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Web服务故障的诊断方法研究

创新点摘要第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第13-27页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 研究现状分析第14-22页
        1.2.1 故障定义及分类第14-15页
        1.2.2 基于模型的诊断方法第15-18页
        1.2.3 基于历史数据的诊断方法第18-19页
        1.2.4 其它诊断方法第19-21页
        1.2.5 各种诊断方法的比较第21-22页
    1.3 当前存在的主要问题第22-24页
    1.4 研究内容第24-25页
    1.5 论文组织结构第25-27页
第2章 Web服务的分布式诊断理论第27-35页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 基于模型的Web服务诊断理论第28-32页
        2.2.1 系统模型第28-30页
        2.2.2 诊断推理第30-31页
        2.2.3 基本诊断过程第31-32页
    2.3 Web服务故障的分布式诊断第32-34页
        2.3.1 系统模型与诊断第32页
        2.3.2 Web服务诊断的基本框架第32-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第3章 基于完备BPN模型的择优诊断方法第35-57页
    3.1 引言第35页
    3.2 基本概念第35-38页
        3.2.1 BPEL第35-36页
        3.2.2 Petri网第36-38页
    3.3 BPN模型第38-44页
        3.3.1 基本活动建模第39-40页
        3.3.2 结构活动建模第40-44页
    3.4 基于BPN模型的择优诊断第44-48页
        3.4.1 诊断模型第44-47页
        3.4.2 诊断方法第47-48页
    3.5 案例研究第48-51页
    3.6 仿真实验第51-55页
        3.6.1 实验设置第51-53页
        3.6.2 实验分析及对比第53-55页
    3.7 本章小结第55-57页
第4章 基于服务依赖图的统计诊断方法第57-75页
    4.1 引言第57页
    4.2 服务依赖图第57-63页
    4.3 统计诊断第63-68页
        4.3.1 数据预处理第63-65页
        4.3.2 诊断模型第65-66页
        4.3.3 诊断方法第66-68页
    4.4 案例研究第68-69页
    4.5 仿真实验第69-74页
        4.5.1 实验设置第69-70页
        4.5.2 实验分析第70-74页
    4.6 本章小结第74-75页
第5章 基于服务执行矩阵的贝叶斯诊断方法第75-89页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 服务执行矩阵第76-78页
    5.3 多故障诊断第78-83页
        5.3.1 相关定义第78-79页
        5.3.2 求解最小故障行为集第79-81页
        5.3.3 贝叶斯诊断第81-83页
    5.4 案例研究第83-85页
    5.5 仿真实验第85-87页
        5.5.1 实验设置第85页
        5.5.2 实验分析第85-87页
    5.6 本章小结第87-89页
第6章 基于隐马尔科夫模型的差异比较诊断方法第89-107页
    6.1 引言第89-90页
    6.2 隐马尔科夫模型概述第90-91页
        6.2.1 隐马尔科夫模型第90-91页
        6.2.2 Viterbi算法第91页
    6.3 隐马尔科夫服务模型第91-96页
        6.3.1 建模服务行为描述第93页
        6.3.2 建模历史数据第93-94页
        6.3.3 构建服务模型第94-96页
    6.4 差异比较诊断第96-100页
        6.4.1 消息故障分析算法第96-97页
        6.4.2 行为故障分析算法第97-99页
        6.4.3 算法有效性证明第99-100页
    6.5 案例研究第100-102页
    6.6 仿真实验第102-105页
        6.6.1 实验设置第102-103页
        6.6.2 实验分析及对比第103-105页
    6.7 本章小结第105-107页
第7章 结论与展望第107-111页
    7.1 结论第107-108页
    7.2 工作展望第108-111页
参考文献第111-123页
攻读学位期间公开发表论文第123-125页
致谢第125-126页
作者简介第126页

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