专利名称：一种soa服务平均故障间隔时间预测方法
技术领域：
本发明属于软件服务质量预测的领域，尤其是涉及一种SOA服务故障间隔时间预测方法。
背景技术：
SOA服务作为一种新型的分布式构件模型在电子商务、企业应用集成等领域扮演着越来越重要的角色，它被认为是S0A(Service Oriented Architecture,面向服务计算构架)中最核心的技术之一。SOA服务运行在动态变化的网络环境中，其表现也在频繁变化， 这种动态性使得SOA服务的运行时服务质量相对于传统形态的软件更难以预测、掌控和干预。SOA服务的服务质量中最重要的一个指标即为MTTF (Mean Time To Failure，平均故障间隔时间)，它表示SOA服务在运行中从上一次故障恢复到下一次故障出现的间隔时间的数学期望，反应了 SOA服务连续提供正常服务的持续能力。虽然学术界和工业界提出了一系列用于分析和预测SOA服务的模型和方法，但大部分方法多以基于SLA (Service-level-agreement,服务等级协议)的静态分析为主要手段。服务等级协议是关于网络服务供应商和客户间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语，它从数量上约束了 SOA服务的最小连接带宽、最大丢包率、链接故障率等参数。基于SLA的静态分析，就是直接以服务等级协议所约束的上述参数的限值为模型输入，并假设参数恒定不变，计算和预测SOA服务的服务质量指标。这种静态分析的方法存在很大的缺陷由于SOA服务运行时所依赖的网络和系统环境瞬息万变，各种影响SOA服务运行时质量的参数量如带宽、丢包率、链接故障率、消息字段长度等，不可能维持恒定不变，这与相关参数恒定不变的假设存在极大的偏差；由于服务等级协议中给出的参数均为上限和下限值，实际运行时的量值可能高于或低于限值，从而导致基于服务等级协议的预测方法高估或低估了 SOA服务实际的表现。为了弥补上述方法的不足，充分考虑真实环境下SOA服务的动态性，本发明在深入研究SOA服务运行时量化特征，分析其趋势变化的基础上，提出一种基于增量转移概率分析的SOA服务平均故障间隔时间预测方法。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种准确度更高的SOA服务平均故障间隔时间预测方法。为实现上述目的，本发明提供了一种SOA服务平均故障间隔时间预测方法，按以下步骤执行步骤一采用SOAP Π工具对目标SOA服务的url地址进行轮询式的连接测试，记录连续η次SOA服务故障发生的时刻；获取SOA服务的故障间隔时间数据序列；设定SOA服务故障发生的初始时刻为t (η)，所述故障间隔时间数据序列为tf (i)，tf(i) = t(i+l)-t(i)，各故障间隔时间，η为正整数，i为整数且I彡i ^ n-l ；
步骤二 替换所述故障间隔时间数据序列中的奇异点；设定单位时间内所述故障间隔时间数据序列的最大正变化率为Rp，单位时间内所述故障间隔时间数据序列的最大负变化率为Rn;计算Rp和Rn ；Rp= max 授浩— (f(i) > o|;Rp =min 搜兼祭V(_/) —
当t 为奇异点；
当
权利要求
1.一种SOA服务平均故障间隔时间预测方法，其特征在于按以下步骤执行 步骤一记录连续η次SOA服务故障发生的时刻；获取SOA服务的故障间隔时间数据序列； 设定SOA服务故障发生的初始时刻为t(n)，所述故障间隔时间数据序列为tf(i)，tf(i) = t(i+l)-t(i)，各故障间隔时间，η为正整数，i为整数且KiSn-I; 步骤二 替换所述故障间隔时间数据序列中的奇异点； 设定单位时间内所述故障间隔时间数据序列的最大正变化率为Rp,单位时间内所述故障间隔时间数据序列的最大负变化率为Rn;计算Rp和Rn ； 当1^且^时，郎)为奇异点； 当{f ^ (/ 二1) < “ X ^nKif ° + 1)—丨jV、> “X &时，tf ⑴为奇异点，0.5 < a /(/ + !)-/(/) P< I; 设定所述故障间隔时间数据序列中的奇异点集合为f (X)，I彡X彡η-I ; 当tf(i)为奇异点时， ,.(λj / (X +1)-/(X- 1))χ(/(X)-/(X-1)) / \ι,1 外)=_f Κχ+D-V-1) "小-如…-分 步骤三计算相邻故障间隔时间增量序列的对数； 设定相邻故障间隔时间增量序列为cr (i) ；cr (i) = tf (i+l)-tf (i);计算相邻故障间隔时间增量序列的对数lcr(i) log(cr(/)) 7'(/) > O Icr[i) = < -log(-cr(/)) cr(i) < 0 ；0 cr(i) = 0 步骤四计算对数增长序列各分类之间的转移概率矩阵； 设定Icr (i)序列中最小值为MIN, MIN = min{lcr⑴11 < i < n_l};设定Icr (i)序列中最大值为MAX, MAX = max{lcr(i) 11彡i彡n_l} JfMIN到MAX的区间分为p个类，p为正整数；设定第X个序列数据到第I个分类的映射函数为map(x)，I < I < P ;当且仅当 MA X - MIN￥AX — MlNMlN + -~—χ(/-\)</α·{Χ)<Μ1Ν + -——__χ/时 (χ) = χ .PP 设定MIN到MAX的区间中第X1个类和第X2个类之间的转移概率矩阵为TR(Xl，x2)，X1和X2均为正整数；
2.如权利要求I所述的一种SOA服务平均故障间隔时间预测方法，其特征是所述获取SOA服务的故障间隔时间数据序列由SOAP UI测试平台对SOA服务的url地址测试得到。
全文摘要
本发明公开了一种SOA服务平均故障间隔时间预测方法，属于软件服务质量预测的领域，本发明通过深入研究SOA服务运行时量化特征，在分析其趋势变化的基础上，提出一种基于增量转移概率分析的SOA服务平均故障间隔时间预测方法，本发明避免了传统的SOA性能预测模型和方法中过于依赖SLA规范和假设性能参数恒定不变的不足，能为SOA服务可信性研究提供模型支撑和分析手段，能够极大的提高预测准确率和精度。
文档编号G06Q10/04GK102930346SQ20121038981
公开日2013年2月13日 申请日期2012年10月15日 优先权日2012年10月15日
发明者夏云霓, 罗辛 申请人:夏云霓, 罗辛