CN102799947B - 一种基于sbg的组合服务可靠性的动态预测方法 - Google Patents
一种基于sbg的组合服务可靠性的动态预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102799947B CN102799947B CN201210209600.XA CN201210209600A CN102799947B CN 102799947 B CN102799947 B CN 102799947B CN 201210209600 A CN201210209600 A CN 201210209600A CN 102799947 B CN102799947 B CN 102799947B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- service
- reliability
- composite
- services
- atomic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
- Exchange Systems With Centralized Control (AREA)
Abstract
本发明公开一种基于SBG的组合服务可靠性的动态预测方法,其首先从服务监督信息中构建服务绑定图,然后利用组合服务的控制流图将组合服务分解为执行路径、服务组合模块、原子服务等组合单位,再在原子服务的SBG以及初始可靠度的基础上,计算各原子服务新的可靠度;针对不同类型的组合模型,再结合原子服务新的可靠度计算服务组合模块的可靠度;在服务组合模块的可靠度的基础上,计算执行路径的可靠度;在执行路径的可靠度的基础上,计算组合服务的可靠度。当组合服务中某个原子服务的绑定发生变化时,逐层计算原子服务、服务组合模块、执行路径和组合服务的可靠性增量,进而计算组合服务的新可靠度,实现服务重绑定下服务可靠性的重新计算。
Description
技术领域
本发明涉及Web组合服务的可靠性动态预测技术,属于软件可靠性工程中可靠性建模与预测技术领域,特别是一种基于SBG的组合服务可靠性动态预测方法。
背景技术
随着Web服务技术的快速发展,越来越多的业务开始借助Web服务组合来完成,因此如何确保组合服务的可靠性成为了人们最关注的问题。同时,网络上也出现了大量具有相似或相同功能的Web服务,这使得用户在使用这些服务时,具有选择的空间。用户可以将自己的需求转化为对某些QoS(QualityofService)属性的约束,因此不同的用户完成同一个功能时可以选择不同的服务。Web服务组合由静态组合和动态组合两种类型。静态组合方式下,组合服务有哪些服务组件来完成是在组合服务设计阶段静态完成的,在组合服务的整个运行期间不会发生改变,而动态组合服务则允许服务在运行期间动态选择服务组件,并且当服务组件不能满足用户要求时,允许在运行期间重新绑定到新的服务组件,这使得组合服务的运行服务是动态改变的。
服务动态绑定和重绑定是实现服务动态组合的基础,Web服务的绑定可以分为三种:早期绑定、运行时局部绑定和运行时重绑定。早期绑定是组合服务在执行之前选择并绑定到具体的服务组件,也称为静态绑定。运行时局部绑定是当组合服务执行时,在某个服务组件被调用之前根据某些QoS属性动态选择要绑定的具体服务,使用该方式可以避免某些已经失效的服务组件被绑定,同时还可以使得一些没有被执行到的服务不用绑定到具体服务组件,减少了组合服务的失效概率,使得组合服务的可靠性有所提高。当组合服务在执行过程中,由于某些服务组件的QoS不满足用户要求或者绑定的服务组件已不可用,此时组合服务暂停执行,将出现问题的服务绑定到新的服务组件,重绑定之后组合服务继续执行或者当没有满足需要的服务组件时组合服务失效,这种绑定方式被称为运行时重绑定。鉴于Web服务具有以上特点,使用静态可靠性模型来预测动态组合服务的可靠性已经不能满足要求,因此需要一个能够适用动态组合服务的可靠性模型。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于SBG的组合服务可靠性动态预测方法,通过对组合服务进行分解,在组合服务可靠度的计算过程中通过动态的局部的计算组合单位的可靠度,进而计算组合服务的可靠度。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:一种基于SBG的组合服务可靠性的动态预测方法,其特征在于,包括步骤:
1)从服务监督信息中构建服务的绑定图SBG;
2).利用组合服务CS的控制流图CFG,根据粒度对组合服务进行分解,分解出的组合单位分别为执行路径、服务组合模块和原子服务,并构造组合单位的关系表;
3).分别对分解出的执行路径、服务组合模块和原子服务各组合单位进行可靠度计算,包括步骤:
3.1)根据原子服务的绑定图以及原子服务的初始可靠度,计算原子服务的新的可靠度;
3.2)在原子服务的新可靠度的基础上,计算服务组合模块的可靠度;
3.3)在服务组合模块的可靠度的基础上,计算执行路径的可靠度;
3.4)在执行路径的可靠度的基础上,计算组合服务的可靠度;
4).当组合服务中某一原子服务的绑定发生改变时,根据组合单位的关系逐步计算各组合单位的可靠性增量值以及组合服务新的可靠度,步骤为:
4.1)根据原子服务可靠性的公式,计算绑定发生改变的原子服务的可靠度增量;
4.2)查找组合单位的关系表,找到此原子服务所从属的所有组合模块,根据组合模块的结构类型,计算各组合模块的可靠度增量;
4.3)查找组合单位的关系表,找到步骤4.2中各组合模块所从属的所有执行路径,计算各执行路径的可靠度增量;
4.4)计算组合服务的可靠度增量,并进一步计算出组合服务新的可靠度;
如果有多个原子服务的可靠度发生改变,则在组合服务新的可靠度基础上,对每个原子服务重复步骤4.1)至4.4),直至计算出组合服务的最终新的可靠度。
本发明的有益效果为:提供了一种可计算Web服务可靠性的动态增量方法,通过利用Web组合服务分解的技术以及组合服务的结构关系,主要用于解决服务重绑定下服务可靠性的重新计算问题,为用户选择服务提供了便利,如果组合服务的可靠性较低不能满足用户要求,那么用户可以重新选择新的服务并利用该方法重新计算,直到满足用户要求为止,如果可靠性已经达到了用户的要求那么用户即可完成服务组合的流程,并绑定到相应的服务从而进行组合服务的调用。本发明的优点有:
(1)利用组合服务的动态可靠性模型,可以将组合服务的可靠性计算过程简化:本发明将组合服务逐渐分解为较小粒度的组合单位,观察组合服务中各服务组件的动态或者重绑定过程,可实时调整服务组件的可靠性,并由此调整服务的各粒度组合单位的可靠性;在调整过程中,不需要重新计算各粒度组合单位的可靠度,只需要在原有的可靠度的基础上调整即可,因此大大简化了计算过程,降低了计算的复杂度,减少了网络连接,从而节约了网络硬件资源;
(2)利用本发明的方法对组合服务的可靠性进行分析,可以更灵活地计算每个原子服务的灵敏度。当某一个服务组件的可靠度发生变化时,根据组合服务的组合单位之间的关系,只需要计算受该服务组件影响的路径上的可靠度即可,而不需要像传统的可靠度那样重新计算所有的可靠度,因此该方法更简单,更有效,而且可以很直观的得到受服务影响的执行路径,更有利于服务的灵敏度分析。
附图说明
图1所示为本发明的方法步骤流程示意图;
图2所示为本发明所使用的原子服务的服务绑定图;
图3所示为本发明所使用的组合服务中顺序结构的服务绑定图;
图4所示为本发明所使用的组合服务中选择结构的服务绑定图;
图5所示为本发明所使用的组合服务中循环结构的服务绑定图;
图6所示为本发明所使用的组合服务中并行结构的服务绑定图;
图7所示为本发明所使用的组合服务中的路径图;
图8所示为本发明所使用的旅游服务系统的图。
具体实施方式
为使本发明的内容更加明显易懂,以下结合附图和具体实施方式做进一步描述。
当组合服务的服务组件的QoS(QualityofService)不满足用户要求或者绑定的服务组件已不可用,此时组合服务暂停执行,将出现问题的服务绑定到新的服务组件;此时若按照初始的可靠度计算,则不够准确,如果重新计算组合服务的可靠度则计算量太大。这种情况下本发明将组合服务根据粒度分解,通过计算受服务组件影响的组合单位的可靠度,进而计算组合的可靠度。
结合图1,本发明基于SBG的组合服务可靠性的动态预测方法包括以下步骤:
1).从服务监督信息中构建服务的绑定图SBG,;
2).利用组合服务CS的控制流图CFG,根据粒度对组合服务进行分解,分解出的组合单位分别为执行路径,服务组合模块,原子服务,并构造组合单位的关系表;
组合服务的控制流图CFG常用来表示组合服务之间的结构关系,但是用CFG表示组合服务时,没有办法表示服务的动态绑定过程,因此,我们对CFG进行扩展,在CFG中明确标出抽象服务绑定到具体服务的情况。如图2所示为本发明一种具体实施例的原子服务AS1的服务绑定图,图中左边表示Web服务流程,代表抽象服务,右边是抽象服务AS1可以绑定到的具体服务W1、W2、W3。抽象服务AS1可由{W1,W2,W3}中的任何一个具体服务实现,他们分别以概率{1/3,1/3,1/3}绑定到AS1。如果因为某些原因导致服务绑定发生改变,改变之后的绑定转移概率为{0.3,0.4,0.3},此处,我们用△PB表示服务绑定转移概率的变化情况,则:
△PB={|0.3-1/3|,|0.4-1/3|,|0.3-1/3|}。
服务组合模块是由原子服务根据一定的结构关系组合而成的服务模块集。如:
SCM={Ass,OP},其中Ass是组合模块中的原子服务集,OP是定义原子服务之间操作关系的操作符:
OP∈{Sequence,Choice,Loop,Concurrency}。根据服务之间的操作关系,我们将服务组合模块分为顺序模块SM,选择模块CM,循环模块LM和并行模块CoM。
服务执行路径为,从初始服务开始,经过一系列服务(可以是原子服务,也可以是服务组合模块)的执行到达结束状态时所使用的所有服务的序列集。该路径不仅包含该条路径上的所有的服务序列,还包含每个服务的执行概率,即:
Pathi={<S1,p1>,<S2,p2>…,<Sn,pn>},其中Si∈{AS,SCM}。
服务执行路径中所有服务的执行是一种顺序关系。
3).分别对分解出的执行路径,服务组合模块,原子服务各组合单位进行可靠度计算,包括步骤:
3.1)根据原子服务的绑定图以及原子服务的初始可靠度,计算原子服务的新的可靠度;
如图2中,假设三个原子服务的可靠度分别记为R1,R2,R3,且AS1绑定到他们的概率分别为PB_1,PB_2,PB_3,则原子服务AS1的可靠度Ra可以通过下列公式计算:
Ra=∑Ri*PB_i
如果绑定概率变化为概率分别为PB_1′,PB_2′,PB_3′,原子服务AS1的可靠度Ra需要重新计算:
Ra'=∑Ri*PB_i'
其中PB_i'=PB_i+ΔPB_i。用ΔRa表示原子服务AS1的可靠度的变化,则ΔRa=Ra'-Ra。
3.2)在原子服务的新可靠度的基础上,计算服务组合模块的可靠度;
图3给出了顺序组合模块的服务绑定图SBG,顺序模块SM由抽象服务AS1和AS2顺序组成,其中AS1可以绑定到{W1,W2,W3}中的任何一个服务,绑定转移概率分别为{PB 11,PB 12,PB 13},AS2可以绑定到{W1,W4}中的任何一个服务,绑定转移概率分别为{PB 21,PB 22}。原子服务{W1,W2,W3,W4}的可靠度分别为{R1,R2,R3,R4,},则顺序模块SM的可靠度计算公式为:
RSM=Ra,1Ra,2
=(PB 11R1+PB 12R2+PB 13R3)(PB 21R1+PB 22R4)
该模块中,如果AS1的绑定转移概率发生改变,则Ra,1的值发生改变,进而影响到顺序模块的可靠度RSM。记ΔRa,1=Ra,1′-Ra,1,则顺序模块SM新的可靠度RSM’可由下列公式计算。
图4给出选择模块CM的SBG,选择模块执行AS1之后,按照概率p1,p2分别选择执行抽象服务AS2和AS3,其中AS1的可靠度为Ra,1。AS2可以绑定到{W1,W2,W3}中的任何一个服务,绑定转移概率分别为{PB 21,PB 22,PB 23},AS3可以绑定到{W1,W3}中的任何一个服务,绑定转移概率分别为{PB 31,PB 32},原子服务{W1,W2,W3}的可靠度分别为{R1,R2,R3},则选择模块CM的可靠度可由下列公式计算。
RCM=Ra,1(p1Ra,2+p2Ra,3)
=Ra,1[p1(PB 21R1+PB 22R2+PB 23R3)+p2(PB 31R1+PB 32R3)]
如果某个抽象服务的绑定转移概率发生变化,则其可靠度也随着改变,从而影响整个选择模块的可靠度。例如:抽象服务AS2的可靠度发生了改变,新的可靠度Ra,2'=Ra,2+ΔRa,2,则有下列公式成立:
RCM'=Ra,1(p1Ra,2'+p2Ra3)
=Ra,1[p1(Ra,2+ΔRa,2)+p2Ra,3]
=Ra,1[p1Ra,2+P2Ra,3]+p1Ra,1ΔRa,2=RCM+ΔRCM
图5给出了循环模块LM的SBG,其中AS2模块被反复执行N次,AS2可以绑定到{W1,W2,W3}中的任何一个服务,绑定转移概率分别为{PB 21,PB 22,PB 23},原子服务{W1,W2,W3}的可靠度分别为{R1,R2,R3},则循环模块LM的可靠度可由下列公式计算。
RLM=Ra,1Ra,2 N
=Ra,1(PB 21R1+PB 22R2+PB 23R3)N
如果抽象服务AS2的绑定发生变化,则循环模块LM的可靠度可以根据如下公式重新计算:
图6给出了并行模块CoM的SBG,并行模块CoM由抽象服务AS0,AS1,AS2,AS3组成,在AS0结束执行之后,AS1,AS2,AS3并行执行,只有服务AS1,AS2,AS3都执行结束之后,流程才继续执行后续的服务。其中与AS1,AS2,AS3等抽象服务相匹配的具体服务如图所示,AS1,AS2,AS3的绑定转移概率分别表示为{PB 11,[PB 12},{PB 21,PB 22}以及{PB 31,PB 32}。并行模块的可靠度可由下列公式计算:
RCoM=Ra,0Ra,1Ra,2Ra,3
=Ra,0(PB 11R1+PB 12R2)(PB 21R1+PB 22R3)(PB 31R1+PB 32R3)
如果抽象服务AS1的绑定被改变,则并行模块的可靠度可由下列公式重新计算:
3.3)在服务组合模块的可靠度的基础上,计算执行路径的可靠度;
图7给出了组合服务的执行路径。路径1由{AS0,CoM,AS5}以顺序结构组成,路径1的可靠度可由如下公式给出:
Rp,1=Ra,0RCoMRa,5
如果路径上某一个服务的绑定被改变,例如W5,其可靠度被重新计算之后,可用下列公式重新计算路径的可靠度:
则
3.4)在执行路径的可靠度的基础上,计算组合服务的可靠度;任何一个组合服务的执行都是由几条路径按照一定的概率组合而成的,因此组合服务的可靠性是多条执行路径上的可靠性的概率组合。
为了方便描述,我们假定有如下简化的应用实例,图8给出了该实例的SBG以及按照粒度分解的过程。假定旅游服务共有11个原子服务组成,图中仅给出了AS3和AS8的服务绑定图,其它抽象原子服务的服务绑定图不再列出。
第一步,将该旅游服务根据粒度进行分解:该实施例由4条执行路径{Path1,Path2,Path3,Path4}组成,原子服务{AS1,AS2,AS3,AS4,AS5}构成并行组合模块SCM1。该旅游服务中的原子服务,组合模块,服务执行路径之间的关系为:
WS:{AS1,AS2,AS3,AS4,AS5,AS6,AS7,AS8,AS9,AS10,END};
SCM1:{AS1,AS2,AS3,AS4,AS5};
Path1:{<SCM1,1>,<AS6,0.3>,<AS8,0.6>,<END,1>};
Path2:{<SCM1,1>,<AS6,0.3>,<AS9,0.4>,<END,1>};
Path3:{<SCM1,1>,<AS7,0.7>,<AS10,0.5>,<END,1>};
Path4:{<SCM1,1>,<AS7,0.7>,<AS11,0.5>,<END,1>};
WS:{<Path1,0.18>,<Path2,0.12>,<Path3,0.35>,<Path4,0.35>}
第二步,根据第一步的分解,给出不同粒度组合单位的可靠度计算公式,如下所示:
RSCM,1=Ra,1Ra,2Ra,3Ra,4Ra,5
Rp,1=RSCM,1Ra,6Ra,8Ra,END
Rp,2=RSCM,1Ra,6Ra,9Ra,END
Rp,3=RSCM,1Ra,7Ra,10Ra,END
Rp,4=RSCM,1Ra,7Ra,11Ra,END
根据上述公式,分别计算原子服务、组合模块、执行路径的可靠度,结果如下:
Ra,1 | Ra,2 | Ra,3 | Ra,4 | Ra,5 | Ra,6 | Ra,7 | Ra,8 | Ra,9 |
0.9 | 0.9 | 0.9 | 0.85 | 0.85 | 0.9 | 0.9 | 0.85 | 0.9 |
Ra,10 | Ra,11 | Ra,END | RSCM,1 | Rp,1 | Rp,2 | Rp,3 | Rp,4 | Rcs |
0.85 | 0.95 | 1 | 0.5264 | 0.4029 | 0.4266 | 0.4029 | 0.4503 | 0.422 |
并根据公式Rcs=P1Rp,1+P2Rp,2+P3Rp,3+P41Rp,4计算组合服务的可靠度,Rcs=0.422。
第三步,在第二步计算结果的基础上,假如AS3的绑定发生改变,则AS3的可靠度也会发生改变,从而影响到SCM1,Path1,Path2,Path3,Path4。此处用ΔRa,3表示AS3的可靠度增量,SCM1,Path1,Path2,Path3,Path4,CS的增量可靠度可以根据下列公式进行计算:
利用这些公式,计算出的组合单位的新的可靠度,结果如下所示:
Composite Unite | AS3 | SCM1 | Path1 | Path2 | Path3 | Path4 | CS |
R | 0.9 | 0.5267 | 0.4029 | 0.4266 | 0.4029 | 0.4503 | 0.4224 |
ΔR | -0.02 | -0.0117 | -0.00895 | -0.00948 | -0.00895 | -0.01001 | -0.00939 |
R’ | 0.88 | 0.514998 | 0.39397 | 0.41715 | 0.39397 | 0.44032 | 0.41298 |
组合服务CS的新的可靠度Rcs'按照如下公式计算:
Rcs'=Rcs+ΔRcs=0.4224-0.00939=0.41298
这样通过将组合服务分解为不同粒度的组合单位,采用分而治之的思想将对组合服务的可靠度求解过程简化为对这些组合单位的求解过程,逐层计算出组合服务的可靠度。
4).当组合服务中某一原子服务的绑定发生改变时,根据组合单位的关系逐步计算各组合单位的可靠性增量值以及组合服务新的可靠度,步骤为:
4.1)根据原子服务可靠性的公式,计算绑定发生改变的原子服务的可靠度增量;
4.2)查找组合单位的关系表,找到此原子服务所从属的所有组合模块,根据组合模块的结构类型,计算各组合模块的可靠度增量;
4.3)查找组合单位的关系表,找到步骤4.2中各组合模块所从属的所有执行路径,计算各执行路径的可靠度增量;
4.4)计算组合服务的可靠度增量,并进一步计算出组合服务新的可靠度;
如果有多个原子服务的可靠度发生改变,则在组合服务新的可靠度基础上,对每个原子服务重复步骤4.1)至4.4),直至计算出组合服务的最终新的可靠度。
当其中某一个原子服务或者服务组件发生改变时对组合服务的影响大小,此处,我们定义组合服务对原子服务ASi的灵敏度为:
Ci的值越大说明该原子服务的可靠度对组合服务的可靠度有较大的影响。以AS3为例,推出组合服务对原子服务的可靠度灵敏度分析,AS3的可靠度发生改变,根据组合单位之间的关系,可靠度受到影响的有{Path1,Path2,Path3,Path4},则有下列公式:
根据上述公式,我们分别计算出每个原子服务的灵敏度,计算过程中,我们首先设置某一原子服务的可靠度从0.95变化到1,而其它所有的原子服务或者服务组件的可靠度都设为0.95,计算结果如下:
AS | △Rp,1 | △Rp,2 | △Rp,3 | △Rp,4 | △Rcs | Ci |
AS1 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.7351 |
AS2 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.7351 |
AS3 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.7351 |
AS4 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.7351 |
AS5 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0368 | 0.7351 |
AS6 | 0.0368 | 0.0368 | 0 | 0 | 0.011 | 0.2205 |
AS7 | 0 | 0 | 0.0368 | 0.0368 | 0.0257 | 0.5146 |
AS8 | 0.0368 | 0 | 0 | 0 | 0.0066 | 0.1323 |
AS9 | 0 | 0.0368 | 0 | 0 | 0.0044 | 0.0882 |
AS10 | 0 | 0 | 0.0368 | 0 | 0.0129 | 0.2573 |
AS11 | 0 | 0 | 0 | 0.0368 | 0.0129 | 0.2573 |
本发明中所述具体实施案例仅为本发明的较佳实施案例而已,并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所作的等效变化与修饰,都应作为本发明的技术范畴。
Claims (1)
1.一种基于SBG的组合服务可靠性的动态预测方法,SBG即服务绑定图,其特征在于,包括以下步骤:
1).从服务监督信息中构建服务的服务绑定图;
2).利用组合服务的控制流图,根据粒度对组合服务进行分解,分解出的组合单位分别为执行路径,服务组合模块,原子服务,并构造组合单位的关系表:
首先对CFG进行扩展,在CFG中明确标出抽象服务绑定到具体服务的情况:定义AS1为Web服务流程中的一个原子服务也是抽象服务,W1、W2、W3为抽象服务AS1可以绑定到的具体服务,抽象服务AS1可由{W1,W2,W3}中的任何一个具体服务实现,W1、W2、W3分别以概率{1/3,1/3,1/3}绑定到AS1;如果因为某些原因导致服务绑定发生改变,改变之后的绑定转移概率为{0.3,0.4,0.3},定义△PB表示服务绑定转移概率的变化情况,则:
△PB={|0.3-1/3|,|0.4-1/3|,|0.3-1/3|};
服务组合模块是由原子服务根据一定的结构关系组合而成的服务模块集,
定义SCM={Ass,OP},其中Ass是组合模块中的原子服务集,OP是定义原子服务之间操作关系的操作符:
OP∈{Sequence,Choice,Loop,Concurrency};
根据服务之间的操作关系,将服务组合模块分为顺序模块SM,选择模块CM,循环模块LM和并行模块CoM,
服务执行路径为,从初始服务开始,经过由原子服务或服务组合模块组成的一系列服务的执行到达结束状态时所使用的所有服务的序列集,该路径包含该条路径上的所有的服务序列,以及每个服务的执行概率,即服务执行路径为:
Pathi={<S1,p1>,<S2,p2>…,<Sn,pn>},其中Si∈{Ass,SCM},代表单个原子服务,pn即服务的执行概率;
服务执行路径中所有服务的执行是一种顺序关系;
3).分别对分解出的执行路径,服务组合模块,原子服务这些组合单位进行可靠度计算,步骤为:
3.1)根据原子服务的服务绑定图以及原子服务的初始可靠度,计算原子服务的新的可靠度;
3.2)在原子服务的新的可靠度的基础上,计算服务组合模块的可靠度;
3.3)在服务组合模块的可靠度的基础上,计算执行路径的可靠度;
3.4)在执行路径的可靠度的基础上,计算组合服务的可靠度;
4).当组合服务中某一原子服务的绑定发生改变时,根据组合单位的关系逐步计算各组合单位的可靠性增量值以及组合服务新的可靠度,步骤为:
4.1)根据原子服务可靠性的公式,计算绑定发生改变的原子服务的可靠度增量;
4.2)查找组合单位的关系表,找到此原子服务所从属的所有组合模块,根据组合模块的结构类型,计算各组合模块的可靠度增量;
4.3)查找组合单位的关系表,找到步骤4.2中各组合模块所从属的所有执行路径,计算各执行路径的可靠度增量;
4.4)计算组合服务的可靠度增量,并进一步计算出组合服务新的可靠度;
如果有多个原子服务的可靠度发生改变,则在组合服务新的可靠度基础上,对每个原子服务重复步骤4.1)至4.4),直至计算出组合服务的最终可靠度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210209600.XA CN102799947B (zh) | 2012-06-21 | 2012-06-21 | 一种基于sbg的组合服务可靠性的动态预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201210209600.XA CN102799947B (zh) | 2012-06-21 | 2012-06-21 | 一种基于sbg的组合服务可靠性的动态预测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102799947A CN102799947A (zh) | 2012-11-28 |
CN102799947B true CN102799947B (zh) | 2016-05-04 |
Family
ID=47199046
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201210209600.XA Expired - Fee Related CN102799947B (zh) | 2012-06-21 | 2012-06-21 | 一种基于sbg的组合服务可靠性的动态预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102799947B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103577899B (zh) * | 2013-11-19 | 2016-06-15 | 东南大学 | 一种基于可靠性预测与QoS相结合的服务组合方法 |
US10778785B2 (en) | 2017-11-28 | 2020-09-15 | International Business Machines Corporation | Cognitive method for detecting service availability in a cloud environment |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102447735A (zh) * | 2011-11-09 | 2012-05-09 | 重庆大学 | Daml-s组合服务可靠性分析方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8290802B2 (en) * | 2009-02-05 | 2012-10-16 | Honeywell International Inc. | System and method for product deployment and in-service product risk simulation |
-
2012
- 2012-06-21 CN CN201210209600.XA patent/CN102799947B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102447735A (zh) * | 2011-11-09 | 2012-05-09 | 重庆大学 | Daml-s组合服务可靠性分析方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
Web 服务可靠性的阶段模型;谢春丽 等;《东南大学学报(自然科学版)》;20120131;第42卷(第1期);全文 * |
基于控制结构的Web服务可靠性预测模型;谢春丽 等;《计算机科学》;20111031;第38卷(第10A期);全文 * |
面向用户的Web服务可靠性计算模型;苏志勇 等;《东南大学学报(自然科学版)》;20080731;第38卷(第4期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102799947A (zh) | 2012-11-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Shah et al. | A flexible class of regenerating codes for distributed storage | |
CN103763174B (zh) | 一种基于功能块的虚拟网络映射方法 | |
CN103036792B (zh) | 一种最大化最小公平多数据流传输调度方法 | |
CN103336722B (zh) | 一种虚拟机cpu资源监控和动态分配方法 | |
CN106445506A (zh) | 一种业务流程图生成方法、装置和系统 | |
CN105900393A (zh) | 用于sdn中分布式流量工程的流行为驱动的动态分区 | |
Ryu et al. | A dual approach for solving the combined distribution and assignment problem with link capacity constraints | |
CN108848146A (zh) | 一种基于时间触发通信业务的调度优化方法 | |
CN102799947B (zh) | 一种基于sbg的组合服务可靠性的动态预测方法 | |
CN104461748A (zh) | 一种基于MapReduce的最优本地化任务调度方法 | |
CN104601473A (zh) | 一种带约束的多目标路径的路由生成方法及系统 | |
CN104754053A (zh) | 一种分布式软件定义网络及在其中动态控制控制器的方法 | |
Hosapujari et al. | Development of a hub and spoke model for bus transit route network design | |
CN105975332A (zh) | 一种多智能体分布式联盟形成方法 | |
CN110490381A (zh) | 基于混合整数规划的公交主干线规划方法 | |
CN110826782B (zh) | 一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备 | |
Gintner et al. | A crew scheduling approach for public transit enhanced with aspects from vehicle scheduling | |
CN107483355A (zh) | 面向数据中心的在线场景低带宽开销流量调度方案 | |
CN104301241A (zh) | 一种soa动态负载分发方法与系统 | |
CN102082737B (zh) | 基于服务优先级的Web服务替换方法 | |
CN102509248B (zh) | 一种应用于旅游组团的多目标分类方法及系统 | |
CN109560961A (zh) | 一种基于叠加提高可用性的虚拟网络服务链部署方法 | |
Choo et al. | Reliable vehicle selection algorithm with dynamic mobility of vehicle in vehicular cloud system | |
CN104009904A (zh) | 面向云平台大数据处理的虚拟网络构建方法及系统 | |
Wang et al. | Analysis of price of anarchy in traffic networks with heterogeneous price-sensitivity populations |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20160504 Termination date: 20190621 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |