一种基于DAG动态重构的认知网络服务迁移方法

摘要：

针对认知网络高度动态性带来的服务随机失效问题,提出了一种服务迁移方法以保障认知网络的 QoS.首先,采用先迁移、后优化的思想,重新生成关联服务有向无环图(directed acyclic graph,简称DAG),并在此基础上提出 DAG 动态重构算法,将关联服务转化为层次化 DAG 服务；其次,计算关键服务迁移路径,并给出可迁移服务死锁避免理论分析,将迁移服务提前迁移到当前网络空闲资源运行,以缩短服务的执行时间.仿真实验测试了3种故障注入类型下网络服务迁移方案的服务性能.实验结果显示,该方法在弹性网络负载与未知故障情况下具有较好的 QoS保障效果.

关键词：认知网络、QoS、服务迁移、有向无环图、随机失效

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61370212,60973027,61402127;高等学校博士学科点专项科研基金20122304130002,20102304120012;中央高校基本科研业务费专项资金HEUCF100601, HEUCFZ1213;黑龙江省自然科学基金ZD201102;黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目12513053

在线出版日期：2014-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2373-2384