移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法技术

本发明专利技术公开了一种移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法。该方法通过收集用户和服务信息及Web服务的QoS属性数据，对其进行数据预处理后得到符合边缘环境特性的数据集，并采用高斯隐藏贝叶斯概率监控方法实现边缘环境下的QoS监控。在进行数据预处理时，去掉具有缺失数据的样本后，以服务的地理位置进行聚类划分，得到边缘服务器的位置信息和QoS数据样本流。通过学习部分样本，为每个边缘服务器计算先验概率，同时计算父属性的值来削弱属性间取值的依赖性，构造高斯隐藏贝叶斯分类器，从而提高监控结果的准确性。在监控过程中，考虑用户的移动性调用对应的分类器并结合KNN算法，最终得到监控结果。

QoS monitoring method of Web services in mobile edge environment

【技术实现步骤摘要】
移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法
本专利技术涉及一种Web服务QoS监控方法，尤其涉及移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法，属于互联网

技术介绍
随着云计算、大数据等新技术对传统Web服务的推动，企业之间甚至个人对服务的需求正逐步转变为服务间的交互。服务质量(QoS)是Web服务的一组非功能属性的集合，是衡量第三方服务好坏的重要指标，每个QoS属性表示Web服务某一方面的质量信息，如响应时间，吞吐量，可靠性等。在复杂多变的环境中，Web服务的运行环境及其运行质量也无时无刻不发生着改变，为了让服务能够适应实时变化的环境，如何对Web服务质量(QoS)进行准确而灵敏的监控成为亟待解决的重点。此外，如今移动边缘计算是一项新兴技术，又由于其具有响应时间短、处理速度快的特点，因此，在服务推荐系统中，通过部署边缘服务器来为移动设备或移动用户提供可靠性服务成为当下在新环境中监控服务质量的新话题，服务质量(QoS)成为关键因素。现有的监控方法主要针对一般环境下的Web服务，主要采用的是概率监控方法。大多数的QoS属性标准可以用概率质量属性的方式来表达，如响应时间可描述为“某服务本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)收集用户和服务信息及用户调用Web服务的QoS属性数据；(2)对服务信息中的地理位置进行预处理构建边缘端环境，并筛选得到边缘服务器的样本数据流；(3)基于高斯隐藏贝叶斯概率监控方法计算每个边缘服务器的先验概率，构造分类器；(4)根据用户位置调用贝叶斯分类器，实现边缘环境下的QoS监控。

【技术特征摘要】
1.一种移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)收集用户和服务信息及用户调用Web服务的QoS属性数据；(2)对服务信息中的地理位置进行预处理构建边缘端环境，并筛选得到边缘服务器的样本数据流；(3)基于高斯隐藏贝叶斯概率监控方法计算每个边缘服务器的先验概率，构造分类器；(4)根据用户位置调用贝叶斯分类器，实现边缘环境下的QoS监控。2.根据权利要求1所述的移动边缘计算下的Web服务QoS监控方法，其特征在于，所述步骤(1)中收集数据主要包括两个方面：从wsdream中收集包含经度、纬度的地理位置的服务信息；采用用户调用的Web服务的QoS属性值作为原始数据集。3.根据权利要求1所述的移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法，其特征在于，所述步骤(2)包括如下步骤：(21)根据服务的经、纬度值将服务划分于不同区域点中；(22)将经度、纬度值相同的服务看作位于一个边缘服务器中，选取包含服务量不少于指定阈值的区域点作为边缘位置点，相应的服务器为边缘服务器；(23)将用户调用同一边缘服务器中的服务的QoS属性值作为这个边缘服务器的样本数据流；(24)去除样本数据流中QoS响应时间属性值为-1的样本。4.根据权利要求1所述的移动边缘环境下的Web服务QoS监控方法，其特征在于，所述步骤(3)包括如下步骤：(31)根据QoS标准定义QoS属性标准的两类C＝{c0,c1}，满足属性标准为c0类，不满足则为c1类；(32)对于每个边缘服务器中的训练样本T＝{x1,x2,x3,…xn}是一组QoS属性值，n表示训练样本的个数，假...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏程，张雅玲，金慧颖，吉顺慧，吉泓远，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32