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基于贝叶斯服务依赖图的错误定位
  • ISSN号:1671-8836
  • 期刊名称:武汉大学学报(理学版)
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:武汉大学计算机学院/软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61572374;U1135005); 中央高校基本科研业务费资助项目(2042014kf0272;2014211020201)
  • 相关项目:跨媒体协同处理与服务的理论和应用研究
中文摘要:

服务计算领域中通常依赖复合服务实现业务逻辑复杂的任务.复合服务可以根据个体服务之间存在的数据依赖和控制依赖表示为服务依赖图.个体服务的错误可能导致复合服务失效,这使得发现复合服务中错误的服务显得尤为必要.因此,本文提出一个基于贝叶斯服务依赖图的错误定位方法,用于发现复合服务中的错误服务.该方法首先挖掘复合服务中个体服务之间的数据依赖和控制依赖关系,然后通过节点裂变的方式区分数据流与控制流,将复合服务执行流程转换为贝叶斯服务依赖图.最后基于贝叶斯服务依赖图,采用贝叶斯推理方法对错误服务进行定位.最后通过仿真实验验证了本文所提方法的有效性.

英文摘要:

Composite services are generally used for complex tasks in service computing. Composite services can be expressed as Bayesian Service Dependence Graph according to data dependencies and control dependencies in the in- dividual services. However, any fault in individual service can result in a failure of the composite service, which makes the discovery of errors in service composite service particularly necessary. Therefore, in this paper, a novel method named "Bayesian Service Dependence Graph for Fault Location" is proposed. Firstly, this method mines data depend- ence and control dependence in the individual services, and transforms the composite workflow into Bayesian Service Dependence Graph by splitting the output node into data output node and logic output node. Finally, based on Bayes- ian service dependency graph, Bayesian inference method is used to locate the service errors. At the end of this paper, a simulation experiment is conducted to evaluate the feasibility of the proposed method.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武昌珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whdz@whu.edu.cn
  • 电话:027-68756952
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8836
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6988