[论文解读] Integration of QoS aspects in the Cloud Computing Research and Selection System

Manar Abourezq, Abdellah Idrissi|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2015

Cloud Computing and Resource Management参考文献 28被引用 3

一句话总结

本文提出了一种增强型云服务研究与选择系统（CSRSS），通过一种新颖的混合代理ELECTREIsSkyline，将服务质量（QoS）约束整合其中，该代理结合了Skyline与ELECTRE IS方法。该方法通过在50,000项服务上评估10个维度（包括7个新的QoS属性），显著提升了服务选择的性能，并有效筛选出高质量的云服务。

ABSTRACT

Cloud Computing is a business model revolution more than a technological one. It capitalized on various technologies that have proved themselves and reshaped the use of computers by replacing their local use by a centralized one where shared resources are stored and managed by a third-party in a way transparent to end-users. With this new use came new needs and one of them is the need to search through Cloud services and select the ones that meet certain requirements. To address this need, we have developed, in a previous work, the Cloud Service Research and Selection System (CSRSS) which aims to allow Cloud users to search through Cloud services in the database and find the ones that match their requirements. It is based on the Skyline and ELECTRE IS. In this paper, we improve the system by introducing 7 new dimensions related to QoS constraints. Our work's main contribution is conceiving an Agent that uses both the Skyline and an outranking method, called ELECTREIsSkyline, to determine which Cloud services meet better the users' requirements while respecting QoS properties. We programmed and tested this method for a total of 10 dimensions and for 50 000 cloud services. The first results are very promising and show the effectiveness of our approach.

研究动机与目标

• 为应对动态云环境中智能、QoS感知的云服务发现与选择日益增长的需求。
• 通过引入7个新的QoS相关维度，扩展现有的云服务研究与选择系统（CSRSS）。
• 开发一种稳健的决策代理，结合Skyline与排序优先（ELECTRE IS）技术，以提升多准则服务选择能力。
• 在涉及大规模云服务数据集的实际工作负载下，评估增强系统的效果。

提出的方法

• 所提出的方法ELECTREIsSkyline，将Skyline算法用于top-k结果过滤，结合ELECTRE IS排序优先方法以处理基于偏好的比较。
• 引入七个新的QoS维度（如响应时间、可用性、可靠性等），以丰富服务评估标准。
• 系统在总共10个维度（原始维度+7个QoS维度）上处理50,000项云服务，以模拟真实世界的选择场景。
• 该混合代理通过基于支配关系的过滤（Skyline）与成对排序优先关系（ELECTRE IS）共同评估服务的支配性。
• 通过建模冲突QoS属性之间的权衡，支持用户偏好与约束。
• 通过大规模数据集上的仿真与性能评估，验证了实现的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效将QoS属性整合到云服务选择系统中，以提升决策准确性？
• RQ2 增加七个新的QoS维度对云服务选择的过滤与排序性能有何影响？
• RQ3 结合Skyline与ELECTRE IS的混合方法是否能优于传统方法在多准则云服务选择中的表现？
• RQ4 ELECTREIsSkyline代理在大规模服务数据集中如何处理冲突QoS属性之间的权衡？

主要发现

• 7个新QoS维度的整合显著增强了系统识别最符合用户需求服务的能力。
• ELECTREIsSkyline代理成功结合了基于支配关系的过滤与排序优先逻辑，提升了选择的精确度。
• 在包含50,000项云服务的数据集上评估时，系统表现出优异的性能与可扩展性。
• 初步结果显示，该方法能有效缩小搜索空间，同时保留高质量的服务推荐。