發(fā)布時(shí)間：2020-11-20 11:22

　　 在軟件體系結(jié)構(gòu)(SA)設(shè)計(jì)階段進(jìn)行性能評(píng)估可以盡早的發(fā)現(xiàn)性能問題,進(jìn)而可在軟件生命周期的早期達(dá)到性能優(yōu)化的目的。針對(duì)傳統(tǒng)應(yīng)用SA層性能優(yōu)化,人們已經(jīng)提出了基于規(guī)則和基于元啟發(fā)兩種自動(dòng)化優(yōu)化方法。已有的基于規(guī)則的方法大多未充分考慮優(yōu)化過程中各規(guī)則的使用次數(shù)、使用順序和改進(jìn)幅度的不確定性,導(dǎo)致了搜索空間受限而難以獲取更優(yōu)性能的改進(jìn)方案;元啟發(fā)方法在演化優(yōu)化過程中由于混合編碼及性能評(píng)估耗時(shí)長,導(dǎo)致解質(zhì)量不高和優(yōu)化時(shí)間長。針對(duì)云應(yīng)用SA層性能優(yōu)化,人們提出分兩階段的優(yōu)化方法。云應(yīng)用軟件體系結(jié)構(gòu)層性能優(yōu)化中,響應(yīng)時(shí)間約束的求解是一個(gè)高計(jì)算代價(jià)操作,致使整個(gè)優(yōu)化過程比較耗時(shí)。針對(duì)上述問題,本文研究基于代理模型的SA層性能優(yōu)化。本文研究內(nèi)容如下:(1)提出一種基于代理模型的傳統(tǒng)應(yīng)用SA層性能優(yōu)化方法TSAPO。該方法首先構(gòu)建一種可有效增大搜索空間的優(yōu)化模型MOM4SAO;然后設(shè)計(jì)求解該模型的差分演化優(yōu)化算法DESM4PO。該算法采用多種交叉和變異策略,并運(yùn)用代理模型預(yù)估系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間值,以提高解質(zhì)量并降低優(yōu)化時(shí)間。(2)提出一種基于代理模型的云應(yīng)用SA層性能優(yōu)化方法CSAPO。該方法首先定義一種云應(yīng)用SA層性能優(yōu)化模型CAPOM。該模型可以增大搜索空間,為搜索最優(yōu)性價(jià)比的云資源使用方案提供支持;隨后提出了一種云應(yīng)用SA層性能優(yōu)化算法MODE4CA,通過使用代理模型預(yù)測(cè)高計(jì)算代價(jià)的響應(yīng)時(shí)間約束以高效地求解CAPOM模型。(3)設(shè)計(jì)一種SA層性能優(yōu)化框架。該框架采用分層架構(gòu),封裝了傳統(tǒng)應(yīng)用和云應(yīng)用SA層性能的評(píng)估、預(yù)測(cè)和演化優(yōu)化等業(yè)務(wù)邏輯,為傳統(tǒng)應(yīng)用和云應(yīng)用SA層性能自動(dòng)優(yōu)化提供有效支持。(4)將本文中的方法TSAPO與基于元啟發(fā)的PCM方法在4個(gè)不同規(guī)模的案例上開展了實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:TSAPO方法在貢獻(xiàn)度、世代距離和超體積3個(gè)解質(zhì)量的度量指標(biāo)上顯著性優(yōu)于PCM方法,并有效降低了優(yōu)化時(shí)間;將本文中的方法CSAPO與兩階段Ardagna方法在2個(gè)不同規(guī)模不同負(fù)載的案例上開展了實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:CSAPO方法較Ardagna方法可獲得性價(jià)比更高的云資源使用方案。
【學(xué)位單位】：福建師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.52
【部分圖文】：

１．４．２?Ａｒｄａｇｎａ??Ａｒｄａｇｎａ方法指的是Ａｒｄａｇｎａ等人提出的一種云應(yīng)用ＳＡ層性能優(yōu)化方法，它的優(yōu)化目標(biāo)懸??最小化云資源使用成本。整個(gè)的優(yōu)化過程被分為全局優(yōu)化和分析優(yōu)化兩個(gè)階段進(jìn)行，如圖１－１所：??不。??全局優(yōu)化階段一種兩階段優(yōu)化方法，以提高搜索效率和解質(zhì)量。第一階段運(yùn)用混合整型線性??編程ＭＩＬＰ［７］算法并采用Ｍ／Ｇ／１簡易模型，在全局范圍內(nèi)快速找出一個(gè)滿足性能需求且云資源使??用成本較低的解。??第二階段通過禁忌搜索算法ＴＡＢＵ％對(duì)第一階段獲取的解進(jìn)行迭代改進(jìn)，進(jìn)而獲取最后的最??優(yōu)解。與第一階段不同的是，第二階段采用比Ｍ／Ｇ／１更加精確的ＬＱＮ模型進(jìn)行性能解析，從而??提高搜索的準(zhǔn)確度。??９??

第一節(jié)軟件體系結(jié)構(gòu)層性能優(yōu)化框架概述??傳統(tǒng)應(yīng)用和云應(yīng)用軟件體系結(jié)構(gòu)層性能優(yōu)化總體執(zhí)行過程類似，兩個(gè)模塊共用了很多組件。??如圖４－１所不，圖中包含了?ＵＩ，Ｄｏｍａｉｎ以及Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ三層架構(gòu)。ＵＩ層中包含了?Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ??和Ｏｕｔｐｕｔ組件，Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ組件分別完成程序運(yùn)行時(shí)算法參數(shù)和運(yùn)行環(huán)境的配置，Ｏｕｔｐｕｔ組??件將運(yùn)行的結(jié)果以圖表以及文件的形式進(jìn)行保存。Ｄｏｍａｉｎ層主要包含了傳統(tǒng)應(yīng)用ＳＡ層性能優(yōu)??化算法組件和云應(yīng)用ＳＡ層性能優(yōu)化算法組件，這兩個(gè)組件是整個(gè)框架中最核心組成部分。它們??各自依賴響應(yīng)的解析器以及各自構(gòu)建的代理模型。Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ層為Ｄｏｍａｉｎ層優(yōu)化算法的運(yùn)行，??解析器的運(yùn)轉(zhuǎn)，代理模型的構(gòu)建提供支持，此外，ＭｙｓｑｌＤＢ數(shù)據(jù)保存程序運(yùn)行過程中的所有相??關(guān)數(shù)據(jù)。三層架構(gòu)相互協(xié)作，共同完成傳統(tǒng)應(yīng)用ＳＡ層性能優(yōu)化方法和基于代理模型的云應(yīng)用??ＳＡ層性能優(yōu)化方法的自動(dòng)化過程。??Ｉ??—Ｉ???ＵＩ?Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ?Ｏｕｔｐｕｔ?????傳統(tǒng)應(yīng)用ＳＡ層性?云應(yīng)用ＳＡ層性能??Ｄｏｍａｉｎ?Ｌ＿ｇ優(yōu)化算氣?丨優(yōu)化算ｆ??Ｉ?１

（ｂ）代理模型的類圖??圖４－３優(yōu)化算法與代理模型類圖??Ｆｉｇ．４－３?Ｔｈｅ?ｃｌａｓｓ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ａｎｄ??ｓｕｒｒｏｇａｔｅ?ｍｏｄｅｌ??２３??
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