基于qos历史数据的改进云服务选择算法研究

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1、基于QoS历史数据的改进云服务选择算法研究重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：万煊民指导教师：孙天昊讲师学位类别：工程硕士（计算机技术领域）重庆大学计算机学院二O一六年四月StudyonImprovedCloudServiceSelectionBasedonQoSHistoricalDataAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDegreeByWanXuanmin

2、SupervisedbySunTianhaoSpecialty:ME(ComputerTechnologyField)CollegeofComputerScienceofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要由于对计算能力、资源利用效率、资源集中化的迫切需求，云计算应运而生。它是将信息资源、计算资源、存储资源及软件服务等通过Internet提供给使用者的一种计算模式。随着互联网上云服务数量的大量增长，许多云服务提供商提供了很多功

3、能类似但在性能和价格上有差异的云服务。在此背景下，如何根据用户的具体需求有效准确地发现并选择出最好的服务给用户是一项非常重要的工作。用于在若干个候选服务中选择出最优服务的方法主要分为三大类，分别是多准则决策方法、基于最优化的方法以及基于逻辑的方法，这三类方法是进行服务选择的基础方法。针对现有云服务选择方法的不足之处，如只考虑服务质量（QualityofService，QoS）实时性能时会陷入局部最优解以及只考虑QoS历史平均情况时会遗漏QoS历史数据中的频繁变化特性等，基于QoS历史数据的云服务选择算法被提出。

4、该算法能捕获QoS历史数据中的动态变化，把历史时间分为等长非重叠的时间段，计算出每一个时间段内的服务选择结果（使用多准则决策方法），统计该结果并结合时间权重来计算候选服务的综合性能。为了进一步分析QoS历史数据的动态变化，本文对现有的基于QoS历史数据的云服务选择算法进行了改进。首先，原算法中对于每一个时间段内的服务选择，其评价指标权重是由QoS历史数据平均值经熵值法计算而来，本文提出将其改进为每一个时间段的评价指标权重由该时间段对应的QoS历史数据经熵值法计算得出，如此更能发掘出历史数据中的动态变化特性。其次

5、，使用时间序列预测分析技术，对原QoS历史数据进行预测，把预测结果并入原数据集形成新的数据集，在新数据集上进行服务选择。两处改进旨在提高服务选择的精确度。最后，为了评价本文提出的两处改进，设计了四个方法模型，递进地进行实验分析，对比实验结果并探讨基于QoS历史数据的改进云服务选择算法的性能。关键词：云服务，QoS历史数据，服务选择，评价指标权重，时间序列预测I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTCloudcomputingcameintobeingtosatisfytheurgentneedforcom

6、putingpower,efficiencyofresourceuseandresourcecentralization.Itisacomputingmodelwhichofferstheinformationresources,computingresources,storageresourcesandsoftwaretousersthroughtheInternet.WiththesubstantialincreaseinthenumberofcloudservicesontheInternet,manyc

7、loudserviceprovidersofferalotofservicesthosehavesimilarfunctionsbutdifferentperformanceandprice.Inthiscontext,howtohelpusersfindthemostsuitableserviceeffectivelyisaveryimportanttask.Therearethreedecision-makingmethodsnamedMulti-criteriaDecisionMaking(MCDM)me

8、thod,Optimization-basedmethodandLogic-basedmethodtosearchthebestserviceinseveralcandidateservices.Existingcloudservicedecision-makingmethodshavesomeshortcoming,iftheyonlyconsiderthereal-timeQoSp