[发明专利]一种大规模网络服务系统行为重构方法

说明书

本发明涉及一种大规模网络服务系统行为重构方法，依据用户交互行为序列特征提出用户行为隶属度的概念。在系统行为重构模型的基础上，基于系统交互行为分类及延时控制，提出了带时延的随机模糊Petri网的系统行为重构模型和系统行为重构算法。使之在系统实时负载超出最大负载时触发重构模型均衡系统负载，使系统能够处于良好服务状态。

技术领域

本发明涉及一种大规模网络服务系统行为重构方法，属于信息技术技术领域。

背景技术

随着网络技术的迅速发展和网络服务系统的出现普及，以及网络用户的急剧增加和用户需求的不断变化，都需要大型网络服务系统能够保持动态自适应负载均衡下响应用户需求以及环境的变化。对于系统自适应可重构和负载均衡，丁博提出软件自适应包含感知、决策和执行三个环节。Feng-Lin Li等提出指出在当前软件服务或系统演化的研究中，主要从系统本身考虑，而没有把满足用户变化需求摆在优先的位置。袁刚提出对用户请求服务分类来分配系统资源从而动态均衡负载。ShaileshSaxena等利用模糊的动态负载平衡算法通过任务调度实现负载均衡的目的。

系统建模工具多种多样，例如流程图、自动机、Petri网等，相比较其他的系统建模工具，Petri网对系统并发的描述具有独特优势。庞善臣等针对Petri网对动态系统重构形式化描述和建模能力的不足，提出了可重写Petri网和位置可重写Petri网的基本概念，为动态重构系统的Petri网形式化建模提供理论方法，为大规模动态分布式系统的形式化验证提供有效途径。顾军等通过分析服务系统的执行过程，提出了一种基于排队Petri网的性能建模和分析方法，该方法在定量评估服务系统性能时具有一定的优越性。

现有的工作对于用户需求变化或个性化需求的服务技术有较多研究，服务质量的更多考虑也在于系统是否满足用户的需求的目标，但对于用户的刚性需求及用户的需求行为考虑甚少，尤其是大规模刚性需求行为的聚集而导致系统变异的情况。

发明内容

本发明的目的是：针对大规模用户行为短时间的聚集造成系统负载超载的问题，提出一种大规模网络服务系统行为重构模型与方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种大规模网络服务系统行为重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、初始化大规模网络服务系统并利用Petri网对系统进行建模；

S2、对系统Petri网模型进行分析，并确定需重构的关键节点；

S3、针对t时刻关键节点用户行为数所对应的系统负载与安全负载判断节点关系，并设置判断结构，包括以下步骤：

步骤1、计算t时刻系统中用户提交的行为对应的系统实时负载L_t，L_t＝B_t×l，式中，l(l≥1)表示一个用户提交一个请求行为所需要的系统负载，B_t表示t时刻大规模网络服务系统中用户提交的总的行为数，B_t＝U_t，U_t表示t时刻系统中的用户数；

步骤2、根据用户交互行为序列时间，利用隶属度函数对用户行为进行分类，其中：

用户行为隶属度函数表示用户行为U_i隶属于每一类S_j的程度，(j＝1，2，...p，式中，u_ik＝{u_i1，u_i2，...，u_im}表示用户行为U_i具有的交互行为序列时间特征，假设把用户行为按交互行为时间的长短分成p个用户群体，S_j＝{s₁，s₂，...，s_p}(p≥1)表示每一类用户群体的标准；