[发明专利]一种云下载服务质量的预测方法

权利要求书

1.一种云下载服务质量的预测方法，其步骤为：

1)云下载请求节点向云下载服务器发送下载请求信息；

2)云下载服务器根据当前请求下载的文件，提取云下载系统中该文件所对应的每一副本历史行为数据；

3)云下载服务器根据每一副本的历史行为数据计算相应副本在未来时间t内期望累积在线时长R_i(t)；

4)云下载服务器根据所有副本的期望累积在线时长R_i(t)，得到该文件在时间t内的期望累积在线时长U(t)；

5)云下载服务器根据该文件的大小f和副本所在节点的平均上传速度u，反解U(t)得到该文件云下载所需的期望时间

6)如果T大于设定的超时阈值T₀，则云下载服务器预测此云下载失败；否则，预测云下载成功，并且返回完成下载的持续时间T。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述文件的状态包括：在线状态、离线状态、死亡状态。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于所述历史行为数据包括：副本最近一段时间内的在线时间段和离线时间段，副本的平均生存期τ。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于采用连续时间马尔科夫链为每个副本建立动态性模型，计算每个副本在未来时间t内期望累积在线时长R_i(t)。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于采用公式计算所述动态性模型中副本由在线状态向死亡状态的转换概率α；其中，1/λ为副本的平均在线时间，1/μ为副本的平均离线时间。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于采用公式：计算每个副本在未来时间t内期望累积在线时长R_i(t)；其中，λ为副本由在线状态向死亡状态的转移速率、μ为副本由离线状态向死亡状态的转移速率，A(0)＝1表示副本起始状态为在线、A(0)＝0表示副本起始状态为离线。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于利用公式得到该文件在时间t内的期望累积在线时长U(t)；其中，m为副本总数。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述超时阈值T₀为请求用户或者云下载系统设定。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于副本所在节点向云下载系统定期汇报副本的在线心跳，云下载系统的文件索引定期更新。