数据中心应用感知的动态资源配置研究

面向云计算数据中心,该文研究了应用感知的动态资源配置及其实现方法。采用马尔科夫过程对应用进行建模,并计算各功能模式下资源需求的变化关系。以保证应用执行性能为前提,提出基于执行等待时间期望的资源评估算法。提出应用感知的动态资源配置算法并和静态最大资源配置算法进行了对比实验。实验结果表明,在相同的应用负载下,该文算法相对于最大资源配置算法能够减少49%的物理机使用量;在给定同样的物理机数时,该文算法对应用请求的接受率比最大资源配置算法提高约45%。     

Web服务演化综述

随着Web服务应用越来越广泛,因新的需求或自我完善的需要,服务需进行持续不断的演化,Web服务演化问题成为研究热点。首先对Web服务演化的研究进行了分类;然后从演化需求分析、演化影响分析、演化实施三个方面对现有研究进行了分析与总结;最后,针对当前研究的不足,总结了Web服务演化需要进一步加强的研究方向。     

面向数据流的服务组合演化影响性分析方法

BPEL已经成为事实上的Web服务组合标准语言,利用BPEL控制流图(BPEL flow graph,BFG)对BPEL进行建模,通过模型对服务组合的数据流进行分析,提出一个面向成员服务的数据依赖度量集;通过此度量集可以量化成员服务的数据依赖复杂度,从而分析成员服务对BPEL中数据流的影响程度与范围,为服务组合演化策略的制定及实施提供依据.