基于收益驱动请求分类的多目标动态优先请求调度

请求调度通常需要在充分利用现有服务器资源的基础上满足响应时间最小化和系统吞吐量最大化的目标,但对于以盈利为目的的电子商务网站来说,关键还是要提高交易请求和VIP用户发起请求的达成率。针对电子商务网站请求调度的多重目标,首先提出了收益驱动的请求分类多维标准,在此基础上定义了请求优先级和调度优先级的概念,给出了基于请求分类的多目标动态优先调度算法MODP,并引入了基于事前过载判断而非负载测量的调度机制以避免控制延迟,有利于电子商务网站在多变的负载条件下自适应地实现差别服务和QoS保障。仿真实验证明了MODP机制与算法的有效性,将其与传统FCFS调度方法进行对比研究,结果表明:服务器无论在高载还是低载情况下,MODP调度策略在实现收益最大化、平均响应时间最小化的目标方面都具有明显的优势。     

Web QoS及其保证方法

Internet的服务模式正由传统的数据通信与信息浏览向电子交易与服务转变,仅靠网络QoS机制并不能完全解决端到端的QoS控制问题。Web服务器系统作为核心设施,必须同样具备建立和支持QoS的机制与策略,对不同的用户或HTTP请求提供区分服务和性能保证。文中综述了Web QoS的发展情况、研究现状以及保证方法(包括请求分类机制的划分方法、Web服务供应商的Web系统解决方案以及无线网络的保证方法),并分析了进一步的研究方向。     

基于QoS的自适应控制中间件研究与应用

文章重点研究在自适应控制中间件支持下,Web服务组合执行引擎的QoS管理机制,设计了一个基于QoS的自适应控制中间件,并应用于Web服务组合执行引擎当中,以支持对服务请求的分级处理,实现了为不同等级用户提供区分服务的功能,为提高可变负载下单个执行引擎的高吞吐量和快速响应时间提供了一种有效的解决方案。     

Web QoS控制研究综述

Internet的服务模式正由传统的数据通信与信息浏览向电子交易与服务转变 ,Web服务器系统作为支持电子商务的核心设施 ,需要对不同的用户或HTTP请求提供区分服务和性能保证 ,因此必须具备建立和支持服务质量 (QualityofService ,QoS)控制的机制与策略 .该文综述了WebQoS控制的研究现状 ,包括Web请求的分类机制、Web服务器应用软件的QoS控制机制、操作系统的WebQoS控制机制、中间件的WebQoS控制机制以及Web服务器集群系统的QoS控制机制与策略 ,并分析了进一步的研究方向 .     

一种面向Web服务的分级服务模型*

以服务响应时间为QoS参数,提出了一种面向Web服务的分级QoS方法,该方法从预测请求响应时间入手,通过区分操作类型并采用优先级队列调度策略,进而保证请求响应时间.在ONCE平台内置SOAP引擎SOAPExpress的基础上进行了原型实现.实验表明,该方法能有效地保证不同级别用户的请求响应时间,实现服务分级.     

Web QoS及其保证方法

Internet的服务模式正由传统的数据通信与信息浏览向电子交易与服务转变、仅靠网络QoS机制并不能完全解决端到端的QoS控制问题。Web服务器系统作为核心设施，必须同样具备建立和支持QoS的机制与策略，对不同的用户或HTTP请求提供区分服务和性能保证。文中综述了Web QoS的发展情况、研究现状以及保证方法（包括请求分类机制的划分方法、Web服务供应商的Web系统解决方案以及无线网络的保证方法），并分析了进一步的研究方向.     

一种基于Web Service的分级QoS的研究与实现

随着Web Service技术的广泛应用,Qos成为一个非常重要的问题．以服务响应时间为Qos参数,验证了一种基于Web Service的分级QoS方法,提出了目标时间预设模型,并针对优化问题提出一种基于动态规划的解决方法,并实现了原型系统．实验数据表明这种方法有效地控制了负载平衡,实现了服务分级．     

一种支持QoS约束的Web服务发现模型

服务质量(QoS)描述了一个产品或服务满足消费者需求的能力．提供有保证的QoS是Web服务在商业应用中获得成功的关键．如何动态地选择出最适合用户需求的Web服务正在引起研究领域的关注．该文提出了一种支持QoS约束的Web服务发现模型(WSDM-Q)．该模型定义了一组描述Web服务QoS及信誉度的分类tModel,引入了QoS量化的概念,采用了QoS协商和反馈机制,支持携带QoS描述信息的服务发布和基于QoS约束的服务发现．协商机制允许服务提供者根据运行时的状态对服务请求进行接纳控制,反馈机制允许服务注册中心对服务提供QoS的信誉度进行动态评估和调整。该模型不需要改变UDDI的内部实现,能够直接在现有的UDDI服务上进行扩展．作者已经基于Mierosoft.Netf平台和Microsoft UDDI服务实现了一个原型系统．     

基于用户会话的Web服务器应用软件的QoS技术分析

传统的Web服务器应用软件对客户的请求不加识别和区分,接收到一个请求便立即进行处理。因此,这种“一视同仁”的服务无法为高优先级的请求提供Web QOS保证。通过改进应用软件,Web服务器可以为不同的客户或请求提供Web QOS。其主要方法是将客户的HTTP请求进行分类,并且实现优先化调度、接纳控制、资源分配等机制。本文介绍了基于用户会话的Web服务器应用软件的QoS技术,并指出其中存在的缺陷。     

一种支持WebQoS的前置服务器解决方案

服务质量(Qos)描述了-个产品或服务满足消费者需求的能力.如何为不同类型的用户提供区分服务正在引起研究领域的关注.通过改进Web服务器应用软件来提供WebQoS支持是一种非常直观的Web QoS控制思路,但在实际应用中却存在着通用性和可扩展性等方面的局限.以此思路为出发点,将QoS控制部分功能提取出来,在一个前置服务器中去实现,该服务器置于客户端与Web服务器中间,主要负责完成Web请求的截取、QoS控制及请求转发.实验证明以引入前置服务器的方式实现Web请求的QoS控制,能够保证高级别用户请求的较高完成率以及较低响应延时,以低优先级请求的尽早拒绝防止了服务器过载,有效地实现web服务区分.     

基于QoS控制技术的Web服务合成

现有的Web服务合成技术很少考虑到QoS的控制,所以不能满足Web服务合成动态的要求。本文结合当前Web服务合成技术的发展,提出Web服务合成的QoS控制技术,以及如何监视合成过程,并对具体合成中应考虑的服务之间的相关性等几个关键问题进行了探讨。最后提出了Web服务合成的模型,获得更加精确的合成服务,从而促使不断改进服务合成技术。     

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。     

分配器上支持QoS的设计与实现

为了让Web集群服务器支持QoS，在分配器上实现了一些QoS的机制，包括区分服务、性能隔离、服务器动态划分、接纳控制和内容自适应。对于高优先级的请求，系统确保其服务质量满足事先商定的服务质量协议；对于低优先级的请求，系统提供尽力而为的服务。尤其，当服务器重载时，分配器不是简单地靠丢弃请求，而是采用内容自适应机制来防止服务器过载。实际测试表明，系统达到了所有的设计要求。     

A new QoS ontology and its QoS-based ranking algorithm for Web services

Web service composition is a promising solution for building distributed applications on the Internet in which Web service discovery is a key step. With a number of Web services having similar functionality, it is necessary to rank those services to select the best Web services for a request. QoS information which can reflect user’s expectation and experience of using a service is often used as a distinguish factor in a service ranking algorithm. Different service providers and participants may use different QoS concepts for describing service quality information. Therefore, it leads to the issue of semantic interoperability of QoS. In this paper, we propose a novel approach for designing and developing a QoS ontology and its QoS-based ranking algorithm for evaluating Web services. The QoS ontology can support not only describing QoS information in great detail but also facilitating various service participants expressing their QoS offers and demands at different levels of expectation. The QoS-based ranking algorithm adopted Analytic Hierarchy Process (AHP), a multiple criteria decision making technique, as an underlying mechanism for developing a flexible and dynamic ranking algorithm. The proposed QoS ontology and ranking algorithm can be used in various applications in order to facilitate automatic and dynamic discovery and selection of Web services.     

DPSP:一种基于内容的客户请求调度策略

改善执行服务器的性能对于提高Web服务器的服务质量至关重要，在分析执行服务器的线程数量，调度策略，服务器响应时间和客户请求到达率间相互关系的基础上，提出了动态优先级调策略DPSP（dynamic priority scheduling policy)，它根据客户请求内容的重要程序有效地组织服务器的请求执行顺序，达到提高请求服务质量的目的，与先来先服务FCFS（first come first service)，短请求优先SRF（short request first)和DEDF（dynamic earliest deadline first)策略进行模拟比较表明，DPSP策略以较小的响应延迟增量为代价，提高了WWW的服务质量。     

An infrastructure for embedded systems using task scheduling

Task scheduling in heterogeneous environments such as cloud data centers is considered to be an NP-complete problem. Efficient task scheduling will lead to balance the load on the virtual machines (VMs) thereby achieving effective resource utilization. Hence there is a need for a new scheduling framework to perform load balancing amid considering multiple quality of service (QoS) metrics such as makespan, response time, execution time, and task priority. Multi-core Web server is difficult to achieve dynamic balance in the process of remote dynamic request scheduling, so it is necessary to improve it based on the traditional scheduling algorithm to enhance the actual effect of the algorithm. This article do research on the multi-core Web server, Focusing on multi-core Web server queuing model. On this basis, the author draws the drawbacks of the multi-core Web server in the remote dynamic request scheduling algorithm, and improves the traditional algorithm with the demand analysis. Not only it overcomes the drawbacks of traditional algorithms, but also promotes the system threads carrying the same amount of tasks, and promotes the server being always in a dynamic balance. On the basis of this, it achieves an effective solution to customer requests.     

基于协同过滤的自适应Web服务QoS预测方法

随着Web服务越来越多,服务质量QoS作为描述Web服务的非功能性属性变得越来越重要。通常,一种服务的QoS对用户来说是未知的,因此对于基于Web服务的应用,精确预测其未知的QoS对于成功部署该服务具有重要的价值。基于协同过滤的WSRec算法是一种高精度的QoS预测方法,为进一步提升QoS的预测精度,提出了一种协同过滤的自适应Web服务QoS预测方法。该方法通过客户端首先发出QoS-Web服务请求;服务端接到请求后,根据已有数据,计算两两用户或服务间的相似度;并根据相似性找到对于目标用户的K个最接近用户或服务,生成该QoS值预测值A;同时在计算相似性时,采用改进皮尔逊相关系数得到预测值B;最后将预测值A和B以权值相结合得到目标用户或服务的QoS值。该算法改进了单一的协同过滤在数据稀疏的情况下,对相似性给予过高估计的不足,使得QoS预测值精度得以提高,取得了更好的实验结果。实验表明该方法预测精度优于WSRec算法。