一种web服务的qos统一评估方法

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1、一种Web服务的QoS统一评估方法  现有服务发现模型在QoS属性多数据源合成方面,算法过于简单,无法避免异常数据干扰,难以保证客观性,在多属性集成方面亦缺乏实用性。对此,提出了一种Web服务的QoS统一评估方法。其选取三项常用QoS属性作为研究对象。对各属性来自不同数据源的数据,动态更新数字特征处理,并作高斯归一化后,动态加权合成,得到该属性合成数据。将三项属性的合成数据再按照正负关系集成,得到QoS综合评价数据。经实验验证,其能实时客观地进行服务发现,有效地解决了上述问题。  【关键词】Web服务发现QoS动态集成自适应处理高斯归一化  近年来,Web服务

2、应用范围越来越广,同一功能存在着大量不同的Web服务可供选择,如何在相同功能的Web服务集合中动态发现和选择满足客户实际需求的最佳Web服务是一个不可回避的问题。传统的Web服务发现方法,如“分类钻取”和“关键字查询”多是基于功能发现实现的,对服务质量(QoS,QualityofService)考虑甚少,难以在功能相同的大量服务中为用户筛选出最佳的服务。针对这个问题,研究者提出了基于QoS的Web服务发现方法,以保障服务的质量。其中,QoS被定义为一组非功能属性的集合,其中,每个属性代表了服务某方面的质量特性,通过一个具体数值来表示,例如服务价格、可靠性、安全

3、性、可用性等等。  目前,在Web服务QoS领域的研究工作主要分为几个方面:QoS模型研究、QoS信息获取及存储和QoS属性度量方法。其中,基于QoS的Web服务发现技术包括QoS属性的组成、表示、计算及对QoS属性按一定的规范化算法和评价标准计算出综合QoS相对最优服务。文献[5]提出一种在Web服务市场中融合QoS,并以此为依据去完成服务发现,但对QoS的评价仅考虑了用户评价和服务提供商的数据,缺乏第三方数据,因而得出的数据不够客观。文献[6]建立的QoS模型,只参考了用户的偏好和专家的评价,未考虑服务提供商的数据,数据不够全面,无法对用户和第三方评价形成

4、制约,导致模型数据不平衡。  针对上述问题,本论文以服务价格(Price)、服务响应时间(Res-Time)和服务可用性(Availability)等三个典型的QoS属性对象,提出了产生Web服务QoS综合评价数据的方法,并进行了实?验证,验证了计算方法的有效性。  1计算方法概述  Web服务QoS某个属性的原始数据经过动态处理,获得集成数据,再将多个QoS属性的集成数据通过公式计算得出QoS的统一评估数据。其中,QoS各个属性集成数据来自3个不同数据源,分别为服务提供者(SP,ServiceProvider)、QoS第三方评测(PT,Third-partT

5、est)和客户评价(CE,CustomerEvaluation)。经过自适应处理和归一化处理后得到。QoS统一评估数据由服务价格、响应时间和可用性等三个属性的集成数据经过动态处理得到。  下面,对计算方法中涉及的变量给出定义。  2.1.4数值动态合成  由于当前Web服务QoS数据主要通过服务提供商和客户事后评价来获得。对于长期通过固定权重比来计算多个数据源的合成QoS值时,服务提供商为提高自身服务的评估数值,会串通客户故意提高评价值,从而影响客户反馈的真实性,从而降低QoS数值的准确性。因此,针对这个问题,本文改进了数据合成的方法,在数据合成时,采用一种动

6、态分配各个数据源权重的方法,避免计算出来的数据失真。  该计算方法可简单表述为:保持3个数据源的数据互相不会偏离过多,当某个数据源与其它两个均值偏离较多时,调低其在计算结果中的比重,否则恢复原有比重。  2.2多QoS属性综合  在计算得到Web服务QoS各属性合成值后,将多个属性值数据进行综合,从而得到QoS的综合评估值。  通过2.1.4节计算公式,可分别得到服务WSi的QoS三个属性的具合成数值:价格对应的Y(pi)、响应时间对应的Y(ri)和可用性对应的Y(ai)。根据各QoS与综合评估结果的正负变化关系,可得出将服务WSi的QoS综合评价值:  3验

7、证实验及结果分析  3.1验证实验  为验证设计的计算方法的是否可实现预期效果,借助服务模拟数据进行测试。  实验方法:将模拟数据利用第2章所述计算方法进行计算,分别得到服务WS0~WS5的3个QoS属性的合成值和综合评价值。  3.2实验结果分析  实验结果如下表所列。其中,Y和I分别代表合成值和综合评价值。  实验结果的分析如下:  服务WS1的可用性中的SP值比PT、CE值的偏高较多,而WS1的Y值,仅比PT和CE的平均值稍高,调低了SP的比重,抑制了其的不合理取值,说明动态合成处理计算方法已实现了预期效果。  WS2、WS3与WS0相比,仅价格或响应时

8、间偏高,而二者I值与WS0相比降低了;

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