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基于云计算平台的组合服务质量信任度建模

2022-05-11陈良英

微型电脑应用 2022年4期
关键词:信任度服务质量建模

陈良英

(四川信息职业技术学院,网络与通信学院, 四川,广元 628017)

0 引言

当今网络平台服务范围广泛,但大部分平台服务内容单一,为了使得平台的服务功能最佳化,各个平台纷纷利用云计算技术进行平台组合服务。然而组合后的平台,具有不可控性和不确定性,使得平台的可靠性以及服务质量无法得到保障[1]。因此许多组合平台开始摒弃以服务质量为核心约束的服务组合方法,利用网络计算造假,使得客户无法获得服务质量的深层次要求,因此提出基于云计算平台的组合服务质量信任度建模。通过对基于云计算平台的组合服务进行研究,利用平台信任度属性描述、信任度审定以及信任度评估流程,完成平台的组合服务质量信任度评估机制设置。结合服务可信管理引擎设置、平台的组合服务主要本体构建以及可视化处理,实现平台的组合服务质量信任度建模,最后依托服务可信度获取、计算,实现基于云计算平台的组合服务质量信任度建模研究。

1 基于云计算平台的组合服务研究

近年来,随着云计算的快速发展,基于云计算的平台,借助新型计算模式,演化出多样的应用需求,从而更加灵活的管理和提供服务。在基于云计算平台的组合服务中,存在大量功能相同,同时评估质量属性各不相同的服务,因此需要对平台候选服务集中的相同功能属性以及不相同功能属性进行研究,选择能够直接评估平台服务质量的属性,并对其进行信任度处理[2]。基于云计算平台的组合服务研究的核心就是服务属性的选择,服务属性的选择对平台的组合服务能否成功起着举足轻重的作用。

基于云计算平台的服务属性选择,根据用户要求的平台最优目标函数,对平台局部以及全局进行处理。因基于云计算的平台具有复杂功能、易扩展的云服务模式,可以形成多种组合式服务,因此在平台中为任意一个服务流程都设定一个绑定任务,通过绑定相关任务来实现基于云计算的平台组合服务[3]。设计的基于云计算平台的服务属性选择如图1所示。

图1 基于云计算平台的服务属性选择示意图

通过选择基于云计算平台的服务属性,形成灵活的平台服务属性特征[4]。灵活的服务属性特征可以更好的动态整合各类云服务,从而满足用户使用信任度要求。通过对基于云计算平台的组合服务进行研究,选择的基于云计算平台服务属性,从而为平台的组合服务质量信任度评估机制设置奠定基础。

2 设置平台的组合服务质量信任度评估机制

通过对基于云计算平台的组合服务进行研究,获得基于云计算平台的服务属性,依托平台的服务属性,结合平台信任度属性描述、信任度审定以及信任度评估流程,设置平台的组合服务质量信任度评估机制。

2.1 信任度属性描述

对于完成服务属性选择的服务平台,信任度属性描述,是明确区分各种服务属性的基础。信任度是会学人际关系和生理学证据的结合,可以理解为一种抽象的经验信任和基础信任的组合。

信任度属性描述所需的信息是平台服务概况,由输入、输出和服务共同组成[5]。概括而言,如果信任度属性描述与预期一致,那么该信任度属性为可信。该信任度属性所包含的服务行为从服务计算的角度看来,可以满足服务对象对基于身份的访问授权与控制的核心信任。即信任度属性包括两方面信任问题,分别是信任对象的基础信任属性问题以及核心信任属性问题。因此通过基础信任属性以及核心信任属性两方面对信任度属性进行研究。

基础信任属性描述,将信任的本质(即信任依附于对象而存在的内容)作为信任度的客观属性[6]。该客观属性伴随着信任对象,无论是产生还是消灭,都是依靠依附的对象。即依附对象可使其产生,也可使其灭亡,不可脱离对象本身形成独立的整体,信任属性与对象身份绑定。因此对于基础信任属性描述,需要将具体对象进行分析,从而实现基础信任属性的描述。

核心信任属性描述,即通过分析基于身份的访问授权与控制的经验,来完成核心信任属性描述。基于身份的访问授权与控制的经验定义为主观属性,其不随着依附的主体而改变,由主观认知决定[7]。因具有主观属性,核心信任属性描述难以表达、测量和评估,只能通过主观测量。根据以往的人类社会交互和协作机制,借助经验信任,利用相关经验不等式,描述出信任度区间和置信区间的关系。当确定置信区间ε后,信任度属性即可通过Bernstin不等式或Chebyshe不等式实现描述[8]。

通过分别从基础信任属性以及核心信任属性两方面对信任度属性进行描述,满足了信任度属性客观和主观要求。

2.2 信任度审定

为了保证通过客观和主观描述的信任度属性准确信,进行信任度审核。基于云计算平台的组合服务信任度审定,首先通过审定模块中的审定算法,依托信任度属性准确地把握的特征,判断即将收到的信任度属性是否为真实属性[9]。常规审核模块无法对特殊符号进行审核,而分词技术可以对特殊符号进行过滤,对信任度属性进行分词,实现对信任度属性的快速检验。

然后利用以往的历史数据,即MySQL数据库中的信任度属性信息,对接收到信任度属性进行分析入库。分析入库程序的流程是,首先初始化读取信任度属性,然后访问数据库,判断接收记录表中的信任度属性ID是否大于最新信任度属性ID,接下来从接收记录表中读取信任度属性,匹配信任度属性关键词,如果匹配不成功,则表明为不真实信任度属性,给予提示,删除[10]。如果匹配成功,将信任度属性,录入待继续任务表,存入txt文件,形成新的信任度属性ID。通过对信任度属性信审核工作流程进行设计,完成信任度属性审定,为实现基信任度评估奠定基础。

2.3 信任度评估

根据信任度区间和置信区间的关系方程,结合信任度应用常数、损耗因素等特征量识别的参数,对信任度进行评估[11]。信任度在基于云计算平台组合服务E中,受到外因和内因共同作用,使得信任度属性产生变化,属性变化情况计算式如:

(1)

式中,σ为内因的变化率;D(t)为外因变化量,其随时间变化而变化,d(t)为内因变化量,同时也随时间变化而变化。

将式(1)与Bernstin不等式或Chebyshe不等式结合,可推导出信任度评估结果。若结果>1那么该信任度属性已有较大改变,需要更换;若-1≤结果≤1那么该信任度属性已有改变,会影响平台服务质量评估,但影响不大;若结果<-1那么该信任度属性几乎无改变,可以在平台运行期间进行服务质量评估[12]。

依托平台信任度属性描述、信任度审定,通过识别信任度属性变化参数,依托信任度属性变化方程以及Bernstin不等式或Chebyshe不等式,实现信任度评估,完成平台的组合服务质量信任度评估机制设置。

3 平台的组合服务质量信任度建模

通过设置服务可信管理引擎,为平台的组合服务质量信任度建模奠定基础。结合平台的组合服务主要本体构建以及可视化过程处理,完成平台的组合服务质量信任度建模。

3.1 设置服务可信管理引擎

设置服务可信管理引擎具体步骤如下所述。

首先,将基于云计算平台的组合服务中的全部数据,根据服务属性进行划分,利用C均值模糊聚类算法,进行服务属性隶属度计算[13]。

然后,把平台的组合服务中的全部数据属性进行转换,形成属性模糊集。借助相关数据属性关联规则,对信任度属性进行均值处理,形成不同的服务属性信任度数据集合。

最后,对不同的服务属性信任度数据集合,进行反复处理,形成服务可信管理引擎[14]。通过服务可信管理引擎对是否达到可信任的条件进行判断,服务可信管理引擎工作流程如图2所示。

图2 服务可信管理引擎工作流程示意图

3.2 平台的组合服务模型的构建

构建平台的组合服务模型,能为用户提供个性化服务,用户通过该模型获取不同平台的服务质量以及相关信息需求。

平台的组合服务模型由一些主体服务对象构成,各个对象都有一个权值信息,权值的大小代表组合服务质量信任度,二者呈正比例关系[15]。平台的组合服务模型包括文本对象信息以及相关领域的信息两部分内容,构建的平台组合服务模型如图3所示。

图3 基于云计算平台的组合服务模型示意图示意图

该平台通过申请一个操纵命令,得到对应的信任度属性数集,以典型的计数分配算法为基础,尽量减少额外消耗开销[16]。

3.3 可视化过程处理

在平台的组合服务主要本体的构建完成后,对其进行可视化处理,使得服务质量评估模型评估流程被模拟展现出来,从而可以有效提高一些用户对相关平台服务质量信任度来源的正确理解和学习,进一步减少了因用户的理解错误而对平台产生服务质量上的影响,提高平台服务的准确性和效率性。

可视化过程处理是将每一个服务属性数据作为单个图元,通过不同元素进行表示。大量的服务属性数据在构成数据图像时,平台相关信任度属性也会以多维数据的形式表示,从而用户就可以多维度了解该平台的服务质量。可视化过程处理的是根据图像处理优势,让用户了解虚假服务任性属特征,去除外界干扰,准确识别质量好的云计算平台[17]。

可视化过程处理,首先获得基于云计算平台的组合服务正常运行状态数据,然后根据MySQL数据库中的信任度属性信息,识别有差异的参数。最后将剩余参数进行图像处理,最终以图像的形式呈现在用户面前,提高用户服务选择过程的质量及准确性,为用户提供更优质的云服务。

通过对完成组合服务质量信任度建模的平台进行可视化处理,消除外界影响,使模型能够准确识别平台服务质量信任度。

4 平台的组合服务质量信任度模型的实现

4.1 服务可信度获取

服务可信度获取由3步骤构成,第一步,将MySQL数据库中的信任度属性信息离散化处理,根据平台服务属性进行划分,利用C均值模糊聚类算法,进行平台服务属性隶属度计算。第二步,把平台的组合服务中的全部数据属性进行转换,形成属性模糊集。借助相关数据属性关联规则,对信任度属性进行均值处理,形成不同的服务属性信任度数据集合。最后,在小信任度的条件下,检测符合关联模糊规则条件的数据,最终得到目标数据。基于获取后的数据,建立判别函数,函数表达式如式(2),

Y=A1X1+A2X2+…+AnXn

(2)

式中,Y为服务可信度的判别值,X1、X2、Xn为获取的各项数据,A1、A2、An为各项数据对应的服务质量权重。

通过判别函数,并将数据根据距离最小的原则,进行合并,形成判别新类[18]。通过判别获取的数据,确保服务可信度计算的准确性。

4.2 服务可信度计算

基于云计算平台的组合服务质量可信度的大小与服务可信度编码漏洞率z,外界影响系数C,网络安全环境δ以及平台稳定性k相关。设服务质量可信度为Af,那么服务质量可信度计算公式如式(3),

(3)

设平台中有效服务节点为A,服务节点与服务质量的关联性为An,平台运行周期x,则该平台中服务节点质量可信度As指数为

(4)

从式(4)中可以得出,服务节点质量可信度As与平台运行周期、服务可信度编码漏洞率成正比,与有效服务节点、外界影响系数、网络安全环境成反比。

若As>1那么该平台服务质量信任度较高,可以让心使用。

若As<1那么该平台服务质量信任度不高,需要在安全的网络环境中应用。

通过研究基于云计算平台的组合服务,设置平台的组合服务质量信任度评估机制。依托评估机制,进行平台的组合服务质量信任度建模,最后通过服务可信度获取以及处理,完成基于云计算平台的组合服务质量信任度建模研究。

5 仿真实验

为了保证本文提出的基于云计算平台的组合服务质量信任度建模的有效性,进行仿真模拟实验分析。实验过程中,以传统服务质量评估方法对对比对象,进行平台服务质量信任度评估准确率模拟试验。

5.1 数据准备

为了保证仿真试验过程的准确性,本文模拟一个拥有10个服务属性的基于云计算组合平台,依托MATABR2012a与Netlogo510仿真工具,从1到10每个服务属性进行2次仿真模拟实验。

表1 仿真实验参数表

仿真实验过程中,首先为基于云计算平台的组合服务随机设置用户信任值,同时赋予随机初始化n个属性,各个服务属性值用“0”或“1”表示,“0”代表服务质量低,“1”代表服务质量高。然后依托本文的模型对信任度进行审定和评估,判断平台组合服务是否处于基础可信状态。最后,利用Analysis统计工具对两种平台服务质量信任度评估结果进行汇总。

5.2 试验结果分析

实验过程中,由于采用两种不同的服务质量信任度评估方法,其实验结果无法进行直接对比,为此采用分析记录软件,对结果进行处理,同时将结果呈现在同一图表中,如图4所示。

图4 实验对比结果

根据实验对比曲线结果可以看出,本文设计的组合服务质量信任度模型,相比于传统服务质量信任度评估方法,能够将云服务属性的信任度识别有效性提高18.5%,能够有效识别不可信的服务属性,从而提高用户服务选择过程的质量及准确性,为用户提供更优质的云服务。

6 总结

本文提出了提出基于云计算平台的组合服务质量信任度建模研究,通过研究基于云计算平台的组合服务,设置平台的组合服务质量信任度评估机制。依托评估机制,进行平台的组合服务质量信任度建模,最后通过服务可信度获取以及处理,完成基于云计算平台的组合服务质量信任度建模研究。实验分析证明,建立的基于云计算平台的组合服务质量信任度模型,可以提高用户服务选择过程的质量及准确性,为用户提供更优质的云服务。

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