基于Petri网的Web服务自动组合研究

根据Web服务中消息和行为的关系,Web服务被描述为面向消息的基于行为Petri网模型(Moap)．该模型包括消息域和服务过程,前者是服务协同以及和用户通信的通道,后者是基于Petri网的Web服务行为过程描述．Moap支持组合服务的重用,可以很好地描述可用服务的并行调用,另外元消息机制也有利于服务的自动组合．在Moap基础上,定义了服务组合系统和服务的协同;给出了服务自动组合规则,并证明了其有效性和完备性．最后,通过一个实例直观描述了服务组合系统的工作方式．     

基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载算法

在过去的近10年中,人工智能相关的服务和应用大规模出现,它们要求高算力、高带宽和低时延.边缘计算目前被认为是这些应用最适合的计算模式,尤其是视频分析相关应用.研究多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题,其中用户选择合适的边缘服务器,并将他们的原始视频数据上传至服务器进行视频分析.为了有效处理众多用户对有限网络资源的竞争和共享,并且能够获得稳定的网络资源分配局面,即每个用户不会单方面地改变自己的任务卸载决策,该多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题被建模为一个多玩家的博弈问题.基于最小化整体时延的优化目标,先后研究非分布式视频分析场景和分布式视频分析场景两种情形,分别提出基于博弈论的潜在最优服务器选择算法和视频单元分配算法.通过严格的数学证明,两种情形下提出的算法均可以达到纳什均衡,同时保证较低的整体时延.最后,基于真实数据集的大量实验表明,所提方法比其他现有算法降低了平均26.3%的整体时延.     

SG-Edge: 电力物联网可信边缘计算框架关键技术

随着国家电网电力物联网的逐步推进,作为其核心支撑技术的边缘计算框架逐渐成为研究热点.首先,总结了物联网和边缘计算框架方面的已有研究工作;其次,通过分析电力物联网在业务场景、边缘计算、信息安全等方面的关键技术难题,提出了一种适应于电力物联网的可信边缘计算框架SG-Edge;随后,结合边缘框架的可信防护关键难题,给出了硬件可信引导、软件行为动态度量等关键技术方法;最后,从业务适应性、安全性以及性能等方面对SG-Edge进行了全面评估,并对未来研究可能面临的挑战进行了展望.     

基于前向纠错的自适应网络传输机制

针对无线网络中的传输控制协议（TCP）因为丢包触发丢包重传机制而导致传输性能大幅下降的问题,提出了一种基于前向纠错的自适应传输机制（AdaptiveFEC）。该机制通过前向纠错来减少数据段的丢失,以避免触发TCP的丢包重传机制,从而达到提升TCP传输性能的目的。首先,根据当前的网络状况以及当前连接的数据传输特征确定当前时间段中的最优冗余段比例;然后,利用TCP数据段中的数据段序号信息实时进行网络状况的估计,从而根据网络波动来动态更新冗余段比例。大量实验结果说明,在20 ms的往返时延以及5%丢包率的传输环境中,相较于静态的前向纠错机制,AdaptiveFEC能够使得TCP连接的传输速率平均提升42%,当运用在文件下载的应用中时,所提机制能够使得下载速度提升至原来的两倍。     

一种基于网络感知的虚拟机再调度算法

有效的虚拟机调度策略能够提高数据中心的资源利用率,降低运行时能耗.现有调度算法综合考虑了虚拟机在CPU、内存和网络方面的需求,通过合理部署虚拟机,以期最小化计算、存储与网络的代价.然而,在线的虚拟机部署策略较少考虑由于虚拟机退出所造成的资源利用率下降与网络延迟上升的问题.为此,文中深入研究面向网络感知的周期性资源重配置问题,提出了面向网络感知的虚拟机再调度算法,通过适当的虚拟机迁移,提高部署在虚拟机上任务的性能以及数据中心整体的网络通信效率.算法通过尽可能低代价的虚拟机迁移来提高虚拟机之间的网络通信能力,以提升虚拟机组的整体运行效率,并保持物理机占用但不显著提高.作者通过两个测试平台在真实环境中验证了算法的有效性;通过真实的数据集和模拟实验,在多种虚拟机部署算法下,对比了应用虚拟机再调度算法前后虚拟机的部署效果,验证了该算法能够以较小的代价使得高网络通信代价的任务数明显减少,虚拟机组的网络通信能力显著提高.     

FSDNP:针对软件缺陷数预测的特征选择方法

软件缺陷预测先前的研究工作主要关注软件缺陷分类问题，即判断一个软件模块是否含有缺陷。如何量化一个软件模块中含有软件缺陷的数量问题还未被很好地研究。针对该问题，提出了一种两阶段的软件模块缺陷数预测特征选择方法FSDNP：特征聚类阶段和特征选择阶段。在特征聚类阶段中，使用基于密度峰聚类的算法将高度相关的特征进行聚类；在特征选择阶段，设计了三种启发式的排序策略从簇中删除冗余的和无关的特征。在PROMISE数据集上，使用平均错误率和平均相对错误率指标，与6个经典的方法进行了比较。实验结果表明，FSDNP能够有效移除冗余的和无关的特征，构建高效的软件缺陷数预测模型。     

面向动态负载的集群容器部署方法

针对集群负载动态变化引发容器频繁迁移的问题,提出了一种基于资源预留的容器部署方法。首先,设计了基于马尔可夫链模型的单容器资源需求动态变化描述机制,用于刻画单容器的资源需求情况;其次,基于单容器马尔可夫链模型分析了多容器资源动态变化情况,以刻画容器资源需求态势;随后,基于多容器马尔可夫链提出了面向动态负载的容器部署与资源预留算法;最后,基于容器资源需求特征的分析对所提算法的性能进行了优化。基于国产软硬件环境构建了仿真实验环境,仿真结果表明,在资源冲突率方面,所提方法的性能接近最优的峰值配置策略RP,但所需宿主机数量、容器动态迁移次数明显比其更少;在资源利用率方面,所提方法的宿主机使用数量略多于最优的谷值配置策略RV,但动态迁移次数更少,资源冲突率更低;相较于峰谷配置策略RVP,所提方法在综合性能方面更佳。     

面向实时流数据处理的边缘计算资源调度算法

针对边缘计算带宽限制导致的实时流数据处理计算效率低下的问题,提出一种迭代优化算法FFS+IPFS,通过对应用负载的实时监控,实现合理的边缘节点任务部署,支持实时流数据处理任务.首先,利用贪心算法进行全局任务分配,通过贪心的算法得到一个近似最优的结果;然后,基于监控到的实时任务信息,通过迭代优化进行局部调优,使得同一数据流的任务可以被部署在相近的边缘节点,从而有效减少任务通信的开销.在不同场景下,平均时延相比其他主流算法可降低23％.大量的模拟实验结果表明,所提算法可以实现有效的资源调度,支持边缘计算场景下高效的实时流数据处理应用.     

组合服务自动合成技术

Web服务凭借其良好的平台无关性得到了广泛的关注和运用,但单个Web服务功能单一,不能满足当今日益复杂多变的服务请求.为了能够快速、低成本地满足复杂的用户需求,Web服务组合应运而生.本文首先介绍了各类Web服务的描述模型,然后基于不同的描述方法,结合近年来Web服务组合研究的成果,介绍了Web服务自动合成技术,最后对Web服务组合的未来发展和研究方向做出了展望.     

计算机问题求解课程讨论课的组织和实施

计算机问题求解课程是对计算机专业本科阶段核心课程的整合,以提高学生的自学能力为目标。文章以哈希表内容为示例,介绍计算机问题求解讨论课的组织和实施。