Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Методы и алгоритмы выбора
композиции веб-сервисов в системах
с сервисно-ориентированной архитектурой
Душкин Дмитрий Никола...
Теоретическое обоснование, разработка и
развитие методов и моделей систем с
сервис-ориентированной архитектурой для
решени...
Актуальные проблемы
современных информационных систем
1.  Рост объемов данных
2.  Интеграция с партнёрами и новыми
подразд...
Сервисно-ориентированная
архитектура – современное решение
проблем средних и крупных
информационных систем.
4
Кто использует СОА?
5
Основные преимущества СОА
•  Открытость решения за счет стандартов
•  Независимость от программно-аппаратной
платформы
•  ...
Область исследований – 1
Решение задач в СОА основывается на
использовании композиции (объединения)
нескольких автономных ...
Область исследований – 2
•  Часто используются внешние веб-
сервисы – «чёрные ящики» с позиции
потребителя услуг.
•  Одну ...
Порталы-«агрегаторы» веб-сервисов
APIhub, Programmable Web APIDirectory,
Mashery и Mashape в сумме содержат
более 20 000 о...
Примеры веб-сервисов с множеством
реализаций
10
Сервис картографии предоставляют:
Google Maps, Яндекс.Карты, Nokia Maps,
B...
Пример композиции веб-сервисов
11
Веб-сервис
Сервис
геопозиционирования
Гео-информационный
сервис
Каталог организаций
2) О...
Основные проблемы при
проектировании
1.  Какие выбрать критерии сравнения веб-
сервисов и способы оценки их значений?
2.  ...
Поставленные задачи – 1
1. Анализ особенностей задачи
рационального выбора веб-сервисов.
2. Анализ современных методов, мо...
Поставленные задачи – 2
4. Разработка алгоритма рационального
выбора композиции веб-сервисов.
5. Создание программного ком...
Основные положения,
выносимые на защиту
1.  Метод определения чувствительности
веб-сервиса.
2.  Модель веб-сервиса, включа...
Сравнение с другими наиболее близкими
исследованиями
•  В работе [1] проводился единичный эксперимент
исследования чувстви...
1.  МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ВЕБ-СЕРВИСА
17
Мотивация ввода нового критерия
сравнения веб-сервисов
Отсутствие корректного описания таких
критериев, которые описывали ...
Определение
Чувствительность веб-сервиса – критерий,
на основе которого может быть оценена
возможность обеспечения определ...
Формальная постановка задачи
•  – множество описаний веб-
сервисов, где n – количество показателей и m
– количество объект...
Схема метода решения задачи
определения чувствительности
произвольного веб-сервиса
21
Вычисление матрицы X «объект-признак»
Опишем каждый веб-сервис следующим образом:
•  t (i) – вектор, характеризующий измен...
Вычисление среднего времени обработки
запросов – 1
23
Вычисление среднего времени обработки
запросов – 2
24
Вычисление изменения стандартного
отклонения времени обработки запросов
Аналогично среднему времени обработки запросов.
25
Вычисление изменения числа
необработанных запросов
26
Итоговые признаки,
описывающий веб-сервис
27
Классы чувствительности
28
1	
  класс	
   Низкая	
  чувствительность.	
  	
  
Малые	
  изменения	
  всех	
  показателей	
 ...
Определение класса чувствительности
произвольного веб-сервиса
•  Алгоритм классификации – метод опорных
векторов* (Support...
Определение класса чувствительности
произвольного веб-сервиса – 3
•  Разделение множества данных для
"обучения" и оценки к...
Определение класса чувствительности
произвольного веб-сервиса – 4
Результаты
На контрольном подмножестве
F-мера = 0.955 ± ...
32
МОДЕЛЬ ВЕБ-СЕРВИСА2.1.	
  
Критерии сравнения – 1
33
Критерии сравнения – 2
•  Производительность:
–  Чувствительность
–  Время обслуживания
•  Надежность:
–  Безотказность
– ...
Среднее время обработки запросов
•  HTTP-запрос как минимум состоит из 12
этапов межсетевого взаимодействия.
•  Каждый эта...
36
Диаграмма
прохождения
HTTP-запроса
Обработка	
  запроса	
  Wai$ng	
  
Connec$ng	
  
Вычисление среднего и стандартного
отклонения времени обработки запроса
Для сведения к минимуму шума при
измерении необход...
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ
РАЦИОНАЛЬНОГО ВЫБОРА
КОМПОЗИЦИИ ВЕБ-СЕРВИСОВ
38
2.2.	
  
Постановка задачи многокритериального
принятия решений – 1
39
Постановка задачи многокритериального
принятия решений – 2
Необходимо произвести выбор
оптимальной по предпочтениям Ω
комп...
Алгоритм решения задачи
41
Сужение множества Парето – 1
В работе предлагается модифицированный
автором метод Подиновского В.В. и Уткина Л.В.
Пусть:
•...
Сужение множества Парето – 2
Критерий Ki важнее критерия Kj с
заданными положительными параметрами
vi и vj, если для любог...
Сужение множества Парето – 3
Если критерий Ki важнее критерия Kj с
параметрами vi и vj, то можно сузить
множество Парето з...
45
3.  ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС,
РЕАЛИЗУЮЩИЙ ОСНОВНЫЕ
ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ
46
Архитектура
системы
Использование программного комплекса в
контексте процесса проектирования мобильного
приложения поиска ближайших больниц
47...
Задачи и подзадачи
Список веб-сервисов и их функций
Добавление реализаций
Задачи, подзадачи и реализации
Парето множество для задачи поиска
больниц
Сужение множества Парето
Публикации – 1
Публикации в рецензируемых журналах ВАК:
1. Душкин Д.Н. Анализ чувствительности веб-сервисов в
задаче выбор...
Публикации в материалах научных мероприятий, научных сборниках и
периодических научных изданиях:
4. Душкин Д.Н. О задаче в...
8. Душкин Д.Н., Душкин Н.Д. Применение сетецентрического подхода в системах
мониторинга природных катастроф // Десятая Все...
Внедрение
Результаты диссертационного исследования
нашли применения в следующих проектах и
организациях:
•  При разработке...
Выводы – 1
1.  Выполнен анализ современного состояния
проблемы рационального выбора композиции веб-
сервисов в системах с ...
Выводы – 2
4.  Разработана методика решения задачи
рационального выбора композиции веб-
сервисов.
5.  Разработан программн...
Спасибо за внимание!
60
Дополнительные слайды
61
1. По чувствительности
Вычисление среднего времени обработки
запросов (подробнее об аппроксимации)
63
– показатель ординаты точки
пересечения пря...
Мотивация разделения веб-сервисов
на классы чувствительности
Большое число критериев, характеризующих
чувствительность. Пр...
Определение класса чувствительности
произвольного веб-сервиса – 1
•  Дано множество описаний объектов и
соответствующие им...
Пример данных по 100 веб-сервисам
Нормализация данных перед
процедурами машинного обучения
Используется Z-оценка, приводящая данные
к 0 среднему значению и ...
Результаты сеточного поиска
2. По критериям и выбору
Среднее время между отказами (MTBF) и
среднее время восстановления (MTTR) 1
При сборе статистики работы веб-сервиса БД мож...
Среднее время между отказами (MTBF) и
среднее время восстановления (MTTR) 2
Вычисление доступности
Вычисление безотказности
вероятность того, что запрос будет
корректно обработан при условии, что веб-
сервис функционирует в штатном режиме.
Безотк...
Получение множества Парето
Множество Парето – множество недоминируемых
(нехудших) вариантов.
Для малого числа критериев и ...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

1. предзащита

684 views

Published on

  • Be the first to comment

1. предзащита

  1. 1. Методы и алгоритмы выбора композиции веб-сервисов в системах с сервисно-ориентированной архитектурой Душкин Дмитрий Николаевич Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук Научный руководитель: доктор технических наук Фархадов М.П Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова Российской академии наук Расширенный семинар 2013 г.
  2. 2. Теоретическое обоснование, разработка и развитие методов и моделей систем с сервис-ориентированной архитектурой для решения проблемы рационального выбора композиций веб-сервисов в рамках определенных бизнес-процессов. 2 Цель работы
  3. 3. Актуальные проблемы современных информационных систем 1.  Рост объемов данных 2.  Интеграция с партнёрами и новыми подразделениями 3.  Обновление платформы предприятия с сохранением старых, но проверенных систем 3
  4. 4. Сервисно-ориентированная архитектура – современное решение проблем средних и крупных информационных систем. 4
  5. 5. Кто использует СОА? 5
  6. 6. Основные преимущества СОА •  Открытость решения за счет стандартов •  Независимость от программно-аппаратной платформы •  Ориентированность на сетевое взаимодействие •  Использование машинно-читаемых описаний сервисов 6
  7. 7. Область исследований – 1 Решение задач в СОА основывается на использовании композиции (объединения) нескольких автономных веб-сервисов. Веб-сервис – это идентифицируемая веб- адресом программная система со стандартизированными интерфейсами. 7
  8. 8. Область исследований – 2 •  Часто используются внешние веб- сервисы – «чёрные ящики» с позиции потребителя услуг. •  Одну и ту же функцию могут реализовывать несколько внешних веб-сервисов. 8
  9. 9. Порталы-«агрегаторы» веб-сервисов APIhub, Programmable Web APIDirectory, Mashery и Mashape в сумме содержат более 20 000 описаний различных веб- сервисов. 9
  10. 10. Примеры веб-сервисов с множеством реализаций 10 Сервис картографии предоставляют: Google Maps, Яндекс.Карты, Nokia Maps, Bing Maps. Сервис внешнего хранилища данных: Microsoft Azure DB, Google DataStore, CouchDB, Amazon RDS. Сервис новостей: Лента.ру, BBC News, Guardian, New York Times.
  11. 11. Пример композиции веб-сервисов 11 Веб-сервис Сервис геопозиционирования Гео-информационный сервис Каталог организаций 2) Определение координат по IP-адресу 3) Запрос ближайших больниц 4) Запрос детальной информации по больницам 5) Ответ 1) Запрос детальной инф-ции по ближайшим больницам
  12. 12. Основные проблемы при проектировании 1.  Какие выбрать критерии сравнения веб- сервисов и способы оценки их значений? 2.  Как осуществить рациональный выбор* композиции веб-сервисов для решения определенной задачи? * Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Активный прогноз. — Москва : ИПУ РАН, 2002. — С. 101. 12
  13. 13. Поставленные задачи – 1 1. Анализ особенностей задачи рационального выбора веб-сервисов. 2. Анализ современных методов, моделей и программных средств рационального выбора композиции веб-сервисов. 3. Разработка модели веб-сервиса, включающей измеряемые критерии сравнения. 13
  14. 14. Поставленные задачи – 2 4. Разработка алгоритма рационального выбора композиции веб-сервисов. 5. Создание программного комплекса на основе использованных моделей, методов и алгоритмов. 6. Проведение апробации и оценка эффективности разработанного программного комплекса на примере разработки приложения с сервисно- ориентированной архитектурой. 14
  15. 15. Основные положения, выносимые на защиту 1.  Метод определения чувствительности веб-сервиса. 2.  Модель веб-сервиса, включающая измеримые критерии. 3.  Программный комплекс, реализующий основные положения диссертации. 15
  16. 16. Сравнение с другими наиболее близкими исследованиями •  В работе [1] проводился единичный эксперимент исследования чувствительности в «идеальных» лабораторных условиях. •  В работе [2] для решения схожей многокритериальной задачи использовались методы, предполагающие потерю важной информации (линейная свертка, МАИ и др.) 1.  Non-functional properties in the model-driven development of service- oriented systems / Stephen Gilmore, Laszlo Gonczy, Nora Koch et al. // Software Systems Modeling.— 2011.— Vol. 10, no. 3.— P. 287–311 2.  Moheb Anita. An Efficient Qos-Based Ranking Model for Web Service Selection with Consideration of User’s Requirement : Thesis / Anita Moheb ; Ryerson University.— 2012.— P. 94. 16
  17. 17. 1.  МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ ВЕБ-СЕРВИСА 17
  18. 18. Мотивация ввода нового критерия сравнения веб-сервисов Отсутствие корректного описания таких критериев, которые описывали бы веб- сервис в долгосрочной перспективе, что важно в ситуациях, когда необходимо быть уверенным в обеспечиваемом уровне производительности при увеличении нагрузки. 18
  19. 19. Определение Чувствительность веб-сервиса – критерий, на основе которого может быть оценена возможность обеспечения определенного уровня производительности веб-сервиса при возрастающей нагрузке. 19
  20. 20. Формальная постановка задачи •  – множество описаний веб- сервисов, где n – количество показателей и m – количество объектов. •  – множество меток классов чувствительности. •  Требуется построить алгоритм , способный классифицировать произвольный объект . 20 mn RX × ∈ m Ry ∈ Xx ∈
  21. 21. Схема метода решения задачи определения чувствительности произвольного веб-сервиса 21
  22. 22. Вычисление матрицы X «объект-признак» Опишем каждый веб-сервис следующим образом: •  t (i) – вектор, характеризующий изменение времени обработки запросов при повышении нагрузки; •  d (i) – вектор, характеризующий изменение стандартного отклонения; •  e (i) – вектор, характеризующий изменение числа ошибок. 22
  23. 23. Вычисление среднего времени обработки запросов – 1 23
  24. 24. Вычисление среднего времени обработки запросов – 2 24
  25. 25. Вычисление изменения стандартного отклонения времени обработки запросов Аналогично среднему времени обработки запросов. 25
  26. 26. Вычисление изменения числа необработанных запросов 26
  27. 27. Итоговые признаки, описывающий веб-сервис 27
  28. 28. Классы чувствительности 28 1  класс   Низкая  чувствительность.     Малые  изменения  всех  показателей  при  повышении  нагрузки.   2  класс   Повышение  среднего  и  стандартного  отклонения  времени  обработки  запросов,   малое  увеличение  числа  ошибок.   3  класс   Высокие  темпы  повышения  среднего  и  стандартного  отклонения  времени   обработки  запросов,  увеличение  числа  ошибок.   4  класс   Высокая  чувствительность.   Высокие  изменения  всех  показателей  при  повышении  нагрузки.  
  29. 29. Определение класса чувствительности произвольного веб-сервиса •  Алгоритм классификации – метод опорных векторов* (Support Vector Machine, SVM). •  Оценка обобщающей способности – F-мера. * Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. — 448 с. 29
  30. 30. Определение класса чувствительности произвольного веб-сервиса – 3 •  Разделение множества данных для "обучения" и оценки классификатора: 30 20%   подмножество   кросс-­‐валидации   (подбор  параметров   классификатора)   60%   обучающее   подмножество   20%   контрольное    подмножество  
  31. 31. Определение класса чувствительности произвольного веб-сервиса – 4 Результаты На контрольном подмножестве F-мера = 0.955 ± 0.025 для ядра радиально базисной функции с параметрами C = 1000, Ɣ = 0.001. 31
  32. 32. 32 МОДЕЛЬ ВЕБ-СЕРВИСА2.1.  
  33. 33. Критерии сравнения – 1 33
  34. 34. Критерии сравнения – 2 •  Производительность: –  Чувствительность –  Время обслуживания •  Надежность: –  Безотказность –  Доступность –  Аптайм –  Среднее время между отказами –  Среднее время восстановления •  Стоимость: –  Стоимость 1000 запросов –  Бесплатный дневной лимит запросов 34
  35. 35. Среднее время обработки запросов •  HTTP-запрос как минимум состоит из 12 этапов межсетевого взаимодействия. •  Каждый этап может иметь большой разброс значений по времени ввиду: o  Различных сред прохождения сигнала o  Переменным физическим расстоянием между клиентом и сервером o  Промежуточного сетевого оборудования 35
  36. 36. 36 Диаграмма прохождения HTTP-запроса Обработка  запроса  Wai$ng   Connec$ng  
  37. 37. Вычисление среднего и стандартного отклонения времени обработки запроса Для сведения к минимуму шума при измерении необходимо учитывать только фактическое время обработки запроса веб- сервисом: где 37
  38. 38. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАЦИОНАЛЬНОГО ВЫБОРА КОМПОЗИЦИИ ВЕБ-СЕРВИСОВ 38 2.2.  
  39. 39. Постановка задачи многокритериального принятия решений – 1 39
  40. 40. Постановка задачи многокритериального принятия решений – 2 Необходимо произвести выбор оптимальной по предпочтениям Ω композиции веб-сервисов Implement(T) в рамках определенной задачи T. Предпочтения Ω заданы как относительная важность критериев. 40
  41. 41. Алгоритм решения задачи 41
  42. 42. Сужение множества Парето – 1 В работе предлагается модифицированный автором метод Подиновского В.В. и Уткина Л.В. Пусть: •  x – функция, предоставляемая веб- сервисом и реализующая необходимую подзадачу; • K(x) = (K1(x), …, Kn(x)) – векторная оценка функции x. 42
  43. 43. Сужение множества Парето – 2 Критерий Ki важнее критерия Kj с заданными положительными параметрами vi и vj, если для любого K(x) K(x)’ ≻ K(x) причем Ki'(x) =Ki(x) + vi , Kj'(x) = Kj(x) - vj , Kk'(x) = Kk(x), где k=1, ...,m, k ≠ i, k ≠ j. 43
  44. 44. Сужение множества Парето – 3 Если критерий Ki важнее критерия Kj с параметрами vi и vj, то можно сузить множество Парето заменой K(x) на K*(x): 44
  45. 45. 45 3.  ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС, РЕАЛИЗУЮЩИЙ ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ
  46. 46. 46 Архитектура системы
  47. 47. Использование программного комплекса в контексте процесса проектирования мобильного приложения поиска ближайших больниц 47 Веб-сервис Сервис геопозиционирования Гео-информационный сервис Каталог организаций 2) Определение координат по IP-адресу 3) Запрос ближайших больниц 4) Запрос детальной информации по больницам 5) Ответ 1) Запрос детальной инф-ции по ближайшим больницам
  48. 48. Задачи и подзадачи
  49. 49. Список веб-сервисов и их функций
  50. 50. Добавление реализаций
  51. 51. Задачи, подзадачи и реализации
  52. 52. Парето множество для задачи поиска больниц
  53. 53. Сужение множества Парето
  54. 54. Публикации – 1 Публикации в рецензируемых журналах ВАК: 1. Душкин Д.Н. Анализ чувствительности веб-сервисов в задаче выбора оптимальной конфигурации систем с сервисно-ориентированной архитектурой // Управление большими системами. Выпуск 40. М.: ИПУ РАН, 2012. С. 164-182. 2. Фархадов М.П., Душкин Д.Н. Сетецентрические технологии: эволюция, текущее положение и области дальнейших исследований // Автоматизация и современные технологии. — 2012. — N 1. — С. 21-29. 3. Душкин Д.Н. Автоматизированное определение классов чувствительности веб-сервисов // Управление большими системами (принято к печати) 54
  55. 55. Публикации в материалах научных мероприятий, научных сборниках и периодических научных изданиях: 4. Душкин Д.Н. О задаче выбора оптимальной конфигурации системы с сервисно- ориентированной архитектурой // Массовое обслуживание: потоки, системы, сети = Queues: flows, systems, networks: материалы международной научной конференции «Современные вероятностные методы анализа, проектирования и оптимизации информационно-телекоммуникационных сетей». Под ред. А.Н. Дудина [и др.], Минск: Изд. центр БГУ, 2013. С. 24–31. 5. Душкин Д.Н., Душкин Н.Д. О проблеме выбора оптимальной по предпочтениям композиции сервисов // Актуальные проблемы и перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем. Сборник научных трудов Первой Международной научно-практической конференции «Радиоинфоком – 2013» – М.: МГТУ МИРЭА, 2013 – ISBN: 978-5-7339-0959-2 – ч. 2 – с. 62-66 6. Васильев С.Н., Смирнова Н.В., Суконнова А.А., Душкин Д.Н., Абраменков А.Н. Методы интеллектуализации обучающих систем // Современные информационные технологии и ИТ-образование. Сборник избранных трудов VII Международной научно- практической конференции. Под ред. проф. В.А. Сухомлина. — М.: ИНТУИТ.РУ, 2012. 1050 c. - ISBN 978-5-9556-0140-3. c. 503-519 7. Душкин Д.Н., Смирнова Н.В. Применение инструментов символьных вычислений для проверки решений задач из курсов для конструкторов и технологов в интеллектуальной обучающей веб-системе «Волга» / Сборник докладов международной научно-практической конференции «Современные технологии, материалы, оборудование и ускоренное восстановление квалифицированного кадрового потенциала — ключевые звенья в возрождении отечественного авиа- и ракетостроения». Казань: Изд-во «Вер- толет», 2012. Т. IV. С. 558-564. 55
  56. 56. 8. Душкин Д.Н., Душкин Н.Д. Применение сетецентрического подхода в системах мониторинга природных катастроф // Десятая Всероссийская научно- техническая конференция «Приоритетные направления развития науки и технологий». Тула. 2011. С. 187-189 URL: http://www.semikonf.ru/archive/? detailID=190 9. Душкин Д.Н., Каргин А.Н., Фархадов М.П. Новые вехи в развитии систем массового обслуживания // Материалы V международной научно- практической конференции «Интернет и общество» INSO 2011. Грузия, Кутаиси: Кутаисский государственный университет имени Акакия Церетели. 2011. URL: http://inso.ge/stats2011-2rus.html 10. Душкин Д.Н., Мясоедова М.А., Фархадов М.П. Современная система управления порталом для создания сервисов в интернет нового поколения // Труды конференции «Технические и программные средства систем управления, контроля и измерения» (УКИ’2010). М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН. 2010. 276 с. 11. Мясоедова М.А., Душкин Д.Н., Мясоедова З.П., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Разработка интернет портала «Сурдосервер» с ресурсами русского жестового языка // Четвертый междисциплинарный семинар «Анализ разговорной русской речи». Спб: СПИИ РАН, 2010. с. 57-61 12. Aбраменков А.Н., Душкин Д.Н., Мясоедова З.П., Мясоедова М.А., Паршакова А.А., Петухова Н.В., Фархадов М.П. Интернет сервис для людей с нарушениями слуха «СУРДОСЕРВЕР» // Proceedings of International Workshop «Distributed Computer and Communication Networks DCCN’2010». Moscow, Russia. M.: R&D Company «Information and Networking Technologies», 2010. P. 331-338. 56
  57. 57. Внедрение Результаты диссертационного исследования нашли применения в следующих проектах и организациях: •  При разработке веб-приложения «Сурдосервер»; •  В учебном процессе на кафедре Информационных систем МИРЭА; •  Апробация и внедрение на лабораторном стенде лаборатории №17 ИПУ РАН для исследования характеристик новых веб- сервисов. 57
  58. 58. Выводы – 1 1.  Выполнен анализ современного состояния проблемы рационального выбора композиции веб- сервисов в системах с сервисно-ориентированной архитектурой. 2.  Формализован оригинальный критерий сравнения веб-сервисов чувствительность, позволяющий оценить поведение веб-сервисов при постепенном повышении нагрузки. 3.  Проведен анализ критериев сравнения веб- сервисов, оценку значений которых можно получить автоматизированным способом. 58
  59. 59. Выводы – 2 4.  Разработана методика решения задачи рационального выбора композиции веб- сервисов. 5.  Разработан программный комплекс на основе описываемых в диссертационной работе моделей, методов и алгоритмов. 59
  60. 60. Спасибо за внимание! 60
  61. 61. Дополнительные слайды 61
  62. 62. 1. По чувствительности
  63. 63. Вычисление среднего времени обработки запросов (подробнее об аппроксимации) 63 – показатель ординаты точки пересечения прямой с осью ординат, – тангенс угла наклона прямой.
  64. 64. Мотивация разделения веб-сервисов на классы чувствительности Большое число критериев, характеризующих чувствительность. При 25 итерациях, один веб- сервис характеризуется 75 показателями: 1.  Среднее время обработки запросов при заданной нагрузке 2.  Стандартное отклонение времени обработки запросов при заданной нагрузке 3.  Число необработанных запросов при заданной нагрузке
  65. 65. Определение класса чувствительности произвольного веб-сервиса – 1 •  Дано множество описаний объектов и соответствующие им классы: •  Необходимо найти алгоритм a, способный классифицировать произвольный объект x ∈ X. 65
  66. 66. Пример данных по 100 веб-сервисам
  67. 67. Нормализация данных перед процедурами машинного обучения Используется Z-оценка, приводящая данные к 0 среднему значению и 1 стандартному отклонению.
  68. 68. Результаты сеточного поиска
  69. 69. 2. По критериям и выбору
  70. 70. Среднее время между отказами (MTBF) и среднее время восстановления (MTTR) 1 При сборе статистики работы веб-сервиса БД может содержать более 1 000 000 записей результатов теста. Для вычисления MTBF и MTTR по стандартным формулам необходимо использовать все значения из БД. Использование инкрементных формул значительно сокращает время вычисления.
  71. 71. Среднее время между отказами (MTBF) и среднее время восстановления (MTTR) 2
  72. 72. Вычисление доступности Вычисление безотказности
  73. 73. вероятность того, что запрос будет корректно обработан при условии, что веб- сервис функционирует в штатном режиме. Безотказность
  74. 74. Получение множества Парето Множество Парето – множество недоминируемых (нехудших) вариантов. Для малого числа критериев и вариантов достаточно алгоритма простого перебора, но для большого – целесообразно использовать более сложные алгоритмы. В работе используется алгоритм* с полиномиальной сложностью. * Васильев С.Н., Котлов Ю.В. Методы и алгоритмы многокритериальной оптимизации на основе нестрогих ранжировок альтернатив по частным критериям и опыт компьютерной реализации // Проблемы управления и информатики. — 2006. — Т. 1-2. — С. 28–38 74

×