基于卡尔曼预测器的Web服务Qos预测

摘要

现有服务组合中在选择Web服务时使用的是服务供应商提供的静态Qos属性,而不是服务运行时表现出的真实值,这将影响到服务选择的质量.针对这一问题,本文提出一种基于卡尔曼预测器的Web服务Qos预测方法来预测服务运行时的真实Qos属性以解决这个问题.对于在线运行的服务,我们可以通过某些措施监控其运行时的历史数据,然后通过历史数据使用卡尔曼预测器预测出其下个时间段运行的真实Qos.实验结果表明本文提供的方法可以有效的预测Web服务运行时的Qos属性.