基于QoS的动态服务组合研究

传统的动态服务组合在可靠性和效率方面存在缺陷,随着Web服务的不断进步和发展,如何克服这些缺陷显得日益重要。着重从如何提高动态服务组合的执行效率和改善服务组合结构入手,进行基于QoS的动态服务组合研究,以期达到提高动态服务组合效率的目的。     

基于QoS的动态Web组合服务选择方法

QoS已是衡量Web服务好坏的一个重要标准,基于QoS的Web组合服务在执行前进行的服务选择和执行中进行的服务选择是当前的主要两大选择方法.前者难以适应不可预知的服务环境变法,后者计算量大却难以控制整个服务流程的最优性.根据二者的优缺点,将二者结合起来提出了一种基于QoS的二次服务选择方法,先得到静态最优解集、在对其进行动态绑定.实验证明该方法可有效的避免二者的不足,继承二者的优点,保证服务的高效性,可靠性.     

基于时间序列的感知QoS的云服务组合

研究基于时间序列的感知QoS的云服务组合,将服务的QoS偏好随时间不断变化的过程纳入云服务组合的研究范围,将云服务组合建模成时间序列的相似度对比问题。分别用欧几里得距离和扩展Frobenius范数距离度量二维时间序列的相似度,继而用基于主成分分析的扩展Frobenius范数距离和欧几里得距离、Brute Force等方法度量多维时间序列的相似度,通过实验对比验证扩展Frobenius范数距离度量相似度在时间和准确性上的优越性。关     

基于本体和QoS的Web服务组合

服务组合是一种重要的服务应用形式,为服务重用与自动化集成提供了支撑。传统服务组合方法依赖基于关键字的查找,缺乏服务语义的分析,且现有服务组合算法往往未考虑QoS的因素。文章将语义本体和QoS结合起来,共同作为Web服务选择和组合的条件,以提高服务组合的质量和组合结果的执行效率。仿真实验结果显示出该方法较传统组合方法能够获得更好的组合结果,使应用的服务性能得到改善。     

基于QoS的可信Web服务组合研究

如何合理、高效地选择和组合众多功能相似的服务,为用户提供更优质的服务,是当前SOA领域研究的重点和难点。服务质量QoS(Quafity of Service)的引入,在一定程度上保证了服务组合的合理性,但对于如何确保服务组合的可信,目前还没有一个比较完善和可行的方案。因此,提出了可信Web服务组合模型(Trust Web Service Composition Modcl,TWSCM),并通过在原有Wcb服务体系架构上增加QoS代理和可信模块来确保服务组合的质量和可信。最后,在语言网格上进行了相关实验,结果表明,该方法能为用户提供高质量、可信的组合服务,从而验证了该方法的合理性和有效性。     

基于QoS预测与约束层次模型的云服务推荐方法研究

如何精确地预测云服务的QoS,灵活地处理用户的QoS约束是实现可靠云服务推荐的关键问题。针对上述问题,提出了一种基于事例推理的云服务QoS动态预测方法,用于预测候选云服务的QoS值,提高云服务质量的可靠性;提出了一种基于约束层次（Constraint Hierarchy,CH）的QoS评价模型,该模型依据QoS约束对用户业务的重要程度,将其分为必须满足的硬约束层和允许被偏离的软约束层,该模型能够有效地解决过约束问题。通过实验验证了提出的云服务推荐方法的可行性和有效性。     

基于动态QoS的Web服务组合

在Web服务组合中,现行的几种QoS衡量标准都将重点放在单个Web服务本身的质量上,而忽视了Web服务动态特性、组合特性以及服务组合中的网络特性。另外,在诸多服务组合的算法中,都只是强调组合服务的总体质量,却忽略了用户对某些质量属性的约束条件,从而导致服务重计算问题经常发生。为此,考虑了服务动态特性以及服务间的协作关系对组合服务质量的影响,提出了动态QoS模型;同时,综合了用户的质量约束以及组合服务的整体质量,将用户的质量约束引入服务组合流程中。最后通过实验证实了所提出的动态QoS模型能够根据服务实体的实时情况计算服务质量,同时将用户的质量约束引入服务组合流程中,有效地避免了服务重计算问题。     

基于QoS的Web组合服务绑定技术的研究

如何选择最佳服务是Web服务组合研究领域的重要问题之一.目前工业界和学术界在绑定目标服务时非常关注组合服务的功能匹配,而忽略了非功能属性对组合效果的影响.采用遗传算法优化Web服务QoS(Quality of Service),提出在组合服务实时运行过程中基于QoS进行动态绑定和再绑定的方法,并给出了具体的实施方案.实验显示它可以大大提高Web服务动态组合的运行效率.     

基于QoS的组合服务优化选择问题建模与求解

提出了一种支持Web服务动态组合的框架,并在此基础上对Web服务组合中的服务优化选择问题建模,根据用户设置的QoS约束条件,将服务优化选择问题分成3类,并分别给出了相应的服务选择算法。实验证明算法在保证一定优度的同时亦具有良好的时间性能。     

An autonomic approach to manage elasticity of business processes in the Cloud

Cloud Computing is gaining more and more importance in the Information Technologies (IT) scope. One of the major assets of this paradigm is its economic model based on pay-as-you-go model. Cloud Computing gets more attention from IT users when it fits their required QoS and reduces their expenses. This task cannot be done without increasing the autonomy of the provisioned Cloud resources. In this paper, we propose a holistic approach that allows to dynamically adding autonomic management facilities to Cloud resources even if they were designed without these facilities. Based on the Open Cloud Computing Interface (OCCI) standard, we propose a generic model that allows describing the needed resources to render autonomic a given Cloud resource independently of the service level (Infrastructure, Platform or Software). Herein, we define new OCCI Resources, Links and Mixins that allow provisioning autonomic Cloud Resources. In order to illustrate our approach, we propose a use case that specializes our autonomic infrastructure to ensure the elasticity of Service-based Business Processes (SBPs). The elasticity approach that we are using is based on a formal model that features duplication/consolidation mechanisms and a generic Controller that defines and evaluates elasticity strategies. To validate our proposal, we present an end to end scenario of provisioning an elastic SBP on a public PaaS. Evaluation of our approach on a realistic situation shows its efficiency.     

Resource failures risk assessment modelling in distributed environments

Service providers offer access to resources and services in distributed environments such as Grids and Clouds through formal Service level Agreements (SLA), and need well-balanced infrastructures so that they can maximise the Quality of Service (QoS) they offer and minimise the number of SLA violations. We propose a mathematical model to predict the risk of failure of resources in such environments using a discrete-time analytical model driven by reliability functions fitted to observed data. The model relies on the resource historical data so as to predict the risk of failure for a given time interval. The model is evaluated by comparing the predicted risk of failure with the observed risk of failure, and is shown to accurately predict the resources risk of failure, allowing a service provider to selectively choose which SLA request to accept.     

云计算环境中服务动态选择算法研究

为解决云计算环境下的服务动态选择问题,设计了综合考虑反应时间和成本的适应度函数,提出了求解服务动态选择问题的分布估计蛙跳算法.在蛙跳算法的基础上,借鉴交叉操作改写蛙跳算法的进化算子,并引入分布估计进化策略改进蛙跳算法的青蛙更新模式,使改进后的新算法具有更全面的学习能力,能够有效避免算法陷入局部最优.仿真实验验证了算法的可行性和有效性,与蛙跳算法和分布估计算法相比,该算法的收敛性能和寻优能力均得到改善,能够更好地解决云计算环境下的服务动态优化选择问题.     

基于云计算的图书馆信息咨询服务研究

当今社会,云计算以其独特的优势,在当代社会中获得了良好的发展,并且越来越深刻地影响、改变着我们的日常生活,它给人类社会提供了一个全新的交易模式,弥补了当前信息交易模式中的不足,并预示着一种全新的信息咨询技术和商业计算模式的出现。当前,图书馆将云计算的技术与理念运用于信息咨询服务中,对图书馆的服务技术、服务理念、服务方法等产生了深刻的影响。本文从分析图书馆信息咨询服务中存在的问题出发,探讨如何构建基于云计算的图书馆信息咨询服务平台。     

云计算环境下的数据挖掘服务模式

为了求解网络环境下分布式海量数据的分析处理、促进数据挖掘的开发集成和商业应用,提出了云计算环境下的数据挖掘解决方案,通过云环境计算能力和云计算服务模式,阐述了对数据挖掘服务问题的解决机理。云计算环境下的数据挖掘是一种网络环境下的信息资源服务模式。基于此,构建了数据挖掘服务的架构,设计了数据挖掘服务的创建流程,给出了数据挖掘服务模型的体系结构,并从生命周期的角度定义了数据挖掘的服务过程,从而形成了云计算环境下的数据挖掘服务模式。     

一种云环境下基于QoS约束的资源分配策略

由于资源非均匀分布以及硬件具有较大异构性,导致资源服务时效率不高。针对上述的不足,根据用户对资源的偏好,建立任务与资源的映射模型,设计一种低负载和低成本的资源分配策略,实现系统负载均衡。实验结果表明,该策略在满足Qo S约束的条件下,有效地提高资源利用率。     

云计算及其安全性探析

本文对云计算可能引起的一些安全问题进行初步探讨,展示了云计算还虽代表未来发展方向,但其安全隐患依然没有得到很好的解决,仍有一些传统安全问题存在,而且还引入了一些新的问题。     

基于云计算的图书馆云服务模型研究

通过借鉴OCLC在云计算图书馆的设计思路以及基于云计算整合图书馆资源与日常服务的办法,提出了在云计算图书馆云服务的构建思路及其模型。