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基于服务认知和服务评估模型的分组丢弃算法的研究与实现中期报告中期报告一、研究背景面向服务的计算（Service-OrientedComputing，SOC）是一种面向服务的系统开发和部署方法。随着云计算、大数据、物联网等新技术的不断发展，SOC越来越受到人们的关注和重视。在SOC中，服务作为基本的构成单元，需要具备一定的服务质量才能满足用户需求。因此，服务质量保证已经成为SOC的一个重要问题。服务质量保证涉及到服务的选择、部署和管理等方面。其中，服务的选择需要考虑服务的性能、可靠性、安全性等因素。服务的部署需要考虑服务的容错性、灵活性、可扩展性等因素。服务的管理需要考虑服务的可监测性、可调节性、可优化性等因素。因此，如何提高服务的性能、可靠性、容错性和可监测性等方面已经成为SOC的研究热点之一。现有的服务质量保证方法主要包括基于契约的服务质量保证方法、基于SLA的服务质量保证方法、基于监测的服务质量保证方法等。其中，基于监测的服务质量保证方法是目前比较流行的一种方法。监测可以提供关于服务执行的信息，有助于服务管理者了解服务的实际运行情况，从而为服务的调节和优化提供依据。在监测方面，服务评估模型是一种常用的手段。服务评估模型可以评估服务的性能、可靠性、容错性和可监测性等方面的指标，为服务管理者提供服务调节和优化的信息。二、研究内容服务丢弃是一种提高服务性能和可靠性的常用手段。服务丢弃可以防止服务由于不合适的负载而导致服务响应时间过长或者服务失效。服务丢弃可以持续从用户请求中筛选出性能不佳的请求，从而提高服务对计算资源的使用效率。然而，目前的服务丢弃方法大多是基于全局负载的，没有考虑到不同服务质量需求的差异。在服务质量需求不同的情况下，基于全局负载进行服务丢弃可能会导致一些质量较高的服务被误伤。因此，如何基于服务质量需求实现服务丢弃是一个研究挑战。本课题旨在研究一种基于服务认知和服务评估模型的分组丢弃算法。该算法将服务请求分组，对不同质量需求的服务请求采用不同的丢弃策略，从而提高服务质量保证能力。具体研究内容包括：1.设计服务认知模型，包括服务特征、服务质量指标、服务质量需求等。2.实现服务评估模型，评估服务的性能、可靠性、容错性和可监测性等方面的指标。3.设计分组丢弃算法，并实现原型系统。4.在真实环境下进行实验评估，并与现有服务丢弃方法进行比较。三、研究计划本研究计划分为三个阶段：第一阶段（完成时间：2021年6月）：完成服务认知模型的设计和服务评估模型的实现，并进行初步实验。第二阶段（完成时间：2021年9月）：完成分组丢弃算法的设计和实现，并进行实验验证。第三阶段（完成时间：2021年12月）：在真实环境下进行实验评估，并完成论文撰写和总结。四、预期成果本研究的预期成果包括：1.设计和实

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