發(fā)布時(shí)間：2019-05-07 22:26

【摘要】：SaaS (軟件即服務(wù))是通過互聯(lián)網(wǎng)提供軟件。與傳統(tǒng)軟件模式不同，使用SaaS模式的軟件不需要購(gòu)買軟件產(chǎn)品并將其安裝在個(gè)人電腦上。SaaS軟件呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，越來越多的各種規(guī)模企事業(yè)采用SaaS模式軟件，以此改進(jìn)性能和節(jié)約成本。因此這類應(yīng)用是一種比軟件永久授權(quán)模式更具吸引力的經(jīng)濟(jì)模式。自主計(jì)算的目標(biāo)就是開發(fā)能夠基于人類的高層次指導(dǎo)而實(shí)現(xiàn)自我管理的應(yīng)用軟件系統(tǒng)。關(guān)于SaaS應(yīng)用軟件進(jìn)化和服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)自治算法的研究一直存有諸多挑戰(zhàn)。 本文為了實(shí)現(xiàn)SaaS應(yīng)用軟件的自主管理與進(jìn)化，提出SaaS應(yīng)用軟件元模型。該元模型闡述了SaaS應(yīng)用軟件的多層系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，從底至上分別為：數(shù)據(jù)庫(kù)層、服務(wù)層、業(yè)務(wù)流程層和用戶界面。從SaaS應(yīng)用軟件供戶、租戶和用戶的角度，描述了各層組成要素之間的關(guān)聯(lián)與依賴關(guān)系。 為了使SaaS應(yīng)用軟件能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)SaaS供戶、租戶和用戶需求的不斷變化，針對(duì)SaaS應(yīng)用軟件不同層次的服務(wù)適用性需求和QoS管理需求，利用PCTL（Probabilistic Computation Tree Logic）和CSL（Continuous Stochastic Logic）描述語言進(jìn)行了形式定義和描述，并提出離散SaaS用戶-租戶-供戶模型（DSUTP）和連續(xù)SaaS用戶-租戶-供戶模型（CSUTP）兩種質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，用于分析和評(píng)價(jià)SaaS應(yīng)用軟件。 基于SaaS應(yīng)用軟件元模型和模型，提出SaaS應(yīng)用軟件QoS管理自治算法AAQS，以此改善SaaS應(yīng)用軟件服務(wù)質(zhì)量。算法能夠?qū)�SaaS應(yīng)用軟件QoS違背情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。通過實(shí)踐驗(yàn)證和系統(tǒng)分析對(duì)AAQS算法進(jìn)行了評(píng)價(jià)。 為了增強(qiáng)SaaS應(yīng)用軟件的進(jìn)化能力，提出SaaS應(yīng)用軟件自主進(jìn)化算法（AAES）。結(jié)合元啟發(fā)式方法和基于案例推理方法，研究基于SaaS案例推理的SaaS程序選擇方法SaaSCBR。SaaSCBR基于最佳實(shí)踐案例選擇合適SaaS應(yīng)用軟件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過選擇適合SaaS供戶、租戶和用戶的SaaS應(yīng)用軟件案例，AAES算法改善了SaaS應(yīng)用軟件性能。 最后，結(jié)合SaaS QoS管理和進(jìn)化方法，提出SaaS系統(tǒng)的自主管理算法（AASS)，實(shí)現(xiàn)SaaS系統(tǒng)的自主管理和進(jìn)化。研發(fā)了基于SaaS的EHR系統(tǒng)SaaSEHR，用于自治SaaS系統(tǒng)的實(shí)際案例分析。SaaSEHR利用先驗(yàn)和后驗(yàn)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)自主進(jìn)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過選取適合SaaS租戶和用戶的SaaS服務(wù)，AASS能夠提升SaaS系統(tǒng)的自我優(yōu)化和自我治愈能力，增強(qiáng)了SaaS系統(tǒng)對(duì)環(huán)境和需求變化的適應(yīng)性。而且，通過SaaS租戶和用戶業(yè)務(wù)流程共享，，改善了SaaS系統(tǒng)的性能和控制SaaS服務(wù)的能力。
[Abstract]:SaaS (Software as a Service) is the provision of software through the Internet. Unlike traditional software models, software that uses the SaaS model does not need to buy software products and install them on personal computers. SaaS software is growing exponentially, and more enterprises of all sizes are using SaaS model software. In order to improve performance and save costs. This type of application is therefore a more attractive economic model than the software permanent licensing model. The goal of autonomous computing is to develop an application software system which can realize self-management based on the high-level guidance of human beings. There are many challenges in the research on the evolution of SaaS application software and the improvement of quality of service (QoS) autonomous algorithms. In order to realize the self-management and evolution of SaaS application software, a meta-model of SaaS application software is proposed in this paper. This metamodel describes the multi-tier system structure of SaaS application software, which is from bottom to top: database layer, service layer, business process layer and user interface. From the point of view of SaaS application software provider, tenant and user, this paper describes the relationship and dependence among the components of each layer. In order to enable SaaS applications to dynamically adapt to the changing needs of SaaS providers, tenants, and users, the service applicability requirements and QoS management requirements of different levels of SaaS applications are addressed. The formal definition and description are carried out by using PCTL (Probabilistic Computation Tree Logic) and CSL (Continuous Stochastic Logic) description language, and two kinds of quality evaluation models of discrete SaaS user-tenant-provider model (DSUTP) and continuous SaaS user-tenant-provider model (CSUTP) are proposed. It is used to analyze and evaluate SaaS application software. Based on the metamodel and model of SaaS application software, an autonomous algorithm AAQS, for QoS management of SaaS application software is proposed to improve the quality of service of SaaS application software. The algorithm can monitor and predict the QoS violation of SaaS application software. The AAQS algorithm is evaluated by practice and system analysis. In order to enhance the evolutionary ability of SaaS application software, an autonomous evolutionary algorithm (AAES).) is proposed for SaaS application software. Combined with meta-heuristic method and case-based reasoning (CBR) method, the SaaS program selection method based on SaaS case-based reasoning (CBR) is studied. SaaSCBR.SaaSCBR is an appropriate SaaS application software based on best practice case selection. The experimental results show that the AAES algorithm improves the performance of SaaS application software by selecting SaaS application cases suitable for SaaS tenants, tenants and users. Finally, combined with the SaaS QoS management and evolution method, the autonomous management algorithm (AASS), of SaaS system is proposed to realize the self-management and evolution of SaaS system. A practical case study of autonomous SaaS system based on EHR system SaaSEHR, based on SaaS is developed. SaaSEHR uses prior and posterior knowledge to realize autonomous evolution. The experimental results show that by selecting SaaS services suitable for SaaS tenants and users, AASS can improve the self-optimization and self-healing ability of the SaaS system, and enhance the adaptability of the SaaS system to changes in environment and requirements. Moreover, the performance of SaaS system and the ability to control SaaS services are improved by sharing business processes between SaaS tenants and users.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.09

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2471408