发明名称 一种基于分层贝叶斯网络模型的云服务QoS预测方法
摘要 本发明公开一种从云计算三层服务方面结合分层贝叶斯网络模型的云服务QoS预测方法。通过构建虚拟节点,将底层贝叶斯网络的推理结果作为不确定证据,输入到对应的上层网络节点中,以代替该底层贝叶斯网络。云计算系统首先通过数据收集器收集基础设施层、平台层上的数据,然后分别对数据进行预测,预测的结果为底层贝叶斯网络的推理结果,其作为不确定证据,输入作为应用层的先验概率,接着将基础设施层和平台层收集的数据导入应用层的数据中心,结合应用层收集器收集的数据一起对云服务QoS进行预测,最后将获得的云服务QoS的预测结果和直接获取到的云服务QoS结果作比较。
申请公布号 CN105007176A 申请公布日期 2015.10.28
申请号 CN201510303657.X 申请日期 2015.06.04
申请人 河海大学 发明人 张鹏程;韩晴;徐长栋;安纪存;孙颍桃;曾金伟
分类号 H04L12/24(2006.01)I;H04L29/08(2006.01)I 主分类号 H04L12/24(2006.01)I
代理机构 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人 李玉平
主权项 一种基于分层贝叶斯网络模型的云服务QoS预测方法,其特征在于:从云计算的三层服务——基础设施层、平台层和软件即服务层来实现,根据用户需求,首先将基础设施层和平台层的组合服务数据结合作为底层贝叶斯网络的推理结果,以此作为不确定证据,输入到应用层为其的先验概率,结合应用层的服务数据计算预测云服务QoS;基础设施层:基础设施层主要收集与硬件资源相关的数据;平台层:平台层主要收集云服务QoS业务流程的数据,另外,PaaS层中还设立了一个总的数据中心,用于汇总IaaS、PaaS中数据收集器收集到的数据;软件即服务层:软件即服务就是所说的应用层,主要收集应用程序执行相关的数据;SaaS层也设立一个总的数据中心,用于汇总IaaS、PaaS、SaaS中数据收集器收集到的数据;在不同的时间间隔内,数据中心中数据的值会根据单个云服务粒度大小的不同而更新,数据中心将收集的云计算环境下服务组合的数据用分层贝叶斯网络模型的云服务QoS预测方法预测出适合的云服务QoS以满足用户的需求;在云计算环境下,用分层贝叶斯网络模型结合云计算的三层服务来分层预测云服务QoS,根据用户需求,首先将基础设施层和平台层的组合服务数据结合作为底层贝叶斯网络的推理结果,以此作为不确定证据,输入到应用层为其的先验概率,结合应用层的服务数据计算预测云服务QoS。
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