TSSF:基于QoS分解的可信服务调度框架

网络计算环境的松散化、独立性和异构性的特点不断给服务计算发展带来新的挑战,与此同时用户对软件系统实时性、安全性、可靠性、可用性等非功能属性要求又在不断提高,如何保障服务计算系统的可信性是平台设计者和服务应用开发者所面临的重要问题.设计了基于QoS分解的可信服务调度框架(Trustworthy Senrice Scheduling Framework,TSSF),通过对组合服务的可信QOS规划,并利用自适应的服务调度机制为服务提供可信QOS保障.提出了基于模糊集的可信QOS分解模型,将用户对组合服务的QoS需求分解为每个原子服务单独的可信QOS需求;根据分解后的额定QoS需求,以创建动态服务实体组(Dynamic Service Entity Group,DSEG)的方式为原子服务提供可信QoS保障,并以DSEG为基础详细叙述了变粒度、层次化基于反馈设计思想的自适应可信服务调度技术.最后扩展了JBoss中间件,实现了支持该服务调度框架的平台,并在此平台上进行了实验,结果表明TSSF能够为组合服务的QoS需求提供可信保障.     

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.     

一种可信的自适应服务组合机制

提出一种可信的自适应服务组合机制.首先,将组合服务的可信性保证问题转换为自适应控制问题,可信性保证策略作为可调节控制器,组合服务作为被控对象,并设计了相应的系统结构;其次,在马尔可夫决策过程框架下建模和优化组合服务的可信维护过程和策略,并设计了相应的算法,实现了基于强化学习的直接自适应控制机制;最后,通过仿真实验,将组合服务的自适应维护与随机维护策略比较,表明组合服务的自适应维护具有明显的优越性.     

移动Ad hoc网络的QoS保障技术综述

综述了自组网中QoS方面的研究现状，描述和分析了目前在MANET QoS结构框架及度量指标、QoS路由、移动接入Internet时的QoS保障、MAC层QoS保障策略、自适应服务协调及动态资源管理等几个主要研究领域取得的一些成绩，同时指出所存在的若干问题及未来的研究方向，为进一步的研究提出了新的课题。     

基于反馈控制的服务组合引擎的设计与实现

遵循SOA,提出服务组和执行引擎WebJetFlow的实现框架。将反馈控制机制应用于执行引擎中,在流程执行管理器和服务代理中,设计带有反馈控制环的流程执行结构,以保障不同等级的服务请求的服务响应时间。在执行模块中,将流程执行与对服务的调用进行分离,提高了引擎资源的利用率。解耦流程执行和Web服务调用提高了引擎资源的使用效率。QoS反馈控制结构使得引擎在外部请求负荷变化时,可为不同等级的请求提供服务响应时间保障。     

基于超级账本的蚁群因子差分进化算法的可信服务组合优化

为了保障服务组合优化过程中的QoS数据的真实性,提出了一种基于超级账本平台的可信框架;同时为了提高服务组合的优化效率,提出了一种蚁群因子的差分进化算法的服务组合优化方法(ACOF-DE)。首先,在超级账本平台上部署相应节点,构建可信框架,保障候选服务的真实性;然后,将所提出的算法以智能合约的形式,在区块链上对服务组合的优化问题进行求解,使组合过程在可信的环境下执行。该算法通过引入多种蚁群因子,比如蚁群路径因子、最优蚁群因子、信息素因子以及基于蚁群因子的差分计算,帮助算法动态控制搜索空间、记录迭代过程中的关键信息,以提高算法优化能力。最后,通过仿真实验证明可信框架可以有效地保障数据的可信;ACOF-DE相比其他智能优化算法拥有更佳的优化效率。     

基于可信QoS聚类的遥感服务发现机制

Web服务技术已经在遥感领域被用于增强遥感资源的动态性和可扩展性,然而遥感服务底层的遥感数据具有大跨度频率变化的特性,服务提供商给出的服务质量(QoS)属性值也属于开放不可信,这两点都降低了遥感服务发现的效率和准确性。为此,提出一种新的基于可信QoS聚类的遥感服务发现机制,采用底层服务响应时间、更新频率和上层服务评价等标准综合衡量QoS,进而设计更新频率自适应的QoS探测和更新机制,并通过聚类方法提高了所发现遥感服务的QoS可信性。实验表明,该方法可以提高遥感服务发现的效率和用户满意度。     

支持QoS保障的可信服务组合调度算法

随着分布式服务组合技术的迅速发展和广泛应用,大多数服务组合调度算法仅考虑性能QoS,已难以满足应用需要,服务实例可能是带有不确定性或恶意性的,对整个服务组合QoS性能有较大的影响.提出一种支持QoS保障的可信服务组合调度算法,该算法首先利用Dempster-Shafer理论、Shapley熵和Pignistic概率转换理论,提出一种服务实例的可信评估模型,然后利用此评估结果对传统服务组合调度算法进行改进得到该可信算法.仿真实验结果证实该可信算法可以有效地提高服务组合调度的成功率和QoS性能.     

移动Ad Hoc网络动态自适应机制的研究

自适应业务不是Ad hoe QoS保障技术的主要研究方向．但选择适合于Ad hoe网络的自适应业务却是其QoS保障机制能否实现的重要条件之一。本文描述和分析了目前AdHoe网络中的自适应应用和动态自适应机制．同时也指出了其中所存在的一些问题反未来的研究方向。     

基于IP网络的自适应QoS管理方案研究

目前实时音频、视频多媒体应用已经开始进入IP网络,但还有许多问题没有得到很好地解决,其中一个关键问题是多媒体服务的QoS问题、TCP／IP协议本身只提供一种“Best-effort”级别的服务,对QoS支持很少,“Best-effort”级别的服务往往会导致实时应用出现延迟抖动、分组丢失率高,从而极大的影响了实时应用的运行效果,因此必须研究可行的、高效的基于IP网络的QoS控制机制。IP网络QoS已成为分布式多媒体和网络通信的重要研究热点和难点课题。本文在IEＴＦ Intserv与Diffserv相结合的体系结构基础上,提出了一种适用于IP网络的自适应QoS管理框架,与Intserv或Diffserv模型不同的是,该QoS管理框架引入优先级节和自适应概念,QoS俦权处理采用基于多媒体优先级节的算法,在传输控制上采用了自适应QoS控制算法。它在应用层上完成,因此独立于底层网络协议。本文首先讨论了基本概念和函数,然后提出一种基于优先级节的自适应QoS管理框架和优先级调度流程。提出一种基于IP的自适应QoS协商机制,基本思想是基于RSVP（资源预留协议）。在提出QoS请求时进行QoS映射,然后启动适应性函数和资源管理函数进行协商,直到获得一组在当前资源状况下最佳的QoS指标。最后,本文还讨论了此方案的有效性并在自行开发的实验平台GUT上进行的QoS实验。实验表明应用该方法可以根据网络当前状态自适应地整多媒体实时应用的QoS需求。     

认知网络中基于无性繁殖优化的组播路由算法

为了保证网络用户的服务质量,认知网络与可信网络从提高网络的智能性与可信性方面提供了保证机制.基于人工免疫系统的智能化特征,在认知网络架构的基础上,提出了一种基于无性繁殖优化的可信QoS组播路由算法.该算法将免疫器官的功能集成在网络节点中,使其具备认知能力.同时,采用滑动窗口思想设计信任评价机制,对每个网络节点的行为记录进行信任评价.根据无性繁殖优化机制,基于用户满意度和节点的信任值进行路由选择,得到满足用户服务质量需求的可信路由最优解.最后,在仿真平台上将该组播路由算法与经典组播路由算法进行性能评价,结果表明,该算法能够为网络用户提供更好的服务质量.     

基于对象存储系统中多维服务质量保证的设计与实现

存储系统的服务质量(QoS)保证对于满足上层应用的需求至关重要.基于对象存储(OBS)使用支持丰富语义的对象级接口,能够更好地实现QoS保证.在研究了基于对象存储系统中QoS交互机制的基础上,提出了一个基于对象存储设备(OSD)的多维QoS框架,设计并实现了一个应用于OSD的多维QoS算法.实验显示,该框架和算法能有效满足多个客户端的不同维度QoS要求.     

一种支持QoS约束的语义Web服务发现框架

针对当前语义Web服务发现缺乏QoS约束的问题,构建一个支持QoS约束的语义Web服务发现框架。使用QoS认证中心确保QoS信息的动态更新。基于该框架提出一种支持QoS约束的语义Web服务匹配算法,通过实验证明该框架的有效性和可用性。     

一种基于性能模型的中间件自配置框架

高动态的计算环境使得QoS(quality of service)保障对于基于组件的分布式系统越来越重要,软件系统需要具备自我调整的能力以适应外部环境的变化.给出一种自适应的中间件配置框架,能够动态感知负载变化,并自动调整系统参数配置以保持用户所要求的服务质量.该框架的核心是一个基于分层排队网络的性能预测模型,用于指导搜索最优的资源配置,使性能需求得到最大的满足.在OnceAS应用服务器上进行原型实现,并以StockOnline应用做实验,比较了在使用和不使用该框架时的性能需求的满足情况.结果显示,在负载增加时,通过自配置框架的调控,应用性能需求的保障程度得到了较大的提升.     

基于QoS监控的Web服务选择方法

传统的Web服务框架不支持基于QoS的查询,不能满足用户对服务性能的要求。在传统的SOA框架上增加了QoS代理中心,并提出了两阶段的服务匹配算法。为了克服QoS动态变化的特点,通过QoS代理监控并记录以往运行的服务反馈的QoS值,来综合计算服务的QoS值。给出QoS记录权重随时间衰减因子,并描述了算法。实验表明该方法具有一定的可行性。     

QDRMF:一种QoS驱动的智能电视资源管理框架

随着三网融合和下一代广播电视网的全面推进,智能电视成为融合终端领域新的研究热点,受到了科研、运营机构和生产部门的广泛关注.针对智能电视资源竞争、业务缺乏有效的QoS保障等问题,提出一种QoS驱动的智能电视资源管理框架(QDRMF),该框架以任务QoS模型为指导,具有多个用以保障任务QoS需求的组件模块,支持资源调度算法的动态加载与替换,并实现了基于优先级的资源调度算法,提高了系统对任务QoS需求的保障能力,最后通过实验验证了QDRMF的有效性.     

基于移动代理的蚂蚁算法在QoS路由选择中的应用研究

随着Internet上广泛的分布式多媒体应用对服务质量（QoS)需求的增长，各种服务应用对网络所能提供的QoS提出了不同的要求，所以高效率的QoS支持越来越显示出其重要性，而路由机制是实现QoS保证的关键之一。首先对一般性的QoS路由选择问题进行了讨论；在分析了自然界中蚂蚁卓越的选路行为后，提出了一种基于智能蚂蚁算法的QoS路由选择算法（QRAP），接着对QRAP算法进行了修正，使之更加符合应用的需求；然后讨论了该算法基于移动代理（Mobile Agent)的应用框架，并且给出了每个移动代理虚拟上应用模块的实现原理；最后通过实验仿真，验证了该算法应用的可行性和有效性。     

基于不确定参数的QoS路由研究

作为未来网络资源管理的一个重要组件，QoS路由问题越来越受到人们的重视。为了保证网络服务质量，希望根据多个QoS约束的尺度（metrics)来选择可行的路由。但由于网络本身的动态性和复杂性，网络状态信息具有固有的不确定性，因此有必要研究不确定参数对QoS路由的影响。通过形式化地描述基于带宽和延迟的不确定参数的QoS路由问题，给出了相应的处理模型和算法，并从实现的角度探讨了具有一定适应性的多路径QoS路由机制。     

一种提供延迟保证的多级FIFS队列包调度算法

包调度算法是提供服务质量保证的一个重要部分.传统的每流区分的包调度方法通常不能支持较好的扩展性,不适应当前网络带宽的迅速增长.而非每流区分的方法又不能提供每流的服务保证.动态包状态(dynamic packet state,简称DPS)方法提供了一种在无须维护每流状态下提供保证服务的方法,该方法在保证服务质量的同时大大提高了扩展性.但是它仍然需要每包的调度,其复杂度和包的数量有关.在DPS的基础上提出了一种用多级FIFS队列提供延迟保证的包调度算法,并给出了该算法实现服务保证的约束条件.理论分析和仿真实验结果都表明:该算法可以实现常数时间的包调度复杂性,同时具有和DPS同样的延迟性能.