.     

成本约束的网格工作流时间优化方法

针对成本约束有向无环图DAG(directed acyclic graph)表示的网格工作流完工时间最小化问题,提出两个基于优先级规则的迭代启发算法.算法利用并行活动特征定义正向分层和逆向分层两个概念,将其分别引入最大收益规则MP(maximum profit),得到正分层最大收益规则MPTL(maximum profit with top level)和逆分层最大收益规则MPBL(maximum profit with bottom level).两规则每次迭代尽量以完工时间的最小增加换取总费用的最大降低,逐步将分层初始解构造为满足成本约束的可行解.模拟结果表明,两规则在获得较少迭代次数和运行时间的同时,能显著改进MP规则的平均性能,且MPBL优于MPTL.     

Call admission control and load balancing for voice over IP

IP networks are traditionally designed to support a best-effort service, with no guarantees on the reliable and timely delivery of packets. With the migration of real-time applications such as voice onto IP-based platforms, the existing IP network capabilities become inadequate to provide the quality-of-service (QoS) levels that the end-users are accustomed to. While new protocols such as DiffServ and MPLS allow some amount of traffic prioritization, guaranteed QoS requires call admission control. This paper reviews several possible implementations and shows simulation results for one promising method that makes efficient use of the network and is scalable to large networks.     

异构无线网络多网资源优化管理研究

针对异构无线网络多网协同的特点,从分析多个无线网络共存的资源管理优化体制构建思想出发,建立了新的异构无线网络资源统一管理优化模型,实现了协同信息的控制和管理,同时保证了异构数据呼叫业务的服务质量,解决了多网间资源管理优化问题。首先,该模型在对呼叫服务请求做优化决策时,不仅考虑了本网络服务域的可用资源、服务请求的速率以及本系统的长期收益,同时也考虑了其他网络服务域的整体长期收益;其次,通过对所提出的基于异构无线网络多网资源优化管理模型的性能进行理论分析,得到其重要服务质量参数——新呼叫阻塞率;最后,通过仿真比较可以看出,通过该模型获得的优化决策策略能充分利用异构无线网络中各个网络域的资源,不仅提高了资源的利用率,而且在提高网络整体长期收益的同时,也保证了移动服务的服务质量。与资源完全共享算法相比,本方法降低了新呼叫阻塞率。理论分析和实验证明了异构无线网络资源域间资源优化管理方法的有效性、适应性。     

Disseminating dependent data in wireless broadcast environments

In wireless mobile environments, data broadcasting is an effective approach to disseminate information to mobile clients. In some applications, the access pattern of all the data can be represented by a weighted DAG. In this paper, we explore how to efficiently generate the broadcast schedule in a wireless environment for the data set having a weighted DAG access pattern. Such a broadcast schedule not only minimizes the access latency but also is a topological ordering of the DAG. Minimized access latency ensures the quality of service (QoS). We prove that it is NP-hard to find an optimal broadcast schedule and provide some heuristics. After giving an analysis for these heuristics on the latency and complexity, we implement all the proposed heuristics to compare their performance. Recommended by: Sunil Prabhakar     

A distributed channel assignment control for QoS support in mobile ad hoc networks

Recently, one of the most critical issues in mobile ad hoc networks (MANETs) is providing quality of service (QoS) through routing, access/admission control, resource reservation, and mobility management. However, most existing solutions do not provide QoS effectively due to the interference arising from mobility. In this paper, we refer to interference as a quasi-exposed node problem. To solve this problem, a new algorithm, named a distributed channel assignment control, is proposed that focuses on performance enhancements related to QoS and mathematical analysis techniques for the channel bandwidth. This novel algorithm uses channel assignment control with a power control to reduce the negative effects induced by the quasi-exposed node problem, and then the channels are adaptively negotiated to allow communication in the interference region. The proposed algorithm has been evaluated via extensive simulations, and the results show that it can successfully guarantee QoS by maintaining good throughput, reducing control message overhead, and enhancing delay.     

Edge Computing Platform with Efficient Migration Scheme for 5G/6G Networks

Next-generation cellular networks are expected to provide users with innovative gigabits and terabits per second speeds and achieve ultra-high reliability, availability, and ultra-low latency. The requirements of such networks are the main challenges that can be handled using a range of recent technologies, including multi-access edge computing (MEC), artificial intelligence (AI), millimeter-wave communications (mmWave), and software-defined networking. Many aspects and design challenges associated with the MEC-based 5G/6G networks should be solved to ensure the required quality of service (QoS). This article considers developing a complex MEC structure for fifth and sixth-generation (5G/6G) cellular networks. Furthermore, we propose a seamless migration technique for complex edge computing structures. The developed migration scheme enables services to adapt to the required load on the radio channels. The proposed algorithm is analyzed for various use cases, and a test bench has been developed to emulate the operator’s infrastructure. The obtained results are introduced and discussed.