基于混沌的Web服務(wù)器軟件抗衰研究.pdf

1、隨著Internet技術(shù)的不斷發(fā)展，Web服務(wù)器軟件功能越來越強(qiáng)大，結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。然而正是由于系統(tǒng)功能的強(qiáng)大和復(fù)雜程度的提高，軟件系統(tǒng)長時間持續(xù)運(yùn)行后，未知的軟件缺陷引發(fā)的服務(wù)器性能衰退現(xiàn)象不可避免，因此有必要對Web服務(wù)器軟件抗衰進(jìn)行研究。軟件抗衰能夠改善服務(wù)器系統(tǒng)性能，為成千上萬的用戶提供正確可靠的服務(wù)，為企業(yè)減少損失。
　　 通過對已有抗衰方法的研究與分析，發(fā)現(xiàn)存在以下不足。首先，已有基于測量的方法很多都是以實時檢測數(shù)

2、據(jù)建模，忽略了軟件系統(tǒng)未來信息的變化。其次，已有抗衰方法都把系統(tǒng)看作一個整體進(jìn)行研究，導(dǎo)致抗衰靈活性不夠好以及系統(tǒng)不可用時間更長。由于混沌蘊(yùn)含內(nèi)在規(guī)律性與可預(yù)測特性，所以本文結(jié)合混沌理論研究Web服務(wù)器軟件老化與恢復(fù)，主要工作如下：
　　 首先通過對系統(tǒng)性能參數(shù)進(jìn)行分析，得出平均負(fù)載與響應(yīng)時間為關(guān)鍵性能參數(shù)，然后利用Takens定理對關(guān)鍵性能參數(shù)時間序列進(jìn)行相空間重構(gòu)，通過G-P算法發(fā)現(xiàn)嵌入維數(shù)與吸引子維數(shù)的變化關(guān)系，由這種方法

3、可以充分驗證平均負(fù)載與響應(yīng)時間的混沌特性，可以發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵性能參數(shù)的變化規(guī)律。其次，利用小數(shù)據(jù)量方法求解關(guān)鍵性能參數(shù)的最大Lyapunov指數(shù)，應(yīng)用最大Lyapunov指數(shù)對關(guān)鍵性能參數(shù)時間序列建立混沌預(yù)測模型，預(yù)測性能參數(shù)未來的變化，結(jié)合性能參數(shù)預(yù)測數(shù)據(jù)的變化范圍制定抗衰決策，為軟件自愈提供依據(jù)。
　　 為驗證本文所提方法的有效性，以模擬法庭教學(xué)系統(tǒng)為實驗環(huán)境，通過監(jiān)控工具采集性能參數(shù)數(shù)據(jù)，對平均負(fù)載與響應(yīng)時間分別求解最大Lvap