在軟件體系結(jié)構(gòu)(SA)設計階段進行性能評估可以盡早的發(fā)現(xiàn)性能問題,進而可在軟件生命周期的早期達到性能優(yōu)化的目的。針對傳統(tǒng)應用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)、使用順序和改進幅度的不確定性,導致了搜索空間受限而難以獲取更優(yōu)性能的改進方案;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估耗時長,導致解質(zhì)量不高和優(yōu)化時間長。針對云應用SA層性能優(yōu)化,人們提出分兩階段的優(yōu)化方法。云應用軟件體系結(jié)構(gòu)層性能優(yōu)化中,響應時間約束的求解是一個高計算代價操作,致使整個優(yōu)化過程比較耗時。針對上述問題,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;然后設計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,并運用代理模型預估系統(tǒng)響應時間值,以提高解質(zhì)量并降低優(yōu)化時間。(2)提出一種基于代理模型的云應用SA層性能優(yōu)化方法CSAPO。該方法首先定義一種云應用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)性價比的云資源使用方案提供支持;隨后提出了一種云應用SA層性能優(yōu)化算法MODE4CA,通過使用代理模型預測高計算代價的響應時間約束以高效地求解CAPOM模型。(3)設計一種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)應用和云應用SA層性能的評估、預測和演化優(yōu)化等業(yè)務邏輯,為傳統(tǒng)應用和云應用SA層性能自動優(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個不同規(guī)模的案例上開展了實驗對比研究。實驗結(jié)果表明:TSAPO方法在貢獻度、世代距離和超體積3個解質(zhì)量的度量指標上顯著性優(yōu)于PCM方法,并有效降低了優(yōu)化時間;將本文中的方法CSAPO與兩階段Ardagna方法在2個不同規(guī)模不同負載的案例上開展了實驗對比研究。實驗結(jié)果表明:CSAPO方法較Ardagna方法可獲得性價比更高的云資源使用方案。
【學位單位】：福建師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：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用ＳＡ層性能優(yōu)化方法，它的優(yōu)化目標懸??最小化云資源使用成本。整個的優(yōu)化過程被分為全局優(yōu)化和分析優(yōu)化兩個階段進行，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％對第一階段獲取的解進行迭代改進，進而獲取最后的最??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模型進行性能解析，從而??提高搜索的準確度。??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)應用和云應用軟件體系結(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行時算法參數(shù)和運行環(huán)境的配置，Ｏｕｔｐｕｔ組??件將運行的結(jié)果以圖表以及文件的形式進行保存。Ｄｏｍａｉｎ層主要包含了傳統(tǒng)應用ＳＡ層性能優(yōu)??化算法組件和云應用ＳＡ層性能優(yōu)化算法組件，這兩個組件是整個框架中最核心組成部分。它們??各自依賴響應的解析器以及各自構(gòu)建的代理模型。Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ層為Ｄｏｍａｉｎ層優(yōu)化算法的運行，??解析器的運轉(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)應用ＳＡ層性能優(yōu)化方法和基于代理模型的云應用??ＳＡ層性能優(yōu)化方法的自動化過程。??Ｉ??—Ｉ???ＵＩ?Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ?Ｏｕｔｐｕｔ?????傳統(tǒng)應用ＳＡ層性?云應用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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本文編號：2891351