[發(fā)明專利]一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質(zhì)量監(jiān)控方法及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2012-09-13
• 公開（公告）號: CN102866942A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發(fā)明（設計）人: 張鵬程;朱躍龍;徐美君
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 柏尚春

技術領域

本發(fā)明涉及一種對運行軟件QoS需求指標監(jiān)控的方法和系統(tǒng)，尤其涉及一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質(zhì)量監(jiān)控方法及系統(tǒng)，屬于軟件服務質(zhì)量監(jiān)控技術領域。

背景技術

近年來，軟件系統(tǒng)越來越要求具有較高的動態(tài)性和靈活性，能夠動態(tài)組合開放環(huán)境下使用分布、自治的第三方組件，并支持軟件運行時的不斷演化。然而在復雜多變的Internet環(huán)境中，這種對于第三方服務的依賴會帶來不確定的問題，比如服務組件接口變化，動態(tài)選擇發(fā)生變化，組件自身變化，又或者如果各個組件提供的功能或者非功能特性與預先聲明不同，都會產(chǎn)生嚴重影響，無法滿足QoS(Quality?of?Service)需求。因此需要采用運行時的監(jiān)控技術對其進行監(jiān)管以確保軟件執(zhí)行的正確性，提高軟件的可信度。

QoS的關鍵指標如可用性、吞吐量、時延、時延變化(包括抖動和漂移)和丟失等通常用概率來表示不確定性，但很多時候分析和評估QoS指標時，很難給出確切的特征量估計值，而采用模糊語言，例如“程序在0.2s內(nèi)響應的概率為95%”，“數(shù)據(jù)丟包率小于萬分之三”等等，保證系統(tǒng)可靠運行需要對這些不確定的模糊概率進行監(jiān)控診斷。然而，現(xiàn)有的概率監(jiān)控方法采用傳統(tǒng)假設檢驗來進行統(tǒng)計，只使用單一概率值評估，不使用復合假設，實際可執(zhí)行性差，又或者使用SPRT(Sequential?Probability?Ratio?Test)方法統(tǒng)計，由于該方法樣本大量落入中立區(qū)，監(jiān)控常常失效。所以，現(xiàn)有的概率監(jiān)控技術無法滿足概率監(jiān)控的需要。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：針對現(xiàn)有技術中存在的問題，本發(fā)明提供一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質(zhì)量監(jiān)控方法及系統(tǒng)，監(jiān)控方法和系統(tǒng)通過判斷軟件的運行時行為是否滿足軟件系統(tǒng)的屬性規(guī)約，以發(fā)現(xiàn)軟件的異常和一些QoS狀況，為軟件系統(tǒng)的動態(tài)自適應調(diào)整和演化等活動提供決策依據(jù)，從而保證軟件系統(tǒng)的安全可靠運行。

技術方案：一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質(zhì)量監(jiān)控方法，包括以下步驟：

步驟1，根據(jù)可靠性標準，設定原假設H₀與備擇假設H₁；其中，原假設和備擇假設必須互斥，接受一方，必須拒絕另一方；根據(jù)可靠性標準，建立對立的原假設H₀與備擇假設H₁：H₀：p≥θ';H₁：p＜θ'；

步驟2，選取先驗分布函數(shù)；具體為：如有充足的先驗信息，利用歷史日志中以往軟件運行的服務質(zhì)量數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)特性，形成先驗分布函數(shù)g(θ)；根據(jù)監(jiān)控仿真實驗特性，引入二項分布的自然共軛先驗分布，即貝塔分布，通過設定兩個不同的參數(shù)a和b來擬合[0,1]區(qū)間上g(θ)，其概率密度分布函數(shù)：

∀u∈(0,1),g(u,a,b)=1Be(a,b)uα-1(1-u)β-1,a>0,b>0]]>

其中如無充足的先驗信息，根據(jù)貝葉斯假設采用無信息先驗，g(θ)是(0,1)上的均勻分布，此時，a，b取值分別為1，1。

步驟3，讀取軟件運行時的觀測變量組合作為訓練樣本對訓練樣本進行預處理，存入樣本集TX；

步驟4，統(tǒng)計滿足屬性的樣本數(shù)，記為成功樣本數(shù)succ，更新樣本集TX；