基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模

陳良英

(四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院,網(wǎng)絡(luò)與通信學(xué)院， 四川，廣元 628017)

0 引言

當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)服務(wù)范圍廣泛，但大部分平臺(tái)服務(wù)內(nèi)容單一，為了使得平臺(tái)的服務(wù)功能最佳化，各個(gè)平臺(tái)紛紛利用云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行平臺(tái)組合服務(wù)。然而組合后的平臺(tái)，具有不可控性和不確定性，使得平臺(tái)的可靠性以及服務(wù)質(zhì)量無(wú)法得到保障[1]。因此許多組合平臺(tái)開始摒棄以服務(wù)質(zhì)量為核心約束的服務(wù)組合方法，利用網(wǎng)絡(luò)計(jì)算造假，使得客戶無(wú)法獲得服務(wù)質(zhì)量的深層次要求，因此提出基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模。通過(guò)對(duì)基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)進(jìn)行研究，利用平臺(tái)信任度屬性描述、信任度審定以及信任度評(píng)估流程，完成平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估機(jī)制設(shè)置。結(jié)合服務(wù)可信管理引擎設(shè)置、平臺(tái)的組合服務(wù)主要本體構(gòu)建以及可視化處理，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模，最后依托服務(wù)可信度獲取、計(jì)算，實(shí)現(xiàn)基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模研究。

1 基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)研究

近年來(lái)，隨著云計(jì)算的快速發(fā)展，基于云計(jì)算的平臺(tái)，借助新型計(jì)算模式，演化出多樣的應(yīng)用需求，從而更加靈活的管理和提供服務(wù)。在基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)中，存在大量功能相同，同時(shí)評(píng)估質(zhì)量屬性各不相同的服務(wù)，因此需要對(duì)平臺(tái)候選服務(wù)集中的相同功能屬性以及不相同功能屬性進(jìn)行研究，選擇能夠直接評(píng)估平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量的屬性，并對(duì)其進(jìn)行信任度處理[2]。基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)研究的核心就是服務(wù)屬性的選擇，服務(wù)屬性的選擇對(duì)平臺(tái)的組合服務(wù)能否成功起著舉足輕重的作用。

基于云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)屬性選擇，根據(jù)用戶要求的平臺(tái)最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)，對(duì)平臺(tái)局部以及全局進(jìn)行處理。因基于云計(jì)算的平臺(tái)具有復(fù)雜功能、易擴(kuò)展的云服務(wù)模式，可以形成多種組合式服務(wù)，因此在平臺(tái)中為任意一個(gè)服務(wù)流程都設(shè)定一個(gè)綁定任務(wù)，通過(guò)綁定相關(guān)任務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)基于云計(jì)算的平臺(tái)組合服務(wù)[3]。設(shè)計(jì)的基于云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)屬性選擇如圖1所示。

圖1 基于云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)屬性選擇示意圖

通過(guò)選擇基于云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)屬性，形成靈活的平臺(tái)服務(wù)屬性特征[4]。靈活的服務(wù)屬性特征可以更好的動(dòng)態(tài)整合各類云服務(wù)，從而滿足用戶使用信任度要求。通過(guò)對(duì)基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)進(jìn)行研究，選擇的基于云計(jì)算平臺(tái)服務(wù)屬性，從而為平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估機(jī)制設(shè)置奠定基礎(chǔ)。

2 設(shè)置平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估機(jī)制

通過(guò)對(duì)基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)進(jìn)行研究，獲得基于云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)屬性，依托平臺(tái)的服務(wù)屬性，結(jié)合平臺(tái)信任度屬性描述、信任度審定以及信任度評(píng)估流程，設(shè)置平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估機(jī)制。

2.1 信任度屬性描述

對(duì)于完成服務(wù)屬性選擇的服務(wù)平臺(tái)，信任度屬性描述，是明確區(qū)分各種服務(wù)屬性的基礎(chǔ)。信任度是會(huì)學(xué)人際關(guān)系和生理學(xué)證據(jù)的結(jié)合，可以理解為一種抽象的經(jīng)驗(yàn)信任和基礎(chǔ)信任的組合。

信任度屬性描述所需的信息是平臺(tái)服務(wù)概況，由輸入、輸出和服務(wù)共同組成[5]。概括而言，如果信任度屬性描述與預(yù)期一致，那么該信任度屬性為可信。該信任度屬性所包含的服務(wù)行為從服務(wù)計(jì)算的角度看來(lái)，可以滿足服務(wù)對(duì)象對(duì)基于身份的訪問(wèn)授權(quán)與控制的核心信任。即信任度屬性包括兩方面信任問(wèn)題，分別是信任對(duì)象的基礎(chǔ)信任屬性問(wèn)題以及核心信任屬性問(wèn)題。因此通過(guò)基礎(chǔ)信任屬性以及核心信任屬性兩方面對(duì)信任度屬性進(jìn)行研究。

基礎(chǔ)信任屬性描述，將信任的本質(zhì)(即信任依附于對(duì)象而存在的內(nèi)容)作為信任度的客觀屬性[6]。該客觀屬性伴隨著信任對(duì)象，無(wú)論是產(chǎn)生還是消滅，都是依靠依附的對(duì)象。即依附對(duì)象可使其產(chǎn)生，也可使其滅亡，不可脫離對(duì)象本身形成獨(dú)立的整體，信任屬性與對(duì)象身份綁定。因此對(duì)于基礎(chǔ)信任屬性描述，需要將具體對(duì)象進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)信任屬性的描述。

核心信任屬性描述，即通過(guò)分析基于身份的訪問(wèn)授權(quán)與控制的經(jīng)驗(yàn)，來(lái)完成核心信任屬性描述。基于身份的訪問(wèn)授權(quán)與控制的經(jīng)驗(yàn)定義為主觀屬性，其不隨著依附的主體而改變，由主觀認(rèn)知決定[7]。因具有主觀屬性，核心信任屬性描述難以表達(dá)、測(cè)量和評(píng)估，只能通過(guò)主觀測(cè)量。根據(jù)以往的人類社會(huì)交互和協(xié)作機(jī)制，借助經(jīng)驗(yàn)信任，利用相關(guān)經(jīng)驗(yàn)不等式，描述出信任度區(qū)間和置信區(qū)間的關(guān)系。當(dāng)確定置信區(qū)間ε后，信任度屬性即可通過(guò)Bernstin不等式或Chebyshe不等式實(shí)現(xiàn)描述[8]。

通過(guò)分別從基礎(chǔ)信任屬性以及核心信任屬性兩方面對(duì)信任度屬性進(jìn)行描述，滿足了信任度屬性客觀和主觀要求。

2.2 信任度審定

為了保證通過(guò)客觀和主觀描述的信任度屬性準(zhǔn)確信，進(jìn)行信任度審核?；谠朴?jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)信任度審定，首先通過(guò)審定模塊中的審定算法，依托信任度屬性準(zhǔn)確地把握的特征，判斷即將收到的信任度屬性是否為真實(shí)屬性[9]。常規(guī)審核模塊無(wú)法對(duì)特殊符號(hào)進(jìn)行審核，而分詞技術(shù)可以對(duì)特殊符號(hào)進(jìn)行過(guò)濾，對(duì)信任度屬性進(jìn)行分詞，實(shí)現(xiàn)對(duì)信任度屬性的快速檢驗(yàn)。

然后利用以往的歷史數(shù)據(jù)，即MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的信任度屬性信息，對(duì)接收到信任度屬性進(jìn)行分析入庫(kù)。分析入庫(kù)程序的流程是，首先初始化讀取信任度屬性，然后訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，判斷接收記錄表中的信任度屬性ID是否大于最新信任度屬性ID，接下來(lái)從接收記錄表中讀取信任度屬性，匹配信任度屬性關(guān)鍵詞，如果匹配不成功，則表明為不真實(shí)信任度屬性，給予提示，刪除[10]。如果匹配成功，將信任度屬性，錄入待繼續(xù)任務(wù)表，存入txt文件，形成新的信任度屬性ID。通過(guò)對(duì)信任度屬性信審核工作流程進(jìn)行設(shè)計(jì)，完成信任度屬性審定，為實(shí)現(xiàn)基信任度評(píng)估奠定基礎(chǔ)。

2.3 信任度評(píng)估

根據(jù)信任度區(qū)間和置信區(qū)間的關(guān)系方程，結(jié)合信任度應(yīng)用常數(shù)、損耗因素等特征量識(shí)別的參數(shù)，對(duì)信任度進(jìn)行評(píng)估[11]。信任度在基于云計(jì)算平臺(tái)組合服務(wù)E中，受到外因和內(nèi)因共同作用，使得信任度屬性產(chǎn)生變化，屬性變化情況計(jì)算式如：

(1)

式中，σ為內(nèi)因的變化率；D(t)為外因變化量，其隨時(shí)間變化而變化，d(t)為內(nèi)因變化量，同時(shí)也隨時(shí)間變化而變化。

將式(1)與Bernstin不等式或Chebyshe不等式結(jié)合，可推導(dǎo)出信任度評(píng)估結(jié)果。若結(jié)果>1那么該信任度屬性已有較大改變，需要更換；若-1≤結(jié)果≤1那么該信任度屬性已有改變，會(huì)影響平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估，但影響不大；若結(jié)果<-1那么該信任度屬性幾乎無(wú)改變，可以在平臺(tái)運(yùn)行期間進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量評(píng)估[12]。

依托平臺(tái)信任度屬性描述、信任度審定，通過(guò)識(shí)別信任度屬性變化參數(shù)，依托信任度屬性變化方程以及Bernstin不等式或Chebyshe不等式，實(shí)現(xiàn)信任度評(píng)估，完成平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估機(jī)制設(shè)置。

3 平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模

通過(guò)設(shè)置服務(wù)可信管理引擎，為平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模奠定基礎(chǔ)。結(jié)合平臺(tái)的組合服務(wù)主要本體構(gòu)建以及可視化過(guò)程處理，完成平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模。

3.1 設(shè)置服務(wù)可信管理引擎

設(shè)置服務(wù)可信管理引擎具體步驟如下所述。

首先，將基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)中的全部數(shù)據(jù)，根據(jù)服務(wù)屬性進(jìn)行劃分，利用C均值模糊聚類算法，進(jìn)行服務(wù)屬性隸屬度計(jì)算[13]。

然后，把平臺(tái)的組合服務(wù)中的全部數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行轉(zhuǎn)換，形成屬性模糊集。借助相關(guān)數(shù)據(jù)屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)信任度屬性進(jìn)行均值處理，形成不同的服務(wù)屬性信任度數(shù)據(jù)集合。

最后，對(duì)不同的服務(wù)屬性信任度數(shù)據(jù)集合，進(jìn)行反復(fù)處理，形成服務(wù)可信管理引擎[14]。通過(guò)服務(wù)可信管理引擎對(duì)是否達(dá)到可信任的條件進(jìn)行判斷，服務(wù)可信管理引擎工作流程如圖2所示。

圖2 服務(wù)可信管理引擎工作流程示意圖

3.2 平臺(tái)的組合服務(wù)模型的構(gòu)建

構(gòu)建平臺(tái)的組合服務(wù)模型，能為用戶提供個(gè)性化服務(wù)，用戶通過(guò)該模型獲取不同平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量以及相關(guān)信息需求。

平臺(tái)的組合服務(wù)模型由一些主體服務(wù)對(duì)象構(gòu)成，各個(gè)對(duì)象都有一個(gè)權(quán)值信息，權(quán)值的大小代表組合服務(wù)質(zhì)量信任度，二者呈正比例關(guān)系[15]。平臺(tái)的組合服務(wù)模型包括文本對(duì)象信息以及相關(guān)領(lǐng)域的信息兩部分內(nèi)容，構(gòu)建的平臺(tái)組合服務(wù)模型如圖3所示。

圖3 基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)模型示意圖示意圖

該平臺(tái)通過(guò)申請(qǐng)一個(gè)操縱命令，得到對(duì)應(yīng)的信任度屬性數(shù)集，以典型的計(jì)數(shù)分配算法為基礎(chǔ)，盡量減少額外消耗開銷[16]。

3.3 可視化過(guò)程處理

在平臺(tái)的組合服務(wù)主要本體的構(gòu)建完成后，對(duì)其進(jìn)行可視化處理，使得服務(wù)質(zhì)量評(píng)估模型評(píng)估流程被模擬展現(xiàn)出來(lái)，從而可以有效提高一些用戶對(duì)相關(guān)平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量信任度來(lái)源的正確理解和學(xué)習(xí)，進(jìn)一步減少了因用戶的理解錯(cuò)誤而對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生服務(wù)質(zhì)量上的影響，提高平臺(tái)服務(wù)的準(zhǔn)確性和效率性。

可視化過(guò)程處理是將每一個(gè)服務(wù)屬性數(shù)據(jù)作為單個(gè)圖元，通過(guò)不同元素進(jìn)行表示。大量的服務(wù)屬性數(shù)據(jù)在構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像時(shí)，平臺(tái)相關(guān)信任度屬性也會(huì)以多維數(shù)據(jù)的形式表示，從而用戶就可以多維度了解該平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量?？梢暬^(guò)程處理的是根據(jù)圖像處理優(yōu)勢(shì)，讓用戶了解虛假服務(wù)任性屬特征，去除外界干擾，準(zhǔn)確識(shí)別質(zhì)量好的云計(jì)算平臺(tái)[17]。

可視化過(guò)程處理，首先獲得基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)正常運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，然后根據(jù)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的信任度屬性信息，識(shí)別有差異的參數(shù)。最后將剩余參數(shù)進(jìn)行圖像處理，最終以圖像的形式呈現(xiàn)在用戶面前，提高用戶服務(wù)選擇過(guò)程的質(zhì)量及準(zhǔn)確性，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的云服務(wù)。

通過(guò)對(duì)完成組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模的平臺(tái)進(jìn)行可視化處理，消除外界影響，使模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量信任度。

4 平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度模型的實(shí)現(xiàn)

4.1 服務(wù)可信度獲取

服務(wù)可信度獲取由3步驟構(gòu)成，第一步，將MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的信任度屬性信息離散化處理，根據(jù)平臺(tái)服務(wù)屬性進(jìn)行劃分，利用C均值模糊聚類算法，進(jìn)行平臺(tái)服務(wù)屬性隸屬度計(jì)算。第二步，把平臺(tái)的組合服務(wù)中的全部數(shù)據(jù)屬性進(jìn)行轉(zhuǎn)換，形成屬性模糊集。借助相關(guān)數(shù)據(jù)屬性關(guān)聯(lián)規(guī)則，對(duì)信任度屬性進(jìn)行均值處理，形成不同的服務(wù)屬性信任度數(shù)據(jù)集合。最后，在小信任度的條件下，檢測(cè)符合關(guān)聯(lián)模糊規(guī)則條件的數(shù)據(jù)，最終得到目標(biāo)數(shù)據(jù)?；讷@取后的數(shù)據(jù)，建立判別函數(shù)，函數(shù)表達(dá)式如式(2),

Y=A1X1+A2X2+…+AnXn

(2)

式中，Y為服務(wù)可信度的判別值，X1、X2、Xn為獲取的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，A1、A2、An為各項(xiàng)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量權(quán)重。

通過(guò)判別函數(shù)，并將數(shù)據(jù)根據(jù)距離最小的原則，進(jìn)行合并，形成判別新類[18]。通過(guò)判別獲取的數(shù)據(jù)，確保服務(wù)可信度計(jì)算的準(zhǔn)確性。

4.2 服務(wù)可信度計(jì)算

基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量可信度的大小與服務(wù)可信度編碼漏洞率z，外界影響系數(shù)C，網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境δ以及平臺(tái)穩(wěn)定性k相關(guān)。設(shè)服務(wù)質(zhì)量可信度為Af，那么服務(wù)質(zhì)量可信度計(jì)算公式如式(3),

(3)

設(shè)平臺(tái)中有效服務(wù)節(jié)點(diǎn)為A，服務(wù)節(jié)點(diǎn)與服務(wù)質(zhì)量的關(guān)聯(lián)性為An，平臺(tái)運(yùn)行周期x，則該平臺(tái)中服務(wù)節(jié)點(diǎn)質(zhì)量可信度As指數(shù)為

(4)

從式(4)中可以得出，服務(wù)節(jié)點(diǎn)質(zhì)量可信度As與平臺(tái)運(yùn)行周期、服務(wù)可信度編碼漏洞率成正比，與有效服務(wù)節(jié)點(diǎn)、外界影響系數(shù)、網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境成反比。

若As>1那么該平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量信任度較高，可以讓心使用。

若As<1那么該平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量信任度不高，需要在安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中應(yīng)用。

通過(guò)研究基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)，設(shè)置平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估機(jī)制。依托評(píng)估機(jī)制，進(jìn)行平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模，最后通過(guò)服務(wù)可信度獲取以及處理，完成基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模研究。

5 仿真實(shí)驗(yàn)

為了保證本文提出的基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模的有效性，進(jìn)行仿真模擬實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，以傳統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)對(duì)比對(duì)象，進(jìn)行平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估準(zhǔn)確率模擬試驗(yàn)。

5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

為了保證仿真試驗(yàn)過(guò)程的準(zhǔn)確性，本文模擬一個(gè)擁有10個(gè)服務(wù)屬性的基于云計(jì)算組合平臺(tái)，依托MATABR2012a與Netlogo510仿真工具，從1到10每個(gè)服務(wù)屬性進(jìn)行2次仿真模擬實(shí)驗(yàn)。

表1 仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)表

仿真實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，首先為基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)隨機(jī)設(shè)置用戶信任值，同時(shí)賦予隨機(jī)初始化n個(gè)屬性，各個(gè)服務(wù)屬性值用“0”或“1”表示，“0”代表服務(wù)質(zhì)量低，“1”代表服務(wù)質(zhì)量高。然后依托本文的模型對(duì)信任度進(jìn)行審定和評(píng)估，判斷平臺(tái)組合服務(wù)是否處于基礎(chǔ)可信狀態(tài)。最后，利用Analysis統(tǒng)計(jì)工具對(duì)兩種平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估結(jié)果進(jìn)行匯總。

5.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，由于采用兩種不同的服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估方法，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果無(wú)法進(jìn)行直接對(duì)比，為此采用分析記錄軟件，對(duì)結(jié)果進(jìn)行處理，同時(shí)將結(jié)果呈現(xiàn)在同一圖表中，如圖4所示。

圖4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果

根據(jù)實(shí)驗(yàn)對(duì)比曲線結(jié)果可以看出，本文設(shè)計(jì)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度模型，相比于傳統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估方法，能夠?qū)⒃品?wù)屬性的信任度識(shí)別有效性提高18.5%，能夠有效識(shí)別不可信的服務(wù)屬性，從而提高用戶服務(wù)選擇過(guò)程的質(zhì)量及準(zhǔn)確性，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的云服務(wù)。

6 總結(jié)

本文提出了提出基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模研究，通過(guò)研究基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)，設(shè)置平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度評(píng)估機(jī)制。依托評(píng)估機(jī)制，進(jìn)行平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模，最后通過(guò)服務(wù)可信度獲取以及處理，完成基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度建模研究。實(shí)驗(yàn)分析證明，建立的基于云計(jì)算平臺(tái)的組合服務(wù)質(zhì)量信任度模型，可以提高用戶服務(wù)選擇過(guò)程的質(zhì)量及準(zhǔn)確性，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的云服務(wù)。