面向云服务组合的多层次QoS指标体系构建方法研究文献综述
2021-03-10 23:49:24
1、目的及意义
1.1研究目的及意义
随着云服务市场的不断发展,越来越多的企业从事云计算研发、服务、基础网络设施提供和终端设备的制造。这不可避免地会出现冗余现象,即不同的服务提供者开发了功能相同或类似的云服务。这样,云服务用户在使用云服务或者在使用云服务组合服务的时候,通常都有多个候选云服务可供选择。功能性相似或相同服务的出现一方面可能是同行业竞争的结果;另一方面,为了最大限度的满足不同类型用户需求,同一家供应商也可能提供同系列却不同性能指标的服务。因此,云服务用户面对这些功能相似或相近的云服务,如何正确、高效地从庞大数量的云服务中查找满足自身需求的服务己成当前市场亟待解决的问题。
QoS是云服务服务选择过程中的一个必需元素,更是企业与企业、企业与消费者等各类交易中的一个重要条件,同时在区别服务提供者的成功率方面也起着重要的作用。QoS关系到云服务设计的成功与否,决定着服务的可用性和实用性,在用户进行服务选择时起着至关重要的作用。而对于云服务提供商而言,越来越重视提供具有更高质量保证的云服务,以便获得更强的市场竞争优势。同时,建立云服务的定量化评价模型有助于他们在不断的改善自身服务时明确应着重关注的因素。
本文从云服务QoS的角度出发,基于现有Web服务通用评价指标;参考现有云服务评价中的QoS属性,结合云服务的特点,从性能、可用性、可靠性、安全性、可扩展性以及可重复使用性这几个QoS属性评价云组合服务。
1.2国内外研究现状分析
云服务产品数量的急剧增多,用户将面临大量功能相似的服务选择,如何从众多功能相似的云服务中发现和使用满意的云服务已成为当今云服务的研究热点之一。Web服务是一种构建面向服务架构(SOA)的分布式计算技术。云服务是利用一组标准实现SOA架构模式的服务。云服务是Web服务中一个特定的服务领域。
Jae Yoo Lee基于SaaS服务的特点提出SaaS服务的质量属性,即可重用性、效率、可靠性、可扩展性、可用性,并详细解析量化每个属性的评价指标,采用IEEE Std 1061软件质量度量方法学验证建立的SaaS的质量模型的有效性,帮助服务供应商对服务进行评估和预测回报率,同时指导服务使用者进行服务选择。Manish Godse等基于已有的文献研究和专家面谈法确定SaaS服务选择参数,包括功能性、架构、使用、供应商声誉以及成本,在运用AHP确定参数权重的时候结合服务专家主导打分的方法,且优先考虑SaaS服务的功能性属性。鲍冬梅基于面向服务架构的思想,集成传统的网络性能的测量与现有Web服务常用的测量技术,提出了一个基于云服务的可用性、性能、吞吐率和利用率四个方面的云服务质量测量框架。
现有的研究服务组合的QoS存在以下问题:(1)角度单一,大多局限于云服务的某一部分指标;(2)缺乏宏观上云服务组合多层次评价体系。
2. 研究的基本内容与方案
{title}2、基本内容和技术方案
2.1基本研究内容
本文主要研究是:(1)构建基于QoS的云服务评价指标体系。
本文主要基于现有Web服务通用评价指标,包括性能、可靠性、可用性、安全性;参考现有云服务评价中的QoS属性,主要包括可靠性、安全性、成本、能力、可操作性、效率、可重用性、可扩展性、供应商声誉、可用性等;结合云服务的特点,包括以互联网为核心、大规模计算能力、一切皆为服务、服务虚拟化、服务的通用性、动态可扩展性、高可靠性、按需服务、供应商提供数据管理能力以及高性价比,最终从性能、可用性、可靠性、安全性、可扩展性以及可重复使用性这六个评价云服务。
同时,基于现有云服务中常用于评价其QoS属性的相关方面的研究,以及上节对于云服务QoS属性分析,寻找每个QoS属性评价的指标属性,从而对云服务QoS属性进行衡量。
(2)构建云服务评价的网络结构,确定各层指标权重。
结合已构建的基于QoS的云服务评价指标体系,对比分析常用多属性决策方法,用ANP法来建立基于QoS的云服务评价模型以及确定各指标在模型中的权重大小及排序。
(3)研究实例分析。
结合当前云服务市场现状以及现有云服务评价研究分析并确定了实证研究对象,即为云存储,依据云存储服务的分类,选择市场主流云存储作为研究对象。
收集并处理相关数据进行综合排名,并结合云存储市场的现实情况分析的结果,进一步的验证指标体系与模型的合理性。
2.2 研究方法
(1)文献分析法:本文将搜集整理国内外有关云服务及QoS的相关文献,结合国内外研究分析的现状,针对QoS评价体系进行完整分析。
(2)网络层次分析法:ANP法是一种更加有效且符合实际的评价决策方法,它能够更综合性地描述客观事物之间存在的相互作用和反馈关系。