專利名稱：一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控方法及系統(tǒng)的制作方法
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)，尤其涉及ー種基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控方法及系統(tǒng)，屬于軟件服務質量監(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，比如服務組件接ロ變化，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，只使用單ー概率值評估，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)軟件的異常和ー些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量監(jiān)控方法，包括以下步驟步驟I，根據(jù)可靠性標準，設定原假設Htl與備擇假設氏；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Htl與備擇假設H1 H0 P ^ 0 ' IH1 p < 9 ’ ；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量數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)特性，形成先驗分布函數(shù)g( 6 );根據(jù)監(jiān)控仿真實驗特性，引入ニ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
區(qū)間上g(0)，其概率密度分布函數(shù)Vwe(OJ), g(u,a,b) = —~(X-uf ，a >0, b>0
其中
權利要求
1.一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟I，根據(jù)可靠性標準，設定原假設Htl與備擇假設氏；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Htl與備擇假設H1 =H0 p ≥0 ' : p < 0 ’ ； 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量數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)特性來形成先驗分布函數(shù)g( 6 );根據(jù)監(jiān)控仿真實驗特性，引入ニ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[O，I]區(qū)間上g( 0 )，其概率密度分布函數(shù)
2.如權利要求I所述的基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控方法，其特征在于所述的對訓練樣本進行預處理，具體為訓練樣本ギ與軟件聲明Yt標準相匹配，滿足要求則對應的第i次樣本預處理結果Xi=I,否則為O。
3.如權利要求I所述的基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控方法，其特征在于所述的統(tǒng)計滿足屬性的成功樣本數(shù)SUCC，更新樣本集TX，具體為 1)統(tǒng)計成功樣本數(shù)SUCC，如果成功樣本數(shù)SUCC的值與樣本集TX中最早樣本預處理結果相同，成功樣本數(shù)succ不變，直接向軟件返回上次存儲的監(jiān)控結果；否則如果Xi=I,則succ=succ+l !Xi=O,則 SUCC=SUCC-1 ; 2)更新樣本集TX，其中，TX是布爾型數(shù)組，存儲最近的樣本預處理結果，更新采取FIFO策略，替換TX最早的樣本預處理結果。
4.如權利要求I所述的基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控方法，其特征在于所述的對樣本總數(shù)n、成功樣本數(shù)succ、標準0整形，具體為 對樣本總數(shù)n、成功樣本總數(shù)succ、標準0分別同步放大為knm，ksuccm, k 0 m, k, m >Io
5.如權利要求I所述的基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控方法，其特征在于所述步驟7的結果分析，具體為選取闕值Thres，闕值Thres的選取根據(jù)所要求的I型錯誤來確定，默認為T= 9/(1- 0 )*100 ;如果B大于Thres，則認為有足夠的理由相信原假設Htl成立，如果B〈l/Thres則支持備擇假設H1成立；如果l/ThreS〈B〈ThreS，則不確定支持原假設還是支持備擇假設。
6.一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括 控制器，用于采集運行時軟件的服務聲明標準，作為監(jiān)控對象服務標準，根據(jù)服務標準產(chǎn)生不同任務目的分析器，傳遞需匹配的服務標準給對應的分析器，向數(shù)據(jù)采集端發(fā)布指令，指示觀察器采集所需的對應數(shù)據(jù)集，并控制實時周期性采集，數(shù)據(jù)庫匯總各分析器的監(jiān)控結果，送入服務能力評價模塊，向數(shù)據(jù)服務設備返回對軟件的監(jiān)控結果及評價結果； 觀察器，用于從數(shù)據(jù)服務設備端周期采集所需的服務數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)采集端的信息進行篩分分類重組，以準備形成不同分析器需要的數(shù)據(jù)； 分析器，根據(jù)控制器提供的服務標準和數(shù)據(jù)篩分模塊分組后的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進行匹配，形成可以采用貝葉斯統(tǒng)計的預處理樣本，并傳入歷史數(shù)據(jù)庫保存；根據(jù)貝葉斯方法作出相應的判斷，結果存入監(jiān)控結果數(shù)據(jù)庫。
7.如權利要求6所述的基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述控制器包括 服務信息采集模塊，用于采集運行時軟件的服務聲明標準，作為監(jiān)控對象服務標準，向數(shù)據(jù)采集端發(fā)布指令，指示觀察器采集所需的對應數(shù)據(jù)集； 分析器生成模塊，根據(jù)服務標準產(chǎn)生不同任務目的分析器，傳遞需匹配的服務標準給對應的分析器； 計時器，控制觀察器周期性采集監(jiān)控對象數(shù)據(jù)； 服務能力評價模塊，綜合評價服務能力，向數(shù)據(jù)服務設備返回對軟件的監(jiān)控結果以及評價結果； 樣本數(shù)據(jù)庫，存儲歷史監(jiān)控樣本數(shù)據(jù)； 監(jiān)控結果數(shù)據(jù)庫，存儲監(jiān)控結果數(shù)據(jù)，匯總不同的分析器發(fā)來的結果，傳遞給服務能力評價模塊。
8.如權利要求6所述的基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述觀察器包括數(shù)據(jù)采集端，用于從數(shù)據(jù)服務設備端周期采集所需的服務數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)篩分模塊，對數(shù)據(jù)采集端的信息進行篩分分類重組，以準備形成不同分析器需要的數(shù)據(jù)。
9.如權利要求6所述的基于貝葉斯推斷的軟件服務質量監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述分析器包括 匹配整形模塊，根據(jù)控制器提供的服務標準和數(shù)據(jù)篩分模塊分組后的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進行匹配，形成可以采用貝葉斯統(tǒng)計的預處理樣本，并傳入樣本數(shù)據(jù)庫保存； 貝葉斯統(tǒng)計模塊，根據(jù)貝葉斯方法作出相應的判斷，存入監(jiān)控結果數(shù)據(jù)庫。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于貝葉斯推斷的軟件服務質量動態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，設定原假設與備擇假設，選取先驗分布函數(shù)，讀取訓練樣本，對訓練樣本進行預處理，統(tǒng)計滿足屬性的樣本數(shù)，更新樣本集；對樣本總數(shù)，成功樣本數(shù)，標準值整形；計算貝葉斯因子，分析、存儲并返回監(jiān)控結果。系統(tǒng)包括控制器，采集軟件的服務聲明標準，產(chǎn)生不同任務目的分析器，傳遞需匹配的服務標準給分析器，向數(shù)據(jù)采集端發(fā)布指令，控制周期性采集；觀察器從數(shù)據(jù)服務設備端周期采集所需的服務數(shù)據(jù)，對信息進行篩分分類重組；分析器，數(shù)據(jù)進行匹配，形成可預處理樣本，傳入歷史數(shù)據(jù)庫保存；采用貝葉斯統(tǒng)計模塊分析數(shù)據(jù)，結果存入監(jiān)控結果數(shù)據(jù)庫。
文檔編號G06F11/30GK102866942SQ201210339638
公開日2013年1月9日 申請日期2012年9月13日 優(yōu)先權日2012年9月13日
發(fā)明者張鵬程, 朱躍龍, 徐美君 申請人:河海大學