[发明专利]一种云计算系统服务的量化和评估方法

权利要求书

1.一种云计算系统服务的量化和评估方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：

步骤1：获取服务注册信息，首先获取用户在云计算系统平台上所注册、登记的云服务产品的服务集合S＝{S_i|i＝1,2,3,...,n}，共计有n个服务，S_i为云计算系统平台所能提供的基础服务；

步骤2：服务集合解析，将步骤1中获取的服务集合S＝{S_i|i＝1,2,3,...,n}进行解析处理，如果服务S_i能够量化为若干个服务因子，则进行服务因子化处理，服务集合S＝{S_i|i＝1,2,3,...,n}进行服务因子化处理后，S₁＝{S₁A_i|i＝1,2,3,...,o}，表示服务S₁是由o个服务因子组成，S₁A_i表示服务S₁中的一个服务因子；S₂＝{S₂A_i|i＝1,2,3,...,p}，表示服务S₂是由p个服务因子组成，S₂A_i表示服务S₂中的一个服务因子；……，S_n＝{S_nA_i|i＝1,2,3,...,q}，表示服务S_n是由q个服务因子组成，S_nA_i表示服务S_n中的一个服务因子；

如果服务S_i不能量化为服务因子，则将整个服务S_i作为服务因子进行服务因子化处理；

步骤3：建立服务因子集合，将步骤2中的因子化处理后的服务S＝{S_i|i＝1,2,3,...,n}分解成单独的服务因子，其中：

然后将这些服务加入到同一集合中，形成服务因子集合A：

其中，A_j表示服务因子集合A中的一个服务因子，m表示服务因子集合A中服务因子的个数，j＝1,2,3,...,m，1≤m≤o+p+...+q，其中o+p+...+q表示服务集合S＝{S_i|i＝1,2,3,...,n}中所有服务因子的总和；

步骤4：服务因子的加权或约束处理，通过采集服务注册数据信息，获取影响服务因子的服务质量的因子，形成服务因子的权重或约束条件集合W：

W＝{W_i|i＝1,2,3,...,n} (3)

n表示影响服务因子的权重或约束条件数量；

根据服务因子集合A与权重或约束条件集合W，对服务因子做加权或约束条件过滤处理，获取服务因子处理后的指标集合T；

T＝A×W＝{T_i,j＝(A_i,W_j)|A_i∈A,W_i∈W} (4)

其中，T_i,j表示服务因子A_i在条件集合W中权重或约束条件W_j下的指标；

步骤5：重定义服务，根据步骤4中获取的指标集合T重定义服务集合S，重定义的服务集合表示为RS：

RS＝{RS_i|i＝1,2,3,...,c} (5)

其中，RS_i为服务S_i的重定义服务，c表示重定义服务集合RS中的重定义服务的数量；

步骤6：重定义集合RS的模型评估，将步骤5中重定义的服务集合RS＝{RS_i|i＝1,2,3,...,c}进行模型评估检测，如果服务RS_i满足检测条件，说明服务是可靠、稳定的，则执行步骤7进行服务描述；如果服务RS_i不满足检测条件，则说明服务RS_i是不可靠的，则返回步骤1重新描述并定义服务或者直接将服务RS_i标识为不可用；

步骤7：服务描述，重定义服务RS_i是由一个或多个服务因子A_i组成，其中，不同服务因子A_i之间的逻辑关系为顺序结构、选择结构、并行结构和循环结构中的一种，根据不同服务因子A_i之间的逻辑关系来评估服务中所包含的服务因子组合是否合规、是否可服务化组装和编排，如果服务因子组合合规且可服务化组装和编排，则表明服务因子组合通过评估，并将通过评估的服务组合置为待发布状态，执行步骤8；如果服务因子组合不合规或者不可服务化组装和编排，则表明服务因子组合未通过评估，未通过评估的服务组合则重复执行步骤5至步骤7进行迭代优化；

步骤8：发布服务，步骤7中被置为待发布状态的服务，表明其服务可业务化，准许其在云计算系统平台上发布该服务；

步骤6中所述的服务集合RS＝{RS_i|i＝1,2,3,...,c}的模型评估检测通过以下步骤来实现：

步骤6-1：服务可达性检测，服务可达性用于衡量在限制条件下的服务间相互调用或组合的可行性，其可达性检测方式如下：

服务可达性S_AC＝∪A_i|f(A_i,C_i)＝True,其中，

其中，f(A_i,C_i)为检测方法，C_i为服务RS_i的条件集合，其表示针对服务RS_i在条件集合C_i下的检测结果，针对不同的RS_i服务，其可达性检测结果只有两个，为True或False，分别表示可达性检测通过和未通过；l₁,l₂,...,l_m分别为条件集合C_i中的不同限制性条件；如果可达性检测通过，则执行步骤6-2，如果可达性检测未通过，则说明服务RS_i不可靠的，则返回步骤1重新描述并定义服务或者直接将服务RS_i标识为不可用；

步骤6-2：服务可用性检测，服务可用性用于描述服务经过服务可达性检测后的服务集合S_AC，在约束条件下的服务请求成功率，服务可用性检测方法表示如下：

服务可用性其中

服务请求包括API调用、网络性能测试和输出传输性能测试，服务可用性指标QS_AV通过n次请求调用得分的平均值计算求得，请求成功或失败的约束条件r通过在时间区间(t_i,t_j)内是否满足大于设定的指标值P_k来确定；

步骤6-3：对步骤6-2中所获取的服务可用性QS_AV的得分进行排序，对于服务可用性得分高于设定值K的服务来说，其服务可用性通过评估，执行步骤7；对于服务可用性得分低于设定值K的服务来说，服务可用性不通过，则返回步骤1重新描述并定义服务或者直接将服务RS_i标识为不可用；

步骤1中用户在云计算系统平台上所注册、登记的云服务产品为虚拟机服务的情况下，则步骤2中所量化的服务因子包括CPU架构、CPU数量、CPU插槽数、CPU核心数、CPU线程数、内存大小、系统硬盘大小、操作系统指令集类型、操作系统类型、网络类型、网卡数量、网卡多队列、网络、防火墙策略、硬盘数量、硬盘大小、高可用策略、计费模型、订购数量、登录方式、用户数据；步骤4中所述的服务因子的权重或约束条件集合W包括：CPU数量＝CPU插槽数*CPU核心数*CPU线程数，若操作系统指令集类型为32位，则其内存大小最大为3TB，用户数据上传量最大为64KB。