云环境下的服务质量SLA违例预测模型

发布时间：2018-05-06 22:02

  本文选题：云计算 + web服务　； 参考：《西北大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：利用云计算实现高效服务组合,通过SLA(Service Lever Agreement)违例预测避免某些失效操作或分支,以确保服务质量满足SLA约定。提出了一种基于连续时间马尔可夫链的服务质量(QoS)SLA违例预测模型。针对QoS属性,在预测模型中定义了基于线性时序逻辑区间的质量约束规范。利用大数据分析技术CEP(Complex Event Processor)实时更新当前运行组件服务关键性能指标,并以此为输入,使用M/M/1队列模型实现QoS概率预测,当超过定义阈值,启动SLA违例预警。通过将本模型在智能电网中进行实例测试,得到实际预测时间小于服务更新时间,预测准确率较高。
[Abstract]:Using cloud computing to realize efficient service composition, SLA(Service Lever agreements are used to predict and avoid some invalid operations or branches, so as to ensure that the quality of service meets the SLA agreement. In this paper, a continuous time Markov chain based QoS QoS SLA model is proposed. For the QoS attribute, the quality constraint specification based on linear time series logic interval is defined in the prediction model. Using big data analysis technology CEP(Complex Event processor to update the key performance index of current running component service in real time, and using M/M/1 queue model as input to realize QoS probability prediction. When the defined threshold is exceeded, the early warning of SLA violation is initiated. By testing the model in smart grid, it is found that the actual prediction time is less than the service renewal time, and the prediction accuracy is higher.
【作者单位】： 渭南师范学院网络安全与信息化学院;西安电子科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学青年基金资助项目(U1404622) 陕西省教育厅教育科研基金资助项目(16JK1273)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1854071