特定需求下的云服务评价与选择研究

发布时间：2017-09-05 14:36

  本文关键词：特定需求下的云服务评价与选择研究

  更多相关文章： 云计算 服务质量 变权 服务选择 粒子群算法

【摘要】：近年来互联网技术的发展十分迅速且应用非常广泛,这为云计算等新兴技术的出现与发展起到了巨大的推动作用。由于一些世界大型互联网公司的引领更加加速了云计算技术的发展,所以云计算服务的数量也在快速增加,那么用户如何才能根据自己所在领域的特征选择能够满足自己各种各样需求并且高性价比的服务俨然已经成为当前云计算领域的关键研究问题之一。本文通过分析云服务评价和服务选择研究现状发现,现有云服务评价模型多数采用固定的QoS(服务质量)属性权重,这样就主观的认为各个属性的权重值与各属性实际值是没有关系的,从而导致用户选择的服务有可能不满足实际需要而导致服务故障或SLA(服务等级协议)违约。当前多数采用经典的优化算法进行服务组合的选择计算,但这些经典算法不经过改进直接运用于云服务组合选择是不能保证服务组合选择的质量及效率的。为了解决上述出现的问题,本文针对云服务的QOS评价及服务组合选择中的关键性问题进行了下列研究。首先,对当前QOS评价模型进行分析总结,指出了常权在评价之中的缺陷,从而依据变权理论提出了一种新的评价方式,有了变权理论基础的支撑,再根据用户当前的领域特征提出的对各个属性的QoS要求而建立相应的变权向量,对每个服务的属性权重进行了调整,不仅提高了综合评价的准确性更能使评价结果贴近实际情况。其次,分析总结传统粒子群算法的不足之处,通过调节惯性权重和学习因子的取值方式以达到提高粒子群算法收敛速度的目的,为了能够使改进算法的优化效果更好,本文做了测试实验对改进算法参数值进行确定,以确保能够使粒子运动速度和位置更新速度更快,较快的选择出符合实际需要的服务组合。最后,根据用户自己当前所处领域的不同及条件的限制,给出由约束条件和目标函数组成的云服务组合选择模型,然后分别对服务组合选择效率在选择算法改进前后和服务组合整体QOS在评价方式改进前后进行相应的实验仿真,经过实验结果对比分析发现两种方法在改进后取得的效果均是比较明显的。
【关键词】：云计算 服务质量 变权 服务选择 粒子群算法
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第一章 绪论15-20
• 1.1 研究背景与意义15-16
• 1.2 国内外研究现状16-18
• 1.2.1 云服务评价研究现状16-17
• 1.2.2 服务选择研究现状17-18
• 1.3 研究内容18-19
• 1.4 本文结构安排19-20
• 第二章 相关理论与技术综述20-26
• 2.1 云计算基础20-23
• 2.1.1 云计算基本概念20-21
• 2.1.2 云计算架构体系21-22
• 2.1.3 云计算的实现机制22-23
• 2.2 服务组合相关研究23-25
• 2.2.1 服务组合概念23-24
• 2.2.2 服务组合选择算法24-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 云服务的服务质量(QoS)评价26-46
• 3.1 云服务QoS模型26-30
• 3.1.1 云服务QoS评价实例场景描述26-27
• 3.1.2 云服务QoS属性分析27-28
• 3.1.3 云服务QoS评价模型28-30
• 3.2 QoS综合评价分析30-33
• 3.2.1 综合评价的概念30-31
• 3.2.2 常权综合服务QoS的计算及不足31-32
• 3.2.3 变权综合理论和方法分析32-33
• 3.3 改进的云服务QoS评价模型33-37
• 3.3.1 改进的评价模型及优点33-35
• 3.3.2 QoS属性的标准化处理35-36
• 3.3.3 改进后的云服务QoS评价函数36
• 3.3.4 改进后的云服务QoS评价步骤36-37
• 3.4 实例验证及结果分析37-44
• 3.5 本章小结44-46
• 第四章 基于粒子群的云服务组合选择研究46-67
• 4.1 基于QoS的云服务组合选择46-59
• 4.1.1 云服务组合选择场景描述46-49
• 4.1.2 云服务组合选择模型49-50
• 4.1.3 云服务组合选择算法50-58
• 4.1.4 云服务组合选择问题模型求解步骤58-59
• 4.2 仿真实验与结果分析59-66
• 4.2.1 实验环境59
• 4.2.2 实验方案59
• 4.2.3 实验结果与分析59-66
• 4.3 本章小结66-67
• 第五章 总结与展望67-69
• 5.1 本文总结67
• 5.2 研究展望67-69
• 参考文献69-73
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况73-74

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本文编号：798592