基于分层随机建模的云服务质量研究∗

周 游

（海军研究院 北京 100036）

1 引言

云服务相关技术的不断发展与成熟，其应用领域不断拓展，随之而来的便是人们对云服务质量的关注。目前云服务提供商主要利用定性的模型对服务质量进行研究，或者利用事后分析方法试图优化服务质量。然而，这两种方法越来越不适应高质量的服务需求。因此，本文利用排队模型对云服务质量进行建模，从数学模型的角度分析系统在一定连续时间范围内的服务质量，为系统服务质量提供建模层面的支撑。

2 相关工作

文献［1］利用了离散的随机变量，用以定义系统服务质量相关特性。文献［2］则直接将系统服务质量定义为随机变量。以上文献无论定义的是服务质量本身还是其属性，都未根据系统输入建立系统输出的模型。文献［3］基于系统异常和失效服务率，利用概率模型对云服务质量进行评价。文献［4］从功能适应度、人性化、可信等角度，构建云计算平台的评测体系，即纳入主观因素对模型的影响，建立云服务质量模型。文献［5～7］通过对物理资源、网络资源、系统架构等分析，构建了多目标优化模型，探讨了影响云服务质量的关键要素。文献［8］采用随机petri网建立系统性能模型，一定程度上对服务质量进行了评价。随着人工智能相关支撑技术的发展，基于智能算法的模型分析方法也逐步出现。文献［9］基于随机森林方法实现了云计算资源性能的建模，并且效果很理想。文献［10］提出了一种指标优劣水平为度量的分析方法，用于云服务质量评估。……