一种基于DAG动态重构的认知网络服务迁移方法

发布时间：2018-05-24 23:12

  本文选题：认知网络 + QoS　； 参考：《软件学报》2014年10期

【摘要】：针对认知网络高度动态性带来的服务随机失效问题,提出了一种服务迁移方法以保障认知网络的QoS.首先,采用先迁移、后优化的思想,重新生成关联服务有向无环图(directed acyclic graph,简称DAG),并在此基础上提出DAG动态重构算法,将关联服务转化为层次化DAG服务;其次,计算关键服务迁移路径,并给出可迁移服务死锁避免理论分析,将迁移服务提前迁移到当前网络空闲资源运行,以缩短服务的执行时间.仿真实验测试了3种故障注入类型下网络服务迁移方案的服务性能.实验结果显示,该方法在弹性网络负载与未知故障情况下具有较好的QoS保障效果.
[Abstract]:Aiming at the problem of random service failure caused by the highly dynamic nature of cognitive network, a service transfer method is proposed to guarantee the QoS of cognitive network. Firstly, using the idea of first migrating, then optimizing, the associated services are regenerated into directed acyclic graph (DAGG), and on this basis, the dynamic refactoring algorithm of DAG is proposed to transform the associated services into hierarchical DAG services. The migration path of critical services is calculated, and the theoretical analysis of deadlock avoidance of migrable services is given. The migrating services are migrated to the idle resources of the current network in advance to shorten the execution time of the services. Simulation experiments have tested the service performance of three network service migration schemes under different types of fault injection. The experimental results show that the proposed method has a good QoS guarantee effect in the case of elastic network load and unknown fault.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61370212,60973027,61402127) 高等学校博士学科点专项科研基金(20122304130002,2010 2304120012) 中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCF100601,HEUCFZ1213) 黑龙江省自然科学基金(ZD201102) 黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目(12513053)
【分类号】：TP393.01

【共引文献】

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本文编号：1930993