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专利号: 2021106003997
申请人: 安徽师范大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 电通信技术
更新日期:2023-08-08
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,所述方法具体包括如下步骤:

S1、基于服务请求用户u对各云服务提供商的认可度,来评估服务请求用户u对云服务提供商集合中各云服务提供商的综合信任值CTup;

S2、将综合信任值CTup或自荐信任值STp较高的云服务提供商放入待选提供商集,计算待选提供商集中各云服务提供商的成本偏差,将成本偏差最小的云服务提供商作为最优的云服务提供商;

S3、服务请求用u户与最优云的服务提供商p签订SLA,进行交易,SLA代理监测服务过程;

S4、根据云服务提供商p承诺的协议质量A_QoS、服务请求用户u提供的交易体验质量E_QoS和SLA代理提供的监测服务质量M_QoS计算此次交易的服务质量系数ρ,并基于服务质量系数ρ判断此次交易的交易结果;

S5、依据交易结果更新服务请求用户u对云服务提供商p的认可度。

2.如权利要求1所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,综合信任值CTup的计算公式具体如下:其中,DTup为服务请求用户u对云服务提供商p的直接信任值,RTup为服务请求用户u对云服务提供商p的推荐信任值, 为权重参数。

3.如权利要求2所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,服务请求用户u对云服务提供商p的直接信任值DTup的计算公式具体如下:DTup=RDup×Relp

其中,RDup为服务请求用户u当前对云服务提供商p的认可度,Relp表示云服务提供商p的信任可靠度。

4.如权利要求3所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,云服务提供商p的信任可靠度Relp的计算公式具体如下:Relp=Fp(Δt)×Φp

其中,Fp(Δt)为云服务提供商p的时间衰减函数,Φp为提供商p的历史行为函数。

5.如权利要求4所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,云服务提供商p的时间衰减函数Fp(Δt)通过如下公式进行计算:其中,Δt=t‑tl,t表示当前时间,tl表示云服务提供商p最近一次服务的发生时间,T为一个衰减周期,单位为天;

云服务提供商p的历史行为函数Φp如下公式进行计算:Φp=δ(n)*Rate

其中,Rate表示云服务提供商p的历史服务成功率,δ(n)为服务次数函数,其计算公式‑n/2

为δ(n)=1‑e ,n为云服务商提供商p的服务次数。

6.如权利要求2所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,服务请求用户u对云服务提供商pk的推荐信任值RTupk的计算公式具体如下:其中, 为服务请求用户u的推荐用户ur对云服务提供商pk的直接信任值, 为服务请求用户u与推荐用户ur关于对云服务提供商pk的认可度的关联系数。

7.如权利要求1所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,云服务提供商p的自荐信任值STp的计算公式具体如下:其中,DTuip表示用户ui对云服务提供商p的直接信任值参数,n为与云服务提供商p有历史交易的用户数量,ui表示与云服务提供商p有历史交易的第i个用户,λ为正整数,且λ≠1。

8.如权利要求1所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,服务质量系数ρ的计算公式具体如下:

其中,α为监测质量和体验质量的权重因子,A_QoS=[PVp,WV],PVp是基于云服务提供商p承诺的SLA参数评分所生成的SLA参数向量,WV是基于服务请求用户u所需的SLA参数评分所生成的权重向量,[PVp,WV]为PVp与WV的向量内积;M_QoS=[PVa,WV],PVα是基于SLA代理α监测到的SLA参数评分所生成的SLA参数向量,[PVa,WV]为PVα与WV的向量内积;E_QoS=[PVu,WV],PVu是基于服务请求用户u体验到的SLA参数评分所生成的SLA参数向量,[PVu,WV]为PVu与WV的向量内积。

9.如权利要求1所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,通过服务质量系数ρ判断服务质量是否符合SLA要求,若ρ≥1,则交易成功;若ρ<1,则交易失败,通过如下公式更新用户u对云服务提供商p的认可度:其中, 是更新后的用户u对云服务提供商p的认可度, 是更新前用户u对云服务提供商p的认可度,Relp为云服务提供商p的信任可靠度,Wsuc表示成功更新量,Wfail为失败更新量, θ为更新量权重。

10.如权利要求1所述云环境下基于特性因素和SLA的信任评估方法,其特征在于,待选提供商集的获取方法具体如下:

评估服务请求用户u对云服务商集中各云服务提供商p的综合信任值CTup,将综合信任值CTup大于综合信任阈值的云服务提供商放入待选提供商集中,没有提供过服务的云服务提供商p则不存在综合信任值CTup;

检测待选提供商集是否为空集,若检测结果为是,则计算云服务商集中各云服务提供商p的自荐信任值STp,将自荐信任值STp大于自推荐信任阈值的云服务提供商放入待选提供商集,输出待选提供商集,若检测结果为否,则输出待选提供商集。