71、结合服务质量与社交信息的服务排名方法解析

结合服务质量与社交信息的服务排名方法解析

在云计算环境中，服务的发现、选择和组合对于满足应用需求至关重要。当存在多个提供相似功能的服务时，如何对它们进行有效排名成为关键问题。本文将围绕一种结合服务质量（QoS）和社交信息的服务排名方法展开探讨，通过一系列实验和分析，揭示该方法的特点和优势。

1. 实验背景与目的

在云计算场景下，服务的性能会随时间动态变化。为了准确评估服务的实时性能，我们需要一种能够综合考虑多种因素的排名方法。本文提出的ServiceRank方法旨在将QoS指标与服务的社交信息相结合，为服务排名提供更有价值的信息。

2. 地图服务实验

为了验证ServiceRank方法的有效性，我们选取了三个知名的地图服务：Google Maps、Yahoo! Maps和Mapquest进行实验。这些服务都具有标准的API，可以根据地址的地理编码返回当地地图，且返回结果包含相似的地图数据，便于在响应时间和失败率方面进行性能比较。

2.1 实验设置

• 代理设置 ：创建三个代理，每个代理负责将请求转发到实际的地图服务，并将结果返回给客户端。
• 工作负载生成 ：使用工作负载生成器，以可配置的时间间隔定期向三个代理发送请求。每次请求时，从包含数百个条目的数据库中均匀选择美国地址的地理编码。
• 数据收集 ：连续七天收集每个服务的流量数据，时间间隔设置为30秒，数据收集时间从2008年8月4日晚上7点（EDT）到2008年8月11日晚上7点（EDT）。 </