项目名称: 基于Petri网与协同过滤的云上Web服务可信性量化分析与预测的研究

项目编号: No.61472051

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 夏云霓

作者单位: 重庆大学

项目金额: 84万元

中文摘要: 在云计算和服务计算的众多研究方向中,可信云服务一直是热点和难点。现有的相关工作重在形式化建模和性质验证,量化研究较少,在云资源调度管理策略量化分析、云服务组合细粒度控制流建模、运行时可信性趋势预测等方面存在诸多不足。本项目拟综合运用Petri网、随机过程与排队网络、协同过滤、时间序列分析等理论与方法,对云上Web服务可信性进行量化分析和预测。具体内容包括:1)运用随机Petri网对的云上Web服务组合进行细粒度定量建模,在不依赖状态分析前提下,提出基于结构等效约简的多指标可信性计算方法;2)对云系统进程迁移、动态速率拓展、主动重生、虚拟机-物理机动态映射等调度管理机制和系统行为进行随机建模,分析其对可信性的量化影响;3)对云服务和服务组合可信性历史数据进行时间序列建模和趋势预测;4)运用协同过滤方法对云服务缺失可信性数据进行分析。研究还将采集真实系统数据,对所提出的相关方法进行检验。

中文关键词: 随机Petri网;云计算;协同过滤;可信性;Web服务

英文摘要: With the rapid development of cloud services and their success in electronic commerce, electronic government, and enterprise business-process-management, theoretical and experimental studies of trustworthiness are receiving increasing attention from both the industry and academy. Most existing studies on trustworthy cloud services concern the formalization and property-verification issues. However, quantitative and nonfunctional studies are still preliminary and limited. Modeling and prediction issues of cloud service composition control flows, trend analysis of run-time trustworthiness, cloud resource management are less considered. Targeting at the above-mentioned observations, this project presents a model-driven framework to quantitative study of trustworthy cloud services. Detailed topics are: (1) conducting quantitative modeling of cloud-based service compositions using Petri nets and introducing non-state-based methods to quantitative analysis of QoS/trustworthiness of composite cloud services; (2) modeling cloud management and scheduling policies (e.g., dynamic VM migration, PM speed scaling, proactive rejuvenation) and studying their influences on system trustworthiness/QoS; (3)employing time-series-based approaches to model the historical QoS data of cloud services and predict future QoS;(4) employing collaborative-filtering-based methods to analyze missing trustworthiness/QoS data of cloud services. The study also includes case studies based on real-world cloud services, where experimental QoS/trustworthiness data are used to validate the correctness and accuracy of proposed methods.

英文关键词: Stochastic Petri net;Cloud computing;Collaborative Filtering;Trustworthiness;Web Services

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