基于业务的QoS策略的研究

通过近几年的发展,运营商借助移动智能管道开展了差异化QoS服务,目前QoS的策略仅针对用户进行分级,并在无线侧对VIP用户进行资源倾斜,在开展这些业务的同时也暴露了一些问题。就此提出一种新的QoS策略(E-QoS),在业务的维度上进行差异化控制,测试证明E-QoS有利于资源的有效利用,更能保证用户的感知。     

云计算环境下QoS偏好感知的副本选择策略

针对一类个体服务质量敏感的用户,研究云计算多数据中心环境下QoS偏好感知的副本选择策略。根据用户对数据服务的QoS需求,构建副本选择的三维QoS模型,在此基础上,设计基于层次分析法的QoS偏好感知算法QoPA处理个体服务质量敏感的约束条件,并提出基于模糊综合评判的副本选择算法FCE_RS对数据中心每个副本节点进行综合评价,最终得出QoS满意度最高的副本节点。分析和实验表明,FCE_RS算法能为各类个体服务质量敏感的用户提供合理的副本策略。     

基于5GAP模型的有线宽带网络满意度提升策略研究

宽带用户满意度提升是当前各运营商抢夺市场份额的关键.本文从服务质量差距模型出发,建立运营商宽带网络满意度5GAP差距模型,并对产生差距的根因进行剖析,从网络品质、服务流程、用户关怀3个维度提出具体解决策略,实现弥补差距和提升满意度的目标.     

基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法

针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法（PRWDR）.在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上进行随机游走来挖掘更多的相似关系;基于所有相似用户预测服务的QoS值,并给出服务图模型构建方法,以过滤大量性能过低的候选服务;提出最优节点集合选取策略,利用贪婪算法得到兼具推荐准确性和功能多样性的服务推荐列表.在公开发布的数据集上进行实验,并与多个经典算法进行比较,验证了本算法的有效性.     

PCRF实现QoS控制的研究

随着3G网络建设的推进,新的业务承载需求使运营商越来越关注对不同用户的差异化服务和对用户不同业务服务质量的控制。在网络中引入PCRF功能,可以对用户和业务态QoS服务质量的控制,达到为用户提供差异化服务,提供用户业务流承载资源保障以及流计费策略,让运营商实现基于业务和用户分类的更精细化的业务控制和计费方式,以合理利用网络资源,创造最大利润,为PS域开展多媒体实时业务提供了可靠的保障。PCRF包含策略控制决策和基于流的计费控制功能。PCRF接受来自PCEF、SPR和AF的输入,结合PCRF的自定义信息做出PCC决策。     

广电网络业务承载能力提升的必要性与技术解决方案

运营商要承载个性化的融合业务．接入网面临的重要课题就是要能区别用户和业务,能实施不同的QoS策略,达到不同用户．不同业务服务的差异化。广电运营商的接入网需要满足以下要求：     

云计算计费模型研究

分析并提出了一种基于用户业务相关的灵活定价策略和用户资源使用行为及对资源评价反馈的计费模型:首先,基于设定的业务类别资源定价策略关联模块,获取针对特定业务类别的资源单价策略,同时通过对云计算系统中用户的资源使用行为的分析,获得用户的资源使用行为影响因子;并依据SLA(服务等级协议)对资源提供者进行评价得到服务满意度,基于用户行为影响因子和服务满意度对计费结果进行调整。模型的实际应用表明,其具有良好的应用效果。     

OTT差异化保障模式及方案探讨

为了避免在OTT业务的发展过程中沦为纯管道服务商,运营商应考虑利用自身网络资源优势及管控能力,根据与OTT内容提供商合作渠道的不同,对OTT业务提供差异化承载,从而更深入地介入OTT业务的运营中。通过较高资费或者合作分成等方式把部分OTT发展为运营商合作OTT,并在网内、网间提供较好的承载服务质量;其他非合作关系的普通OTT,则与普通互联网应用一样,获得尽力而为的服务。提出了OTT业务的QoS策略及进行不同场景下3种技术方案的探讨研究,以实现OTT业务的差异化保障及用户体验。     

基于NGOSS的IP网络的QoS

如何实现下一代IP网络的QoS保证是影响未来网络发展的重要问题。本文综合了运营商的运营活动对用户的业务进行管理,提出里一种基于NGOSS的IP网络QoS管理模型,它通过端到端的SLA管理来达到对用户业务的QoS管理。     

基于用户QoS的网络资源分配策略研究

针对5G网络在网络资源分配存在的问题,从用户业务QoS等级角度提出基于贝叶斯模型的网络资源优化分配策略模型。在对用户业务QoS等级划分的基础上采用优先节点自主控制策略进行网络资源分配,通过构建贝叶斯模型评价网络状态并进行动态学习推理,指导网络优先节点的控制决策,实现优先节点对最佳信道的优先选择。实验表明,与基于信道容量的信道资源分配策略相比,本文的策略在网络总体容量和网络公平性上具有更好的表现,能够更好满足异构网络的实际需求。     

具有全局质量保障的Web服务组合研究

随着面向服务架构（SOA）的开发技术不断成熟,Internet上涌现出功能相同或相似的Web服务集合越来越大,如何从这些集合中选出满足用户质量（QoS）的组合Web服务是目前国内外学者研究的热点问题。针对保证组合服务的质量（QoS）全局最优问题,基于图的理论构建服务组合模型,并在此模型上提出相应的服务选择算法,保障选择的组合服务的质量（QoS）全局最优。     

Web service selection algorithm based on principal component analysis

Existing Web service selection approaches usually assume that preferences of users have been provided in a quantitative form by users. However, due to the subjectivity and vagueness of preferences, it may be impractical for users to specify quantitative and exact preferences. Moreover, due to that Quality of Service (QoS) attributes are often interrelated, existing Web service selection approaches which employ weighted summation of QoS attribute values to compute the overall QoS of Web services may produce inaccurate results, since they do not take correlations among QoS attributes into account. To resolve these problems, a Web service selection framework considering user’s preference priority is proposed, which incorporates a searching mechanism with QoS range setting to identify services satisfying the user’s QoS constraints. With the identified service candidates, based on the idea of Principal Component Analysis (PCA), an algorithm of Web service selection named PCA-WSS (Web Service Selection based on PCA) is proposed, which can eliminate the correlations among QoS attributes and compute the overall QoS of Web services accurately. After computing the overall QoS for each service, the algorithm ranks the Web service candidates based on their overall QoS and recommends services with top QoS values to users. Finally, the effectiveness and feasibility of our approach are validated by experiments, i.e. the selected Web service by our approach is given high average evaluation than other ones by users and the time cost of PCA-WSS algorithm is not affected acutely by the number of service candidates.     

The Representation and Computation of QoS Preference with Its Applications in Grid Computing Environments

In Grid computing environment, quality of service (QoS) provisioning must be provided to the end users on the basis of their specific requirements. This paper proposes in a first step QoS attributes for Grid applications. In this matter, a mix of quantitative and qualitative parameters have to be considered. In the context, the analytical hierarchy process (AHP) technique [1] is a possible approach to formulate the QoS requirements of the users for Grid services. In order to apply QoS preference to actual application, we introduce a QoS function and a metric for user's satisfaction degrees. These both tools can be used as an evaluation criterion by the user. Subsequently, an algorithm of service selection considering the user's QoS preference is presented. Our empirical studies indicate that the application can reliably select the optimal service for users.     

基于环境感知的可信QoS评价与服务选取策略

面向服务计算网络中,迫切需要对服务实体的QoS与可信性做出客观的评价.针对服务实体QoS的评价通常只是基于对用户感知到的QoS一种加权,不能客观反映实际网络环境下服务实体所能够提供的QoS问题,论文结合服务实体实际服务组合环境来表征服务实体的QoS,提出了一种基于环境感知的可信QoS评价与服务选取策略:(1)采用不同负载下的QoS特征向量来表征服务实体的QoS;(2)建立一种受限于可信实体的信任推理与演化机制,有效避免信任演化机制中信任泛化问题;(3)基于可信实体演化推导服务实体的可信度与QoS的特征向量;(4)结合当前的服务负载情况,较为客观地评价服务实体实际所能够提供的QoS.论文最后给出了综合的可信QoS评价与服务选取算法,实验结果表明了策略的有效性.     

具有QoS保障的组合服务管理框架

在可信服务中间件架构的基础上设计了一种具有QoS保障的组合服务管理框架,在此框架下提出了QoS规划算法和服务选择算法.利用上层的重协商机制和下层的组合服务调度机制为服务提供双层的QoS保障,以最大化的满足用户的QoS需求.最后通过实验证明了框架和算法的有效性.     

基于满意度准则采用混合波束成型预编码的调度方法

为了满足未来无线宽带网络中多种服务质量(QoS)要求业务并存的需求,该文提出一种多天线下行系统中结合混合波束成型预编码技术基于满意度的调度方法。该调度方法联合考虑用户的QoS要求及其信道质量,灵活地使用随机波束成型和迫零波束成型预编码技术,并通过惩罚机制避免特定用户占用超出其需求的带宽,更有效地为用户分配令其满意的资源,使各种QoS要求的用户获得满意的服务。仿真结果证明,与现有的方法相比,该文提出的方法在保证用户服务质量的同时,能更好地利用系统资源。     

Une nouvelle approche pour la gestion de la qualité de service dans les réseaux UMTS

The fast expansion of the applications and services in the 3G mobile networks and the competition between the operators have increased the need to improve the QoS either for the subscribers or for the service providers. The umts operators’ principal goal is to guarantee their maximal benefit and offer the best QoS to the subscribers. Our work is funded on the optimisation of the network parameters, especially bit-rate. Our proposal’s goal is to offer the best rate distribution between the subscribers (bit-rate balancing) and to guarantee the load balancing between the network cells. It is based on network and radio engineering concepts. We used the genetic algorithm for the optimisation of the bit-rate allocation and we proposed a new process for the bit-rate and load balancing. The differentiation of the services treatment has been done by the definition of a priority based on each service requirements in QoS. To show the contribution of this approach in the practice, we simulated it on a Tunisian operator’s test platform model. The gotten results showed an increase of the connected users, some very weak blocking and call-drop rates and a better load balancing between the cells.     

基于定性多用户偏好的Web服务选择

随着Web服务数量逐渐增多,出现了许多服务提供者提供功能相同或相似服务的情况.如何在一些功能相似或相同的服务集合中,根据用户对服务质量的需求选出更符合用户要求的服务,是当前研究人员普遍关心的课题.本文提出一种定性的服务选择方法,用来解决涉及多个用户的Web服务选择问题.各用户对服务质量的需求被表示为偏好.提出的算法将能够综合考虑各个用户的偏好,使选出的服务尽可能满足大部分用户的偏好要求,并给出了一个实例说明该算法的应用.实验结果表明了算法的有效性.     

Application of cost models over traffic dimensioning with QoS restrictions

Network operators and Internet service providers are offering “Triple Play” products integrating services with different quality of service (QoS) requirements. The provision of QoS guarantees implies the revision of current dimensioning methods and consequences for costing and pricing. This paper proposes a cost model which considers QoS parameters, based on the Total Element Long Run Incremental Cost (TELRIC) model, calculating the cost of a network element and distributing it over the different services whose traffic uses it, taking into account the QoS requirements of each service. For this purpose, three traffic engineering methods are analyzed: complete traffic aggregation by “Over-engineering,” complete traffic segregation by separated virtual tunnels, and partial traffic aggregation by priority queuing. As an example, the cost model is applied to the connection in a Next Generation Network aggregation network for estimating the influence of QoS and traffic engineering on the cost estimation under the TELRIC model.