基于ARIMA和QoS的云服务选择算法研究

为了进一步分析QoS历史数据的动态变化,对现有的基于QoS历史数据的云服务选择算法进行了改进。将原算法中每一时间段的评价指标权重由QoS历史数据平均值获得,修改为由该时间段对应的QoS历史数据获得,更能发挥历史数据的动态性。使用时间序列预测ARIMA模型对原QoS历史数据进行预测,把预测结果并入原数据集形成新的数据集,在新数据集上进行服务选择。设计了三个模型递进地进行实验分析,通过对比实验结果验证了改进算法的性能效果。     

一种基于单数据源的可视化自定义报表模型

通过一种新的可视化定义报表方法,用户可根据需要灵活定义报表样式,并利用XML实现动态创建数据表;在此基础上配置数据源及其字段与报表单元格间的关系,系统将据此自动拼装出相应的SQL,从而快速生成满足用户需求的各类基于单数据源的报表,并可对生成的报表进行预览和导出到Excel文件。最后,在重庆交通运输(控股)集团中的实际应用表明,这种新的可视化自定义报表方法能快速适应报表变更需求,大大提高了工作效率,并保护了用户的投资。