面向运行性能改善的SaaS软件部署方案自优化方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61373038
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    79.0万
  • 负责人：
    应时
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份：
    2017
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Deployment of SaaS (Software-as-a-Service) software has significant impacts on its performance. It is of both high academic and practical value to optimize the deployment of SaaS software in order to improve the service performance. This project will explore a self-optimizing approach for SaaS software deployment toward performance improvement. Specifically, several works will be done for the deployment of SaaS software. A description language SSDL is to be presented to meet the need of performance evaluation and optimization for SaaS software; a performance model is to be proposed based on layered queuing network, and furthermore a performance evaluation method was given based on the model with WAM (weighted average method) and MOL (method of layers); an optimization algorithm is to be designed based on the particle dynamics model and statistical physics theory; a self-optimizing method is to be proposed and its supporting tools are to be developed in order to support the engineering practice of SaaS software. In this project, the mechanism of how deployment of SaaS software influences its performance will be revealed, which will further form the theory and method of performance-driven self-optimization of SaaS software deployment.
SaaS软件的部署对其性能有着重要的影响。如何自适应地优化SaaS软件的部署，改善服务性能，是一个具有重要学术意义和应用价值的问题。本项目将研究面向性能改善的SaaS软件部署方案自优化方法。具体包括：针对SaaS软件性能评估和优化的需求，设计一种SaaS软件部署描述语言SSDL；基于分层排队网络，设计一种SaaS软件部署方案的性能模型，并基于加权平均方法和分层方法给出部署方案的性能评估方法；基于粒子动力学模型和统计物理理论，设计SaaS软件部署方案的优化算法；提出SaaS软件部署方案的动态自优化方法，并研发其支撑工具，支持SaaS软件的工程化实践。通过本项目的研究，揭示SaaS软件部署对性能的影响机理，形成性能驱动的SaaS软件部署自优化的理论和方法。

结项摘要

SaaS软件长时间运行会出现性能降级的问题。由软件运行环境的变化所引起的性能降级，一般可以通过调整软件部署方案得到解决。因此，如何在SaaS软件运行时快速找到性能最优的部署方案，以持续改善服务质量，是一个需要解决的重要问题。目前，我们针对该问题，研究了面向性能改善的SaaS软件部署优化方法：（1）研究并提出了一种面向性能改善的SaaS软件部署描述语言SSDL及部署模型；（2）研究并提出了基于排队理论的面向部署方案的SaaS软件性能建模方法和性能评估方法，分析了部署方案与SaaS软件性能之间的量化关系，以及部署变更对SaaS软件性能的影响；（3）研究并提出了SaaS软件部署优化方法，包括基于单目标蚁群优化算法的部署优化方法（ACO-DO）、基于多目标蚁群算法的部署优化方法（MACO-DO）以及基于改进多目标遗传算法的部署优化方法（MGA-DO）。项目成果可用于揭示部署方案与SaaS软件性能之间的相互关系，并通过不断调整部署方案，持续改善SaaS软件的运行性能，具有重要学术意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（7）
专利数量（4）
基于语义技术的软件用户访问控制方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郑高山;应时;吴睿
  • 通讯作者：
    吴睿
云环境中面向服务软件的演化部署优化方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国科学:信息科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李琳;应时;董波;王蕊
  • 通讯作者：
    王蕊
一种求解面向服务软件部署优化问题的多目标蚁群算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李琳;应时;董波
  • 通讯作者：
    董波
SHMA:一种云平台的监控框架
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈林;应时;贾向阳
  • 通讯作者：
    贾向阳
面向部署方案的SaaS软件性能建模与分析方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李琳;应时;董波
  • 通讯作者：
    董波

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其他文献

An efficient indexing and query mechanism for ubiquitous IoT services
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    王群
基于语义关联和信息距离的个性化推荐方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    洪伟
面向服务软件中异常处理的形式化建模方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋曹清;应时;应时;文静;文静;贾向阳;贾向阳;王一兵;王一兵
  • 通讯作者：
    王一兵
基于规则的语义流程异常处理机制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵楷;应时;张琳琳;胡罗凯;贾向阳;王权于
  • 通讯作者：
    王权于
面向服务软件异常处理研究综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    计算机科学
  • 影响因子：
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  • 作者：
    应时;贾向阳;蒋曹清;王一兵
  • 通讯作者：
    王一兵

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应时的其他基金

基于深度强化学习的均衡SaaS软件运行负载的方法
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  • 批准年份：
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  • 项目类别：
    面上项目
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    61070012
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    面上项目
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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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