27、多云应用运行时自适应规则的演变

多云应用运行时自适应规则的演变

1. 自适应规则选择

为了实现云应用自适应行为的演变，我们设计了一种特定算法，用于计算构成特定自适应策略（应对相同“问题”事件）的所有自适应规则的优先级。该计算通过评估特定数学公式来完成。在详细介绍该公式及其计算算法之前，先介绍公式的主要组成部分，这些部分对应于当前复合自适应任务质量的特定参数。

1.1 质量参数及其计算

我们认为自适应任务的质量包含一些众所周知、与领域无关的非功能参数。选择这些参数不仅因为它们被广泛认可和应用，还因为可以根据相应指标轻松计算。以下解释这些参数以及如何从应用执行模型中存储的信息实际计算它们。
- 执行时间 ：自适应任务的执行时间是影响其选择的重要因素，因为应用需要及时适应。延迟越高，越难妥善解决当前问题，解决成本也越高。因此，应优先选择快速且适合应对情况的自适应操作。
- 原始执行时间：根据 CAMEL 执行模型中特定事件的自适应任务实现信息，可通过 raw_rtij = endTimeij - startTimeij 计算任务 i 的原始执行时间，其中 startTimeij 和 endTimeij 分别是该任务第 j 次执行的开始和结束时间。
- 平均执行时间：为获得更有意义的指标，应计算同一事件下自适应任务 i 的平均执行时间 mean_eti ，公式为 mean_eti = (∑(j=1 to N) raw_rtij)