基于扩展图规划的Top-K服务组合方法研究

自动服务组合是目前云计算中的关键技术与研究热点.为大规模用户提供多个满足个性化需求的组合服务是当前云环境下自动服务组合中急需解决的问题.提出了基于扩展图规划的Top-K服务组合方法,借助服务索引和增加图规划中的辅助节点,使得经过一次规划搜索即可找到Top-K个满足用户QoS要求的组合服务.实验表明,该方法能够有效提高服务组合的效率,并保证服务组合结果的正确性,更加适用于云计算环境下海量网络服务及大规模用户个性化需求的自动服务组合问题.     

一种可伸缩的多租户数据自适应存储方法

多租户是云应用的主要特征,在共享数据存储模式下,如何根据不同租户对数据请求的性能需求,实现多节点的数据动态伸缩存储是云数据管理的关键.提出一种可伸缩的多租户数据自适应存储方法,主要包括一个分段多维性能边界模型,用于判定数据节点能否满足不同租户的性能需求;一个基于贪婪的数据存储布局调整策略生成算法,制定对过载节点数据的移动和对未过载节点数据合并的策略.通过实验系统分析,该方法能够准确预测和判断系统是否过载,通过控制较少的数据移动,减少对系统性能的影响,使得云中共享数据节点能够满足不同租户的性能需求.     

基于Pareto最优的DaaS数据布局策略

数据库即服务(database as a service,DaaS)作为一种新型的数据存储提供模式被广泛应用.随着大数据时代的到来,数据量急剧增加,DaaS模式下的数据布局问题显得更加重要,即服务提供商如何根据应用中不同数据的性能需求对数据进行合理布局,将会对提高服务质量、增强用户体验和降低自身服务成本产生重要影响.然而对于服务提供者来说提高服务质量和降低服务成本是一对矛盾的目标.提出DaaS模式下的数据布局图概念,应用Pareto最优思想适合于解决多目标矛盾性问题的特点,给出一个基于性能-代价均衡的多节点DaaS数据布局策略.通过与随机策略和贪婪策略等传统策略的实验比较,方法能保证DaaS服务提供商用尽可能少的代价为用户提供更好的服务质量,实现服务质量与资源代价两个目标的均衡.     

一种关系数据库关键词检索相关反馈方法

在关系数据库关键词检索(KSORD)中,用户的检索往往不能一次成功,有时需要多次重构查询(找到一组新关键词)来进行检索,但是查询的重构往往要花费用户大量的时间和精力.针对KSORD的结果,提出了一种相关反馈方法来自动重构查询.该方法选用基于向量空间模型的打分机制对KSORD结果打分,根据用户反馈或伪反馈的结果信息,采用基于概率的方法计算扩展用的语词,以查询扩展的方法自动重构查询进行再次检索.实验结果表明,这种方法能够为用户提供更多的相关结果.     

基于Pi演算的跨组织工作流建模研究

传统的工作流建模方法主要用于描述组织内部流程,因而难以描述跨组织工作流面向流程、组合、抽象、涉及多个自治系统通信合作的新特点.针对此问题,提出了一种基于Pi演算的跨组织工作流建模方法,利用Pi演算的并发计算操作符,将跨组织业务流程建模为一组自治且并发执行的组织内子流程的组合,子流程建模为组织内本地流程定义和组织间控制约束的组合.基于Pi演算的弱互相似理论,验证了两个跨组织子流程外部行为的相等性,用于帮助组织内私有流程的外部抽象.基于该方法建立的跨组织工作流模型在子流程间建立了一种松耦合的关系,适用于动态的跨组织环境,同时基于严格的形式化方法,便于分析和验证.     

基于主动工作流视图的跨组织工作流管理和监控

跨组织工作流可以有效的利用不同企业的资源,提高企业的生产率,因而得到了越来越广泛的应用。如何使企业在增强对外交互能力的同时,保护企业内部的敏感信息,是跨组织工作流应用中的重要问题。工作流视图能有选择的隐藏企业私有工作流的细节,同时对外提供面向过程的接口,是一种有效的实现跨组织工作流的方法。在引入主动工作流视图概念的基础上,提出基于主动工作流视图的跨组织工作流管理和监控的体系结构,探讨了跨组织工作流的主动监控及其实现。