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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著Internet技術(shù)的不斷發(fā)展,Web服務(wù)器軟件功能越來(lái)越強(qiáng)大,結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜。然而正是由于系統(tǒng)功能的強(qiáng)大和復(fù)雜程度的提高,軟件系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間持續(xù)運(yùn)行后,未知的軟件缺陷引發(fā)的服務(wù)器性能衰退現(xiàn)象不可避免,因此有必要對(duì)Web服務(wù)器軟件抗衰進(jìn)行研究。軟件抗衰能夠改善服務(wù)器系統(tǒng)性能,為成千上萬(wàn)的用戶(hù)提供正確可靠的服務(wù),為企業(yè)減少損失。
通過(guò)對(duì)已有抗衰方法的研究與分析,發(fā)現(xiàn)存在以下不足。首先,已有基于測(cè)量的方法很多都是以實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)
2、據(jù)建模,忽略了軟件系統(tǒng)未來(lái)信息的變化。其次,已有抗衰方法都把系統(tǒng)看作一個(gè)整體進(jìn)行研究,導(dǎo)致抗衰靈活性不夠好以及系統(tǒng)不可用時(shí)間更長(zhǎng)。由于混沌蘊(yùn)含內(nèi)在規(guī)律性與可預(yù)測(cè)特性,所以本文結(jié)合混沌理論研究Web服務(wù)器軟件老化與恢復(fù),主要工作如下:
首先通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能參數(shù)進(jìn)行分析,得出平均負(fù)載與響應(yīng)時(shí)間為關(guān)鍵性能參數(shù),然后利用Takens定理對(duì)關(guān)鍵性能參數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行相空間重構(gòu),通過(guò)G-P算法發(fā)現(xiàn)嵌入維數(shù)與吸引子維數(shù)的變化關(guān)系,由這種方法
3、可以充分驗(yàn)證平均負(fù)載與響應(yīng)時(shí)間的混沌特性,可以發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵性能參數(shù)的變化規(guī)律。其次,利用小數(shù)據(jù)量方法求解關(guān)鍵性能參數(shù)的最大Lyapunov指數(shù),應(yīng)用最大Lyapunov指數(shù)對(duì)關(guān)鍵性能參數(shù)時(shí)間序列建立混沌預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)性能參數(shù)未來(lái)的變化,結(jié)合性能參數(shù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的變化范圍制定抗衰決策,為軟件自愈提供依據(jù)。
為驗(yàn)證本文所提方法的有效性,以模擬法庭教學(xué)系統(tǒng)為實(shí)驗(yàn)環(huán)境,通過(guò)監(jiān)控工具采集性能參數(shù)數(shù)據(jù),對(duì)平均負(fù)載與響應(yīng)時(shí)間分別求解最大Lvap
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