Web服务组合的行为推断诊断方法

发布时间：2017-09-15 04:02

  本文关键词：Web服务组合的行为推断诊断方法

  更多相关文章： Web服务 基于模型诊断 隐马尔科夫模型 噪音数据 历史数据 服务进程

【摘要】：随着Web服务以及Web服务组合应用软件在分布式网络中的广泛应用,Web服务的规模和复杂性也在不断地增加,这使得服务在运行过程中可能产生各种故障,因此对服务系统进行及时的故障诊断与排除越来越重要。为了解决在故障诊断中系统模型不完备和历史数据中存在噪音数据这一实际问题,提出一种基于服务行为模型的行为推断诊断方法。该方法通过加权方式结合多种诊断信息构建服务行为模型,应用隐马尔科夫模型中的解码思想推断出与异常执行序列最匹配的正常执行序列,并与观察序列进行比较,从而发现差异定位服务故障。实验表明,该方法应用包含不同噪音比例的诊断信息进行诊断,其诊断准确性均高于传统的服务故障诊断方法。
【作者单位】： 渤海大学信息科学与技术学院;哈尔滨工业大学航天学院;
【关键词】： Web服务 基于模型诊断 隐马尔科夫模型 噪音数据 历史数据 服务进程
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 到稿日期:2014-05-16返修日期:2014-08-121引言作为动态网络环境下一种受欢迎的分布式计算模式,对Web服务组合的研究在商业业务需求的驱动下不断地向前发展。然而,网络上的Web服务数量急剧增加,组合服务进程规模不断增大,使得在满足业务需求的同时,组合进程的复杂性也在不断提

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本文编号：854170