[发明专利]面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法

摘要

本发明的目的在于提供面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法，若认知网络系统检测到了系统中存在工作节点服务失效的情况，则启动服务迁移机制：暂停服务失效的节点上当前正在执行的服务，同时创建一个服务迁移实例；对暂停的服务进行分层重构；计算迁移路径，然后向迁移节点发送服务迁移请求；迁移节点收到请求后，进行迁移并告知新的迁移位置，并在新的工作节点进行服务注册，激活挂起的迁移服务，原工作节点删除迁移服务的备份，本次服务迁移过程完成。本发明从根本上解决了网络环境下服务容错恢复开销大效果欠佳的技术难题，具有成本低，副作用小以及实施简单的特点，具有较好的市场应用前景。

主权项

1.面向服务质量保障的认知网络服务迁移方法，其特征是：认知网络系统将服务迁移实例导入工作节点服务队列等待并执行，如果服务执行正常则服务迁移机制不启动；若系统检测到了系统中存在工作节点服务失效的情况，则启动服务迁移机制，步骤如下：(1)暂停该服务失效的节点上当前正在执行的服务，并获取其他服务的执行情况，同时创建一个服务迁移实例，对于服务迁移实例的创建，均通过当前工作节点生成；(2)对步骤(1)暂停的服务进行分层重构：首先，服务集M由一个有向无环图DAG来表示，定义为M＝(H，U)，其中H＝{H_i |i＝1，2，...n}，H代表认知网络系统中的n个服务的集合，U_ij＝{(H_i，H_j)|H_i，H_j∈H，i＜j}，|U|＝e，U表示拥有e条边的有向边集合，DAG中的每一个节点代表一个服务，是服务迁移中的最小单位，服务节点H_i的权重为计算成本、记作W(H_i)，U_ij表示服务之间存在的时间上的依赖关系，在DAG模型中，网络节点采用空间共享机制，DAG中的每一个节点代表一个计算子服务，假设网络中存在M_i个节点，i＝0，1，...，m-1，n个子服务H_j，j＝0，1，...，n-1，每一个子服务均分配给一个网络节点，并采用以下三个随机变量来描述计算服务H_j的执行情况，即服务计算时间服务开始时间和服务结束时间且满足设计算子服务S_j分配给了节点M_i，设网络失效服从指数分布，即失效的发生属于随机行为，则失效发生服从泊松分布，均值为μ_f，偏差为λ_f，而网络服务迁移时间则服从一般分布，所述的迁移时间指的是失效DAG子服务迁移至当前空闲工作节点并开始执行的时间，设ω为子服务负载，服务执行期间发生失效S次，则服务计算时间可由下式计算：TjC=ω+X1+X2+...+XS+Y1+Y2+...+YS,]]>其中X_i(1≤i≤S)为网络宕机时间，Y_i(1≤i≤S)表示网络恢复时间；(3)计算迁移路径，然后向迁移节点发送服务迁移请求，服务迁移路径计算方法如下：在t＝0时刻，假设所有节点均正常，而当网络检测到处理节点N_i失效后，服务从N_i迁移N_j的路径可表示为P_ij＝[KN_j]，其中K等于0或1，节点N_i的服务时间、失效时间与恢复时间分别服从参数为的指数分布，设N_i在t时刻失效，则N_i在后续时间内停止服务，共有个服务无法继续在失效节点上执行，而N_j执行服务的稳态概率为因此服务迁移数为当存在多个迁移目标位置满足可迁移标准时，利用步骤(2)所述对DAG服务进行分层重构，并计算每一条迁移路径下的DAG服务执行时间期望，则DAG执行时间最短的目标位置具有当前最佳迁移路径；(4)向迁移位置发送迁移请求，迁移节点收到请求后，依据自身资源运行状态的空闲与否，作出允许或暂缓迁移应答，认知网络系统收到目前迁移工作节点发来的允许迁移应答后，进行迁移并告知新的迁移位置，并在新的工作节点进行服务注册，激活挂起的迁移服务，在成功迁移后，原工作节点删除迁移服务的备份，同时释放迁移服务占用的资源，则本次服务迁移过程完成。